每秒7亿次请求，阿里新一代数据库如何支撑？

2019-12-10 731

作者 | 正研

2019年以来，Lindorm已经服务了包括淘宝、天猫、蚂蚁、菜鸟、妈妈、优酷、高德、大文娱等数十个BU，在今年的双十一中，Lindorm峰值请求达到了7.5亿次每秒，天吞吐22.9万亿次，平均响应时间低于3ms，整体存储的数据量达到了数百PB。

这些数字的背后，凝聚了HBase&Lindorm团队多年以来的汗水和心血。Lindorm脱胎于HBase，是团队多年以来承载数百PB数据，亿级请求量，上千个业务后，在面对规模成本压力，以及HBase自身缺陷下，全面重构和引擎升级的全新产品。相比HBase，Lindorm无论是性能，功能还是可用性上，都有了巨大飞跃。本文将从功能、可用性、性能成本、服务生态等维度介绍Lindorm的核心能力与业务表现，最后分享部分我们正在进行中的一些项目。

极致优化，超强性能

Lindorm

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Tablestore结合Spark的流批一体SQL实战

背景介绍电子商务模式是指在网络环境和大数据环境下基于一定技术基础的商务运作方式和盈利模式，对于数据的分析和可视化是电商运营中最重要的部分之一，而电商大屏提供了数据分析和可视化的完美结合。电商大屏包含有全量订单和实时订单的聚合，全量订单的聚合提供的是全景的综合数据视图，而实时订单的聚合展示的是实时的运营指标数据。本文将通过结合Tablestore和Spark的流批一体存储和计算，来自建电商大屏完成电商数据的分析和可视化，其效果图如下。架构设计在本次的电商大屏实战中，客户端会实时向Tablestore插入原始订单数据，实时流计算会通过Spark Structured Streaming实时统计一个窗口周期时间内的订单数和订单金额统计，并将聚合结果写回Tablestore，最终在DataV大屏上进行展示，而离线批计算通过Spark SQL进行原始订单数据的总金额和用户维度总金额的离线聚合，聚合结果也会写回Tablestore, 并最终在DataV大屏上进行展示，整个场景的架构图如下图所示。准备工作创建阿里云E-MapReduce的Hadoop集群，文档参见创建集群。下载E-Map...

2019-12-11

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一、需求场景分析在实际的数据平台运营管理过程中，数据表的规模往往随着更多业务数据的接入以及数据应用的建设而逐渐增长到非常大的规模，数据管理人员往往希望能够利用元数据的分析来更好地掌握不同数据表的血缘关系，从而分析出数据的上下游依赖关系。本文将介绍如何去根据MaxCompute InformationSchema中作业ID的输入输出表来分析出某张表的血缘关系。二、方案设计思路MaxCompute Information_Schema提供了访问表的作业明细数据tasks_history，该表中有作业ID、input_tables、output_tables字段记录表的上下游依赖关系。根据这三个字段统计分析出表的血缘关系1、根据某1天的作业历史，通过获取tasks_history表里的input_tables、output_tables

2019-12-11

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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基于MaxCompute InformationSchema进行血缘关系分析

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