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。
表格存储实时数据流：Stream的技术揭秘和应用场景
本文整理自2017云栖大会-成都峰会上阿里云存储服务专家周赵锋的分享讲义，讲义内容主要分为三部分：1.表格存储的简介及其与传统关系型数据库的对比；2.Stream功能解析及其应用场景；3.表格存储Stream的总结和未来规划。
海量结构化数据存储技术揭秘：Tablestore表设计最佳实践
前言
表格存储Tablestore是阿里云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库。在处理海量数据时，方案设计非常重要，合理的设计才能够发挥出数据库的性能水平。本文主要介绍Tablestore在表设计方面的一些实践经验，供大家参考。
TableStore索引功能详解
TableStore在2018年末推出了两大在线索引功能：GlobalIndex（全局二级索引）与SearchIndex（多元索引），这两个功能大大地弥补了原先TableStore查询方式单一的缺点。但是用户在选型的时候也会有所迷惑，两个功能都包含了“索引”二字，那么又有什么区别呢？本文将针对这个问.
表格存储(TableStore)新功能Stream应用场景介绍
上面一篇我们介绍了表格存储新功能Stream, 下面我们展开说一些场景，看看有了Stream后，哪些我们常见的应用场景可以更高效的设计和实现。
直播用户行为分析和存储
场景描述
现在视频直播非常火热，假如我们使用TableStore记录用户的每一次进入房间和离开房间，房间内的操作记录等，并希望根据用户的最近的观看记录，更新直播推荐列表。
超级快递——如何用系统来保证快递准时送达
随着电商的发展，人们对快递的准时性的要求不断提高，而日增量数以亿级的快递状态信息的存储、异常状态的检测都是令人头疼的问题。在本文中，我们使用分布式NoSQL数据库TableStore与全托管的消息服务来解决这个难题。