NoSQL数据库
阿里云NoSQL数据库提供了一种灵活的数据存储方式，可以支持各种数据模型，包括文档型、图型、列型和键值型。此外，它还提供了一种分布式的数据处理方式，可以支持高可用性和容灾备份。包含Redis社区版和Tair、多模数据库 Lindorm、MongoDB 版。
HBase实操 | 使用Spark通过BulkLoad快速导入数据到HBase
HBase社区直播本期分享专家：明惠(网名：过往记忆)-阿里云数据架构师 视频地址： https://yq.aliyun.com/live/590?spm=a2c4e.11155435.0.0.460177969kCLxf PPT地址： https://yq.aliyun.com/download/3033 PS：欢迎关注HBase+Spark团队号 https://yq.aliyun.com/teams/382 博客，问答，直播，各类HBase资料，线下meetup都会发布到这里。
HBase技术与应用实践 | HBase2.0重新定义小对象实时存取
本次分享来自中国HBase技术社区第七届MeetUp成都站，分享嘉宾天引 阿里巴巴 技术专家专注在大数据领域，拥有多年分布式、高并发、大规模系统的研发与实践经验，先后参与HBase、Phoenix、Lindorm等产品的内核引擎研发，目前负责阿里上万节点的HBase As a Service的发展与落地。
HBase内核及能力
HBase内核及能力 包括：HBase的特性与生态：自动分区、LSM Tree、存储计算分离、HBase生态；全新的HBase2.0版本新功能：小对象存储MOB、读写链路Off-heap 、Region Replica 、In Memory Compaction 、Assignment MangerV2 ;HBase未来规划。
排查HBase内存泄漏导致RegionServer挂掉问题
问题描述 在测试Phoenix稳定性时，发现HBase集群其中一台RegionServer节点FullGC严重，隔一段时间就会挂掉。 HBase集群规格 初步分析 使用jstat监控RegionServer的Heap Size和垃圾回收情况 Old区内存一直在90%多，且FullGC次数一直在增多。
中国HBase技术社区第三届MeetUp —HBase应用实践专场(杭州阿里西溪园区)
HBase—Hadoop Database是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase的特点是高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，如今HBase已经广泛应用于各互联网行业。
中国HBase技术社区第四届MeetUp上海站——HBase应用实践专场
HBase—Hadoop Database是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。HBase的特点是高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，如今HBase已经广泛应用于各互联网行业。
中国HBase技术社区第七届MeetUp ——HBase技术与应用实践（成都站）
中国HBase技术社区第七届MeetUp——HBase技术与应用实践 HBase—Hadoop Database是一个分布式的、面向列的开源数据库，该技术来源于 Fay Chang 所撰写的Google论文“Bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统”。
分布式(hadoop)内核研发面试指南
最近一直在看简历，面试同学，发现符合要求的很少。本文是同学们进入阿里云等公司的hadoop内核研发岗位的一个指引，需要具备哪些要求，如果不具备则可以往这方面努力。 如果 以下的问题不能很好回答，还是多多学习啊。
HBase全网最佳学习资料汇总
前言 HBase这几年在国内使用的越来越广泛，在一定规模的企业中几乎是必备存储引擎，互联网企业阿里巴巴、京东、小米都有数千台的HBase集群，中国电信的话单、中国人寿的保单都是存储在HBase中。注意大公司有数十个数百个HBase集群，此点跟Hadoop集群很不相同。
云HBase集群的规划
概述 在服务客户的时候，经常会被问到，我该选择什么配置的HBase呢？今天我们就来好好谈谈这个问题，希望能说清楚 基本架构 目前云HBase的基本架构为： 从架构图中，可以看出Master是主备的，且不存任何业务数据的；core节点至少2台，第一个节点为了节约节点，部署了一个zk，Core节点可以一直添加到100或者500个节点左右。
MongoDB： 通过ReadConcern 达到 snapshot 读的效果
MongoDB 4.0 提供了level == “snapshot” 的readConcern。 该level 的readConcern 本质上和Primary Secondary 无关， 主要解决的问题是： 时间点1： session 1 打开一个cursor 用于读数据时间点2： session 2 修改了 session 1 要读的数据，并且commit 了时间点3： session 1 读到了 session 2 修改的数据。
MongoDB · 引擎特性 · 复制集原理
复制集简介 Mongodb复制集由一组Mongod实例（进程）组成，包含一个Primary节点和多个Secondary节点，Mongodb Driver（客户端）的所有数据都写入Primary，Secondary从Primary同步写入的数据，以保持复制集内所有成员存储相同的数据集，提供数据的高可用。
阿里云Redis创建/变配任务失败/巡检失败requestId获取方案
在阿里云上购买或者变配实例的时候有时候会出现失败的场景，这个时候提工单的时候需要提供request_id提供后端进行进一步的分析，本文章主要展示获取request_id的方法
Redis · 引擎特性 · 基于 LFU 的热点 key 发现机制
前言 业务中存在访问热点是在所难免的，redis也会遇到这个问题，然而如何发现热点key一直困扰着许多用户，redis4.0为我们带来了许多新特性，其中便包括基于LFU的热点key发现机制。 Least Frequently Used Least Frequently Used——简称LFU，意为最不经常使用，是redis4.0新增的一类内存逐出策略，关于内存逐出可以参考文章《Redis数据过期和淘汰策略详解》。
