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来自: 云存储
通过全局二级索引加速表格存储上的数据查询
名词定义 索引表:对主表某些列数据的索引,只能读不能写。 预定义列:表格存储为Schema-free模型,原则上一行数据可以写入任意列,无需在schema中指定。但是也可以在建表时预先定义一些列,以及其类型。
下一代企业级云上数据分析服务:Data Lake Analytics
0. Data Warehouse VS Data Lake 0.1 传统数仓 数据来源于各类云数据存储、NoSQL和关系型数据库等系统,比如OSS、Table Store、NAS、 云HBase、RDS、PolarDB等; 数据以实时、分钟、小时、天等级别进行ETL抽取与同步到数仓系统中; 在数仓中进行实时、定时调度、汇总计算分析。
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来自: 云存储
基于Tablestore实现海量摩托车轨迹管理
基于TableStore轻松实现亿量级轨迹管理与地理围栏
Data Lake Analytics-数据分析时代迎来新变革
近期阿里云重磅推出新的数据分析引擎Data Lake Analytics,Data Lake Analytics是Serverless化的交互式联邦查询服务。无需ETL,使用标准SQL即可分析与集成对象存储(OSS)、数据库
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来自: 云存储
海量监控日志基于EMR Spark Streaming SQL进行实时聚合
从EMR-3.21.0 版本开始将提供Spark Streaming SQL的预览版功能,支持使用SQL来开发流式分析作业。结果数据可以实时写入Tablestore。 本文以LogHub为数据源,收集ECS上的日志数据,通过Spark Streaming SQL进行聚合后,将流计算结果数据实时写入Tablestore,展示一个简单的日志监控场景。
如何造一个“钉钉”?谈谈消息系统架构的实现
阿里妹导读:消息类场景是表格存储(Tablestore)主推的方向之一,因其数据存储结构在消息类数据存储上具有天然优势。为了方便用户基于Tablestore为消息类场景建模,Tablestore封装Timeline模型,旨在让用户更快捷的实现消息类场景需求。
基于TableStore/MaxCompute的数据采集分析系统介绍
摘要 在互联网高度发达的今天,ipad、手机等智能终端设备随处可见,运行在其中的APP、网站也非常多,如何采集终端数据进行分析,提升软件的品质非常重要,例如PV/UV统计、用户行为数据统计与分析等。虽然场景简单,但是数据量大,对系统的吞吐量、实时性、分析能力、查询能力都有较高的要求,搭建起来并不容易。
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来自: 云存储
Tablestore入门手册--全局二级索引使用
指定主键的前缀范围,可以实现对主表的范围扫描(GetRange),查询范围的指定必须和主键范围保持一致。如果查询范围无法表示成主键前缀的形式,则可以使用二级索引重新组合字段顺序。相比范围查询(GetRange)加过滤器(filter)的方式,二级索引可以大大减少扫描数据量,提升查询速度。
药品监管系统架构揭秘:海量溯源数据存储与查询
前言 在刚刚过去的2018年,“毒疫苗”事件再次触及了大众的敏感神经,因为十年前的“毒奶粉”事件还历历在目。我们急需创建一个全国性的药品(食品)监控追踪体系。与此同时,近年来随着国家对医药行业的大力支持,中国的医疗事业也出现了跨越式的发展,大量的新型药品上市,极大的丰富了患者和消费者的选择范围。
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