作者：aliyun111com

双十一到来，阿里云的双十一优惠活动会场一波又一波来袭，今天阿里云官方再次推出云数据库会场，首购用户2折优惠（则同一用户首次购买阿里云数据库产品，可享以下指定规格低至2折的优惠价），活动期间2018.-2028.10.30-2018.-2028.11.12。

云数据库有什么作用？相信我们都清楚，阿里云数据库针对电商行业（痛点：高并发、高性能场景）购买云数据库可提供稳定、高性能、安全可靠的数据库服务。

针对金融行业（痛点：安全容灾）可保证数据强一致性保证，满足金融级可靠性要求。

针对企业网站，阿里云数据库是基于飞天大规模分布式计算和存储能力，提供超高性价比的单机版实例，同时利用读写分离横向扩展读能力，满足网站类的业务需求。

针对游戏行业，云数据库可保证高稳定性，随时闪回任意时间点。对于计算资源的弹性伸缩能力，赋予您更高的生产力，分钟级部署游戏分区数据库；主备双节点架构搭配高安全链路，实现全自动无感知容灾切换，业务稳定性先人一步。所以云数据库的用途作用非常广阔。

好了，我们回到阿里云数据库2折的双十一活动主题上，这次阿里云推出的云数据库包括Redis 标准版1G主从￥ 279 /
1年、MySQL 基础版 1核1G 20GB存储￥ 239 / 1年、POLARDB
4核32G独享规格￥ 640 / 1个月。购买后订单实付金额>0，还有阿里云通用代金券抽奖资格哦。

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阿里云双十一云数据库2折活动地址：阿里云数据库RDS for MySQL

活动详细规则：

活动时间：2018.-2028.10.30 – 2018.-2028.11.12。

活动对象：阿里云中国站用户。

活动内容：活动期间，同一用户首次购买任意一种阿里云数据库产品，且订单实付金额>0，可获得1次抽奖机会，100%中奖。

名词解释：“同一用户”是指：根据不同阿里云账号在注册、登录、使用中的关联信息，阿里云判断其实际为同一用户。关联信息举例：同一证件、同一手机号、同一支付账号、同一设备、同一地址等。

“首次购买”是指：同一用户下没有该数据库产品的已支付订单。

“阿里云数据库产品”是指：云数据库RDS（ MySQL/SQL
Server/PostgreSQL/PPAS/MariaDB），云数据库POLARDB，云数据库Redis，云数据库MongoDB，云数据库
HBase，云数据库HybridDB for MySQL，云数据库HybridDB for PostgreSQL。

“订单实付金额”是指：用户实际支付订单的现金金额，不包含代金券，优惠券等支付的金额。

代金券可购买的产品：适用于购买阿里云官网产品，如：云服务器ECS，云数据库，云存储，CDN，网络产品等。不能购买万网产品和云市场产品，如：域名，主机。

代金券适用的订单类型：适用于包年包月订单，包括：购买，续费，升级。不能用于抵扣后付费账单费用。

代金券有效期：中奖领用后60天内有效。

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阿里云双十一云数据库2折活动地址：阿里云数据库RDS for MySQL

购买分布式关系型数据库解决了哪些问题？

1、单机数据库容量瓶颈： 比如数据量和访问量的增长，单机数据库会遇到很大的挑战，依赖硬件升级并不能完全解决这类型的问题。而分布式关系型数据库则完美解决数据库容量瓶颈的问题了。

2、单机数据库扩展困难：传统数据库容量扩展方面往往意味着服务中断，很难实现业务无感知或者少感知，而分布式关系型数据库则实时监测感知。

3、传统数据库使用成本高： 如果业务数据和访问量增加到一定量时，那么传统的数据库则需要依赖特定的高端存储和小型机设备，成本曲线快速上升。

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阿里云分布式关系型数据库购买地址：前往购买

分布式关系型数据库DRDS主要应用场景在大规模在线数据操作上，然后通过贴合业务的拆分方式，将操作效率提升到极致，有效帮助、且满足用户在线业务对关系性数据库要求。

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在2018年-2028年7月份，阿里云又推出拼团活动，但这次是推出云数据库MySQL拼团优惠，新用户首次购买云数据库MySQL可享受3折优惠（即
阿里云购买账号从未购买过云数据库MySQL视为新用户）。该活动一个阿里云账号只限购买一次，有云数据库需求企业或者个人用户还不赶紧下手，过了这个村
就没有这个店咯！

