表格存储在推荐系统中的应用有没有比较好的实践案例？

电商、社交、资讯等互联网应用的良好运营需要一个完善的推荐系统。推荐系统作为业务精细化运营的主要抓 手，颠覆了传统内容输出方式，成为当前海量信息时代流转的核心引擎。而一个高效的推荐系统背后需要海量消息 存储与实时、离线分析等功能的支撑。阿里云表格存储Tablestore是基于共享存储的高性能、低成本、易扩展、全托管的结构化大数据存储平台， 支撑互联网和物联网数据的高效计算与分析，具有极简的数据写入、Serverless服务、强大的数据检索、完善的 计算生态等特特点，同时与对象存储的数据湖存储对接，优化整体成本。( 1 ) 大规模：存储量无上限，提供丰富索引和高吞吐扫描。 ( 2 ) 高并发：表格存储Tablestore单表写入水平扩展，支持亿行每秒级别。 ( 3 ) 实时：数据实时写入，实时可见。 ( 4 ) 分层存储：数据实时投递到对象存储构建的数据湖，表格存储Tablestore 只存储热数据。