大数据同步利器: 表格存储全增量一体消费通道-低调大师

大数据同步利器: 表格存储全增量一体消费通道

2019-03-05 615

表格存储（Table Store）是阿里云自研的NoSQL多模型数据库，提供海量结构化数据存储以及快速的查询和分析服务，表格存储的分布式存储和强大的索引引擎能够提供PB级存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力。
本文会给大家详细介绍表格存储重磅推出的一项新功能--全增量一体数据通道。文章会为大家阐述数据通道的主要使用场景，表格存储数据通道的功能优势，并带大家快速入门如何使用数据通道来消费数据。

什么场景需要数据通道

图-1 数据通道的主要应用场景

如图-1展示，数据通道的使用场景主要分为四大类：

数据同步场景，很多时候，用户的数据除了存储在表格存储外还需要同步到其他系统，比如把实时写入的数据按顺序同步到Redis做本地cache，同步到自建的elastic search来支持检索，同步到OSS做归档[拓展阅读6]，或是同步到容量型表格存储

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2019-03-05

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表格存储: 数据存储和数据消费All in one 表格存储（Table Store）是阿里云自研的NoSQL多模型数据库，提供PB级结构化数据存储、千万TPS以及毫秒级延迟的服务能力。在实时计算场景里，表格存储强大的写入能力和多模型的存储形态，使其不仅可以作为计算结果表，同时也完全具备作为实时计算源表的能力。通道服务是表格存储提供的全增量一体化数据消费功能，为用户提供了增量、全量和增量加全它量三种类型的分布式数据实时消费通道。实时计算场景下，通过为数据表建立数据通道，用户可以以流式计算的方式对表中历史存量和新增数据做数据消费。利用表格存储存储引擎强大的写入能力和通道服务完备的流式消费能力，用户可以轻松做到数据存储和实时处理all in one！ Blink: 流批一体的数据处理引擎 Blink是阿里云在Apache Flink基础上深

2019-03-06

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