购买云数据库rds比自建云数据库好处：

高可用性

阿里云数据库RDS提供了主备双节点的实例，云数据库MySQL实例的双节点还可以在不同地域，列：当主实例出现故障时可以快速切换到备实例，保障了云数据库RDS稳定性。

高安全性

RDS在数据存取上是加入了中间层，即所有请求都会经过中间层，如果SQL注入请求都会被中间层拦截掉。在底层数据写入上，阿里云云数据库RDS采用了最高安全级别的写入，来保证在主机异常掉电情况下，数据依然不会出现丢失情况发生。以此来保障数据库安全性。

运维优化

购买云数据库rds，用户是无需考虑数据库运维成本了，企业可以无需再配备专业的DBA数据库运维。而阿里云则可以提供监控、告警、备份、恢复、调优手段，RDS源码团队持续对MySQL进行源码优化，在标准的基准测试中性能和稳定性上都是高于社区版本的。

MySQL读写分离

读写分离适用于对数据库有少量写请求，但有大量读请求的应用场景下，阿里云MySQL 5.6高可用版或金融版可以开通读写分离功能，RDS用户无需为读写分离技术买单。

综上，阿里云数据库RDS的优势在于为用户提供高可用性、高安全性的云数据库服务，用户不用操心数据库的运维、安全以及调优问题，企业将数据库问题交给阿里云专业的RDS团队，告别技术壁垒，花少量钱解决更多问题。

一、活动对象

1、阿里云官网注册的实名认证用户。其中，新老用户均可作为拼团活动的推荐者，但参与拼团购买仅限未保有过云数据库（即账号下无云数据库订单记录）的新用户；

2、同一用户仅有一次参与拼团推荐或拼团购买指定云服务器的机会。例如：同一用户使用不同账号作为推荐者参与本活动的，仅首个参与活动的账号可获赠；在阿里云官网已有消费的用户重新注册新账号参与拼团购买的，新老账号将被视为同一用户，不具有购买资格。

二、活动时间

2018年-2028年7月20日-2018年-2028年8月03日。

云数据库HybridDB是什么？

阿里云数据库HybridDB for PostgreSQL（ApsaraDB HybridDB for
PostgreSQL）是一种在线MPP大规模并行处理数据仓库服务。云数据库HybridDB for PostgreSQL基于Greenplum
Database开源数据库项目，并由阿里云深度扩展，支持OSS外部表、JSON数据类型、HyperLogLog预估分析等功能特性。通过符合
SQL2008标准查询语法及OLAP分析聚合函数，提供灵活的混合分析能力。支持行存储和列存储混合模式，提高分析性能，同时支持数据压缩技术，降低存
储成本。并提供在线扩容、性能监测等服务，用户无需进行复杂的大规模MPP集群运维管理，让DBA、开发人员及数据分析师专注于如何通过SQL提高企业的
生产力，创造核心价值。

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阿里云数据库HybridDB概述：

适用行业场景：

OLTP+OLAP综合解决方案

用户现有基于Greenplum Database的数据仓库可以通过多种方案导入到云数据库HybridDB for
PostgreSQL，实现云端数据仓库的OLAP在线分析，用户无需进行复杂的大规模MPP集群运维管理。同时阿里云为用户提供完整的扩容及可用性保
障，让DBA、开发人员及数据分析师专注于如何通过SQL提高企业的生产力，创造核心价值。通过阿里云ApsaraDB for
RDS，用户可以实现高性能的OLTP应用，RDS支持MySQL、SQL
Server、PostgreSQL，同时PPAS还提供了Oracle语法及PL/SQL的高度兼容特性。结合云数据库HybridDB for
PostgreSQL，用户即可实现云平台下OLTP到OLAP数据库整合解决方案，为用户构建从高并发生产事务到决策分析的云数据库架构平台。

Quick BI数据报表整合

通过阿里云数加平台的 Quick BI 报表功能，可以结合 云数据库HybridDB for PostgreSQL
直接在云上实现丰富的可视化数据展现，与此同时在 Quick BI
中所生产的报表还可以平滑嵌入到用户自有系统当中，与用户的应用软件合为一体。基于Greenplum Database开源项目的
云数据库HybridDB for PostgreSQL
具有强劲的OLAP分析能力及高性能数据库列存功能，为多维分析提供高性能保障。系统可以从百GB到百TB进行性能平滑扩展，并支持复杂SQL查询，结合
阿里云深度扩展的OSS存储、JSON数据、HyperLogLog等功能特性及Quick
BI，协助用户实现从数据存储、分析到展现的一体化BI云平台。

