本文介绍如何使用实时计算 Blink 服务访问表格存储服务（Tablestore），并进行开发。背景Blink 产品介绍阿里云实时计算Flink版（Alibaba Cloud Realtime Compute for Apache Flink，Powered by Ververica）是阿里云基于Apache Flink构建的企业级、高性能实时大数据处理系统，由Apache Flink创始团队官方

    本文将介绍如何使用使用 Flink SQL 通过流处理的方式访问 Tablestore 源表。 在流计算场景下，用户可以基于[通道服务](https://help.aliyun.com/document_detail/102489.html)，利用CDC（数据变更捕获）技术，通过 Flink 完成流式消费和计算。 Flink on Tablesto

为了使用DLA标准SQL分析Tablestore数据，往往需要很多步骤才能在DLA中创建相应元数据映射，进而使用SQL去分析Tablestore数据。 现在，数据湖分析DLA发布了一个免费的新功能可以一键快速发现Tablestore元数据，自动创建DLA库表映射到Tablestore的实例和表上，仅倒一杯水的时间即可开启SQL分析Tablestore数据之旅。

云原生数据湖分析(DLA) 支持表格存储并发导出功能

Data Lake Analytics（简称DLA）在构建第一天就是支持直接关联分析Table Store（简称OTS）里的数据，实现存储计算分离架构，满足用户基于SQL接口分析Table Store数据需求。

一、背景介绍 Data Lake Analytics（简称DLA）在构建第一天就是支持直接关联分析Table Store（简称OTS）里的数据，实现存储计算分离架构，满足用户基于SQL接口分析Table Store数据需求。

大数据计算服务 MaxCompute 能够提供强大的分析能力，而分布式 NoSQL 数据库表格存储在行级别上的实时更新和可覆盖性写入等特性，相对于 MaxCompute 内置表 append-only 批量操作，提供了一个很好的补充。

一、实战背景 什么是DLA（DataLake Analytics数据湖）？他是无服务器化（Serverless）的云上交互式查询分析服务。

表格存储是否可以根据多元索引查询条件直接更新数据？

DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。