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TableStore:用户画像数据的存储和查询利器

TableStore是阿里云自研的在线数据平台,提供高可靠的存储,实时和丰富的查询功能,适用于结构化、半结构化的海量数据存储以及各种查询、分析。 用户画像数据是一种数据规模较大、数据结构复杂、查询种类多的数据,是公司差异化运营的基础,是打造“千人千面”、智能化的核心数据,帮产品找到最佳目标客户,对各种产品而言是一种很有价值的数据。 我们接下来先看一下用户画像数据的场景和特征,仅以存储和查询的角度看一下用户画像数据的存储选择。 用户画像数据特点 数据量大 用户画像的数据有两大类,一类是用户行为日志,实时由用户的行为产生,数据规模和产品用户的数量和活跃程度相关,这部分是用户画像数据的原始素材,用来产生最终的用户画像数据,另一类就是主角:用户画像数据,这部分数据是真正的用户的画像数据,表示用户的多种维度的特征,包括用户属性、社交关系和行为偏好等。

表格存储TableStore2.0重磅发布,提供更强大数据管理能力

表格存储TableStore是阿里云自研的面向海量结构化和半结构化数据存储的Serverless NoSQL多模型数据库,被广泛用于社交、物联网、人工智能、元数据和大数据等业务场景。表格存储TableStore采用与Google Bigtable类似的宽表模型,天然的分布式架构,能支撑高吞吐的数据写入以及PB级数据存储。 原生的宽表数据模型,存在一些天然的缺陷,例如无法很好的支持属性列的多条件组合查询,或者更高级的全文检索或空间检索。另外在与计算系统的对接上,特别是流计算场景,传统的大数据Lambda架构,需要用户维护多套存储和计算系统,没法很天然的支持数据在存储和计算系统之间的流转。以上这些问题,均在表格存储TableStore在支持阿里巴巴集团内、阿里云公共云以及专有云等业务中逐渐暴露出来。

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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。

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