表格存储Tablestore权威指南（持续更新）
表格存储本着提升用户体验的思路，打造《表格存储Tablestore权威指南》。为用户提供可借鉴的开发指导、经典案例。经典案例按照场景应用类型划分，目前提供五类场景：元数据、消息数据、轨迹溯源、科学大数据以及物联网；每个类型下都会提供多种经典场景。
基于Tablestore管理海量快递轨迹数据架构实现
对于一个快递公司，在全国范围内有着大量的快递点、快递员、运输车辆以及仓储中心。而快递自产生后，就会在这些地点、人物之间流转。因而，一套完善的快递管理追踪系统是快递公司的重要管理工具；
用户通过平台客户端下单后，产生唯一的快递单号作为唯一身份标识。
基于Tablestore打造亿量级订单管理解决方案
一、方案背景
订单系统存在于各行各业，如电商订单、银行流水、运营商话费账单等，是一个非常广泛、通用的系统。对于这类系统，在过去十几年发展中已经形成了经典的做法。但是随着互联网的发展，以及各企业对数据的重视，需要存储和持久化的订单量越来越大。
基于云上分布式NoSQL的海量气象数据存储和查询方案
气象数据是一类典型的大数据，具有数据量大、时效性高、数据种类丰富等特点，每天产生的数据量常在几十TB到上百TB的规模，且在爆发性增长。如何存储和高效的查询这些气象数据越来越成为一个难题，本文针对气象领域中海量模式数据的存储和查询问题，分别介绍了传统方案和采用表格存储(TableStore)的方案，并对方案优缺点进行了一些总结。
阿里巴巴飞天大数据架构体系与Hadoop生态系统
先说Hadoop
什么是Hadoop？
Hadoop是一个开源、高可靠、可扩展的分布式大数据计算框架系统，主要用来解决海量数据的存储、分析、分布式资源调度等。Hadoop最大的优点就是能够提供并行计算，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
如何搭建亿级社交信息分享平台？
由于移动互联网的兴起，人与人之间的交流、信息分享能够以电子信号的速度传递在各个终端设备之间，像朋友圈、微博、Twitter等社交平台的出现，大大方便和丰富了人们的日常生活。通过本文，我们来看看如何搭建一个高并发、低延时、能够承受亿级活跃用户的社交信息分享平台。
Tablestore+Delta Lake(快速开始)
本文介绍如何在E-MapReduce中通过Tablestore Spark Streaming Source将TableStore中的数据实时导入到Delta Lake中。
背景介绍
近些年来HTAP(Hybrid transaction/analytical processing)的热度越来越高，通过将存储和计算组合起来，既能支持传统的海量结构化数据分析，又能支持快速的事务更新写入，是设计数据密集型系统的一个成熟的架构。