Tablestore+Delta Lake(快速开始)
本文介绍如何在E-MapReduce中通过Tablestore Spark Streaming Source将TableStore中的数据实时导入到Delta Lake中。
背景介绍
近些年来HTAP(Hybrid transaction/analytical processing)的热度越来越高，通过将存储和计算组合起来，既能支持传统的海量结构化数据分析，又能支持快速的事务更新写入，是设计数据密集型系统的一个成熟的架构。
表格存储实时数据流：Stream的技术揭秘和应用场景
本文整理自2017云栖大会-成都峰会上阿里云存储服务专家周赵锋的分享讲义，讲义内容主要分为三部分：1.表格存储的简介及其与传统关系型数据库的对比；2.Stream功能解析及其应用场景；3.表格存储Stream的总结和未来规划。
现代IM系统中的消息系统架构 - 模型篇
前言
在架构篇中我们介绍了现代IM消息系统的架构，介绍了Timeline的抽象模型以及基于Timeline模型构建的一个支持『消息漫游』、『多端同步』和『消息检索』多种高级功能的消息系统的典型架构。
基于TableStore构建简易海量Topic消息队列
前言
消息队列，通常有两种场景，一种是发布者订阅模式，一种是生产者消费者模式。发布者订阅模式，即发布者生产消息放入队列，多个监听的消费者都会收到同一份消息，也就是每个消费者收到的消息是一样的。生产者消费者模式，生产者生产消息放入队列，多个消费者同时监听队列，谁先抢到消息就会从队列中取走消息，最终每个消息只会有一个消费者拥有。
海量结构化数据存储技术揭秘：Tablestore表设计最佳实践
前言
表格存储Tablestore是阿里云自研的面向海量结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库。在处理海量数据时，方案设计非常重要，合理的设计才能够发挥出数据库的性能水平。本文主要介绍Tablestore在表设计方面的一些实践经验，供大家参考。
TableStore索引功能详解
TableStore在2018年末推出了两大在线索引功能：GlobalIndex（全局二级索引）与SearchIndex（多元索引），这两个功能大大地弥补了原先TableStore查询方式单一的缺点。但是用户在选型的时候也会有所迷惑，两个功能都包含了“索引”二字，那么又有什么区别呢？本文将针对这个问.