GIS地理数据分析方案

云数据库HybridDB for
PostgreSQL已经内置支持符合OpenGIS标准的空间数据库引擎PostGIS，可以实现实时的定位及路径规划。同时PostGIS也是被业界
广泛支持的空间数据库引擎，支持厂商包括：ArcGIS、Intergraph、QGIS等。用户只需在应用程序中使用简单的SQL，配合GIS函数操
作，即可处理复杂的空间地理数据模型（支持2D及3D处理）。得益于云数据库HybridDB for
PostgreSQL的OLAP数据综合分析能力，用户更可以实现基于地理信息的海量数据分析工作，为物联网、移动互联网、物流配送、智慧出行(智慧城
市)、LBS位置服务、O2O业务系统等提供强大的决策分析支持。

阿里云数据库HybridDB优势：

简单易用

兼容NoSQL，用户可直接用SQL操作JSON和XML类型的数据。

通过 PostGIS 插件，支持空间数据类型和相关的空间函数，实现精确的地理定位。

支持多种插件，用户可以轻松地通过插件满足各种应用场景的需求。

支持OSS云存储扩展，可实现存储空间无限扩展。

与阿里云的其他主流产品无缝集成，用户可轻松实现复杂的业务应用。

性能卓越

支持行列混合存储。在OLAP分析时，列存储的性能和行存储的性能相比，最多可提高100倍的性能。

支持高性能OSS并行数据导入，避免单通道导入的性能瓶颈。

采用基于成本的SQL查询优化器，多表关联查询性能比MySQL高数倍。

用户可按需进行计算单元、CPU、内存、存储空间的等比扩展，从而提高OLAP性能。

安全稳定

支持分布式ACID数据一致性，实现跨节点事务一致，所有数据通过双节点同步冗余，SLA保障99.9%可用性。

采用主备架构，实现用户无感的故障转移和容灾备份。

分布式部署，计算单元、服务器、机柜三重防护，提高重要数据基础设施保障。

支持SQL审计，身份隔离深入到字段级别；支持IP白名单防DDoS攻击。

视频教程：

购买创建实例：

实例连接管理：

资源监控：

ECS连接数据库：

横向扩展升级：

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一、什么是云数据库MongoDB

云数据库MongoDB版完全兼容MongoDB协议，提供稳定可靠、弹性伸缩的数据库服务，同时提供容灾、备份、恢复、监控和告警等功能。

云数据库MongoDB版具有以下基本特点：

• 自动搭建基于三副本的MongoDB副本集供用户使用，容灾切换、故障迁移等高级功能为用户整体打包好，对用户完全透明。
• 提供基于多个副本集（每个副本集沿用三副本模式）组成的集群版实例，轻松扩展读写性能，用户可以方便快捷地构建MongoDB分布式数据库系统。
• 提供一键式的数据库备份、恢复功能。用户可以通过控制台一键式地进行数据库的常规备份及数据库回溯功能。
• 提供多达20种的性能指标监控及报警功能，数据库性能数据尽收眼底。
• 提供可视化的数据管理工具, 方便用户运维。

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二、云数据库MongoDB系统架构原理

单节点架构

MongoDB单节点架构，是对副本集和集群结构的补充。单节点主要为有开发、测试等环境及其他非企业核心数据存储诉求的场景所研发的。用户能够以
更低的入门价格获取云数据库MongoDB在各项运维支持、内核级优化上的产品优势。单节点架构可以根据各类场景的差异适配对应的产品形态，为企业降低更
多的成本支出。

