菜鸟双11在「仓储配送数据实时化」的台前幕后
2017年双11，虽然仓配系统做了非常多业务端的优化，使得峰值不会达到如交易系统那般恐怖的程度，但仓配业务链路长、节点多、分析维度复杂的业务特点，也使我们在开发仓配实时数据的过程中，面临了不少挑战。而正好基于双11的业务背景，我们也开始着手建立起带有"仓配特色"的实时数据版图。
HBase 在人工智能场景的使用
近几年来，人工智能逐渐火热起来，特别是和大数据一起结合使用。人工智能的主要场景又包括图像能力、语音能力、自然语言处理能力和用户画像能力等等。这些场景我们都需要处理海量的数据，处理完的数据一般都需要存储起来，这些数据的特点主要有如下几点：
大：数据量越大，对我们后面建模越会有好处；
稀疏：每行数据可能拥有不同的属性，比如用户画像数据，每个人拥有属性相差很大，可能用户A拥有这个属性，但是用户B没有这个属性；那么我们希望存储的系统能够处理这种情况，没有的属性在底层不占用空间，这样可以节约大量的空间使用；
列动态变化：每行数据拥有的列数是不一样的。