副本集架构

云数据库MongoDB版自动搭建好三节点的副本集供用户使用，用户可以直接操作Primary节点和一个Secondary节点。系统架构如下图所示：

• HA控制系统：实例高可用探测模块，用于探测监听MongoDB实例的运行状况。如果判断主节点实例不可用，进行主备节点的切换操作，保证MongoDB实例的高可用。
• 日志收集：进行MongoDB运行情况的日志收集，包括实例慢日志查询以及访问控制日志等。
• 监控系统：进行MongoDB实例性能监控信息的收集工作，包括基础指标、磁盘容量、网络请求以及操作次数等核心信息。
• 在线迁移系统：当实例所运行的物理机出现故障，在线迁移系统会根据备份系统中的备份文件进行实例重新搭建，保证业务不受影响。
• 备份系统：针对MongoDB实例进行备份处理，并且将生成的备份文件存储至OSS系统上进行保存。目前MongoDB备份系统支持用户自定义备份设置和临时备份，并且保存7天内的备份文件。
• 任务控制：云数据库MongoDB实例支持多种管理控制任务，如创建实例、变更配置以及备份实例等。任务系统会根据用户下发的操作指令，进行灵活控制并进行任务跟踪及出错管理。

集群版架构

云数据库MongoDB版支持集群版本，集群版与三节点副本集版复用系统架构，沿用副本集架构图中的HA控制系统、日志收集系统、监控系统、在线迁移系统、备份系统及任务控制系统。

集群版提供Mongos（服务代理）、Shard（分片服务器）、ConfigServer三个组件。用户可以自由的选择Mongos和Shard节点的个数和配置，组建服务能力不同的MongoDB集群，产品形态架构如下图所示：

说明：

• Mongos为单节点配置，用户可以购买多个Mongos实现负载均衡及故障转移，单个集群版实例可支持2-32个Mongos节点。详情请参见：正确连接 MongoDB 集群的使用方法。
• Shard节点是分片服务器，当前架构是三节点副本集。支持配置升降级，但不支持改变副本集内个数。单个集群版实例可支持2-32个Shard节点。
• ConfigServer为集群必备组件，默认为1核2GB配置，20GB存储空间，当前不支持配置升降级。
• 集群支持新增Mongos和Shard节点，但是不支持通过原生命令新增，需要通过控制台新购Mongos和Shard节点。
• Shard和ConfigServer均不提供域名访问，用户不可以直接连接访问对其操作，所有数据操作均需要连接Mongos进行下发。
• 集群模式必须新购，当前不支持将现有三节点副本集直接升级到集群版。

三、云数据库MongoDB实例规格

因物理硬件资源的迭代演进，2017年7月10日起，新购及变更实例规格后，实例将采用新的规格参数。详情请见以下说明。

2017年7月10日前的实例，且之后未进行过实例规格变更，将继续采用以下规格参数。

四、云数据库MongoDB功能特性

• 轻松使用MongoDB服务
  • 快速创建：几步简单操作，即可拥有一台MongoDB云数据库。
  • 快速升级： 实例配置支持弹性扩展、在线升级，轻松提升实例性能。
  • 管理控制台：专业的管理控制台，包含实例管理、账号管理、性能监控、备份和恢复、阈值报警、安全控制等功能。
• 备份与恢复
  • 自动备份：云数据库MongoDB支持用户自行设置备份周期。备份开始时间可根据自己的业务低峰灵活配置，所有备份文件免费保留7天。
  • 临时备份：用户可以临时性发起备份操作，备份文件免费保留7天。
  • 数据恢复：利用备份文件，用户可以直接覆盖型恢复至现有实例。
  • 备份文件下载：云数据库会将用户的备份文件免费保留7天，在此期间用户可登录管理控制台，将备份文件下载至本地。
  • 根据备份集创建实例：可根据备份文件在控制台上一键式创建实例，实现快速部署的需求。
• 全面监控云数据库MongoDB提供多达20种系统性能监控项，包括磁盘容量、IOPS、连接数、CPU利用率、网络流量、TPS、QPS、缓存命中率等，用户可获取最长1年内实例的运行状态信息。
• 安全保障IP白名单：提供对实例进行IP过滤功能，用户可登录云数据库MongoDB管理控制台进行IP白名单设置，设置后便可实现最高级的访问安全保护，IP白名单最多可配置1000条。
• 专业工具支持DMS是阿里云为云上数据库定制的基于WEB的数据库管理平台，可帮助普通开发人员、SA、DBA通过浏览器安全、方便地完成数据库管理和维护操作。
• 售后无忧如果在使用云数据库时遇到问题，可以拨打电话95187或者提交售后工单寻求帮助，专业售后工程师团队将提供7*24小时不间断的技术服务。

五、云数据库MongoDB产品优势

• 高可用
  • 三节点副本集高可用架构，提供极高的业务可用性保障。云数据库MongoDB服务采用三节点副本集的高可用架构，三个数据节点位于不同的物理服务
    器上，自动同步数据。Primary和Secondary节点提供服务，当Primary节点出现故障，系统自动选举新的Primary节点，当
    Secondary节点不可用，由备用节点接管服务。
  • 自动备份，一键式数据恢复，解决99.99%以上的系统故障。每天自动备份数据并上传至对象存储OSS，提高数据容灾能力的同时有效降低磁盘空间占用。通过备份文件将实例数据恢复至原实例，有效防范因误操作等原因对业务数据造成不可逆的影响。
• 高安全多层安全防护体系，为您抵御90%以上的网络攻击。
  • DDoS防护：在网络入口实时监测，当发现超大流量攻击时，对源IP进行清洗，清洗无效情况下可以触发黑洞机制。
  • IP白名单配置：最多支持配置1000个允许连接MongoDB实例的服务器IP地址，从访问源进行直接的风险控制。
• 易用性完善的性能监控，为您分担60%以上的运维工作。提供CPU利用率、IOPS、连接数、磁盘空间等实例信息实时监控及报警，随时随地了解实例动态。
• 扩展性
  • 副本集模式弹性扩容云数据库MongoDB支持三节点的副本集模式，支持弹性扩容。当前实例配置无法满足应用的性能要求，或者当前实例的配置过高，您可以变更实例的配置。变更过程完全透明，对业务无影响。
  • 集群模式应对业务高峰云数据库MongoDB支持集群版本。用户可以自行选择多个Mongos和多个shard节点。当业务变化，当前实例配置无
    法满足应用的性能要求，或者当前实例的配置过高，您可以变更Mongos和Shard节点的配置。变更过程完全透明，对业务无影响。也可以随时增加或删除
    Mongos和Shard节点的个数，已满足业务变化的需求。

六、云数据库MongoDB应用场景

• 读写分离MongoDB服务采用三节点副本集的高可用架构，三个数据节点位于不同的物理服务器上，自动同步数据。Primary和Secondary节点提供服务。两个节点分别提供独立域名，配合MongoDB Driver可自行实现读取压力分配。
• 业务灵活多变由于MongoDB采用No-Schema的方式，对于初创型的业务非常适用，免去变更表结构的
  痛苦。用户可以将模式固定的结构化数据存储在RDS中，模式灵活的业务存储在MongoDB中，高热数据存储在云数据库Memcache或云数据库
  Redis中，实现对业务数据高效存取，相应降低成本投入。
• 移动应用云数据库MongoDB版支持二维空间索引，可以完美的支撑基于位置查询的移动类APP的业务需求。同时MongoDB动态模式存储方式非常适合存储多重系统的异构数据，满足移动APP应用的需求。
• 物联网应用云数据库MongoDB版性能极高，具备异步数据写入功能，特定场景下可达到内存数据库的性能，非
  常适合物联网高并发写入的场景。同时MongoDB的map-reduce功能也可以将大量数据进行聚合分析。云数据库MongoDB版支持集群版本，可
  动态扩容和增加Mongos和Shard组件的配置和个数，性能及存储空间可实现无限扩展。非常适合物联网海量数据及高并发性能场景
• 核心日志系统云数据库MongoDB版在异步落盘场景下可提供极高的插入性能，具备内存数据库的处理能力。MongoDB提供二级索引功能满足动态查询的需求，并且可以利用map-reduce的聚合框架进行多维度的数据分析。

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阿里云数据库rds购买：阿里云数据库MongoDB

阿里云数据库HBase版有哪些内核优势？

• 内核在集团数百个集群使用、数百个业务、10000台左右规模、服务天猫双十一
• 跟踪开源社区改进
• 修复bug，改进内核性能
• 增强功能，如支持 公网、内网 同时访问、支持OSS等
• 运维主动推送升级，用户无感知

低成本

• 多种形态研发中，满足不同规模的需求
  • 虚拟机 + 高效云盘 系列（当前）：满足小数据量，200g ~ 20T规模的数据需求，写入写入频繁，随机读一般的场景
  • 虚拟机 + SSD云盘 系列（当前）：满足小数据量，200g ~ 20T规模的数据需求，写入写入频繁，随机读高的场景，延迟低的场景
  • HBase on OSS系列（研发中)： > 100g起步， 成本便宜，满足日志、聊天等消息归档的需求，写入频繁但是读取较小的场景
  • 本地实例：虚拟机 + SATA本地盘（研发中） >30T起步：成本便宜，但是规格固定，不能单独存储扩容，满足计算、读取频繁、数据量大的场景
  • 本地实例：虚拟机 + SSD（研发中） >2T起步 ：成本便宜，但是规格固定，不能单独存储扩容，满足计算、读取频繁、随机读高、延迟低的场景
• Master多种规格：最小2cpu4g(待上)，2cpu4g是入门级别，一般情况下4cpu8g即可

有需要购买阿里云产品的朋友，先领取阿里云幸运券，再购买云数据库HBase版，领取使用后可有返现优惠。 

支持SQL及二级索引

• 支持通过 SQL 访问数据库数据
• 高效的二级索引方案让您查询数据更加便捷高效

扩展性

• 支持在线增加节点，且可以平滑增加资源，如每个月增加1台
• 支持在线增加容量，且可以平滑增加资源，如存储量每月增加100g
• 计算量：从1k qps 到 5000w qps（满足大部分的需求）
• 存储量：从200g到1p （满足大部分的需求）

数据可靠性

• 99.99999999%的数据可靠性

高性能

• 基于1.1改造，服务集团业务与云上业务，性能提升30% ~ 300%

高可用性

• 自动负载均衡
• 默认HA
• 对集群服务进程自动守护
• 单节点故障时可秒级故障迁移
• 独占资源，可靠稳定，不受其它用户干扰

生态完整

• 完全兼容开源、与Hadoop生态完美融合
• 内部支持Phoenix组件

易运维

• 15分钟内完成部署
• 可视化web控制台
• 全指标监控预警
• 修改配置等

数据访问安全

• 支持网络白名单
• VPC网络隔离、
• 基于阿里云AK访问集群（待上）、支持ACL

多形态支持

• 支持不同规格，不同场景的需求
• 支持独享、普通实例
• 支持SSD云盘、高效云盘
• 支持OSS存储（研发中）
• 支持本地实例（研发中）

一致性

• 目前支持强一致性，后续可以在客户端自由选择CP模型、还是AP模型

支持阿里云产品打通

• 与EMR hadoop、spark连通，正在产品打通logservice、ODPS、Blink等(待上)

数据导入导出

• 支持关系型、ODPS、EMR等数据源与ApsaraDB HBase导入导出，参考 数据同步

应用场景

ApsaraDB for HBase的使用场景比较广泛，以至于很多客户无法把握他。以下我们大致列下，适合的场景：

HBase的设计之初是为了存储互联网，几乎所有非事务类结构化的存储需求都可以使用HBASE来满足。HBase是NoSql，讲的是Not only SQL，也是支持SQL及二级索引的。在整个数据的世界里，事务是比较少，占了不到1%的份额，大部分的数据存储都是无事务的。

目前阿里的使用情况：

在讲述具体的HBase场景，我们先看下HBase在整个数据处理大图之间的位置：

云HBase处于数据存储的位置，自带分析的功能

1、数据来源的途径有：

• 通过业务 ECS 直接写入到 云HBase之中
• 有一些消息中间件自带push功能，可以直接写入到HBase之中；有一些不行，需要拉取消息再转化处理后写入到HBase之中
• 通过流式系统，比如：SparkStreaming、Flink、Storm等流式引擎计算写入到云HBase之中
• 从离线同步数据到云HBase之中，一般为T+1同步
• 从关系型数据库同步数据到云Hbase之中，可以做到实时同步
• 在机器学习场景中，直接把云Hbase作为存储

2、云HBase的数据的去向：

• 云HBase自带Phoenix模块分析，支持百亿的毫秒级别分析
• 通过Spark等离线分析引擎分析
• ECS业务端查询，如Scan一些数据，在客户端展示

物联网大数据

HBase天生适合物联网的场景，比如：单车、物流轨迹类 等等

大数据类

满足安全风控、大数据处理、搜索等等具体的场景，一般跟流式系统、离线系统结合

大数据存储类、包括历史数据存储

存储包括各类数据，比如：日志、订单、交易数据、消息等等，在线实时写入，在实时查询。历史数据查询批量低，需要分层存储，云HBase预计在12月份支持冷热数据分离存储，降低存储成本

实时分析类

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阿里云数据库rds购买：阿里云数据库HBase版