精彩視訊
HBase多模式HBase多模式，包括 分析層：支援複雜分析、算子下推；多模式層：提供各種模型轉換，貼切業務；索引引擎：提供索引支援，基于 Lucene ；存儲引擎：提供 KV 支援，基于LSM；分布式檔案層：保障低成本、與上層分離、共享降低成本。本次直播，阿裡雲資料架構師明惠就為大家分享HBase多模式。
HBase核心及能力HBase核心及能力包括：HBase的特性與生态：自動分區、LSM Tree、存儲計算分離、HBase生态；全新的HBase2.0版本新功能：小對象存儲MOB、讀寫鍊路Off-heap 、Region Replica 、In Memory Compaction 、Assignment MangerV2。在本次直播中，阿裡巴巴技術專家正研就将為大家分享HBase核心及能力。
中國HBase技術社群第八屆MeetUp（南京站） ——HBase應用實踐專場 【教育訓練視訊及資料下載下傳】2018年11月17号，由中國HBase技術社群、DataFun社群聯合氪空間主辦的中國第八屆HBase Meetup将來到南京，屆時來自阿裡雲、畢馬威、蘇甯等公司HBase的專家們，将為大家分享HBase的應用實踐。
Spark介紹及Spark多資料源分析開源大資料處理首選Spark，Spark引擎助力資料構架更新，大資料構架分為多種系統，如：流式處理系統、離線分析系統、算法分析系統、互動式分析系統，通過阿裡多模型資料庫專家沐遠的講解學習Spark并解決各種業務問題。
技術博文分享
HBase 在人工智能場景的使用近幾年來，人工智能逐漸火熱起來，特别是和大資料一起結合使用。人工智能的主要場景又包括圖像能力、語音能力、自然語言處理能力和使用者畫像能力等等。這些場景我們都需要處理海量的資料，處理完的資料一般都需要存儲起來，這些資料的特點主要有如下幾點：大、稀疏、列動态變化。
HBase2.0重新定義小對象實時存取小對象，特别指1K~10MB範圍的資料，比如圖檔，短視訊，文檔等廣泛的存在于人工智能，醫療，教育，生活分享，電子商務等領域。HBase 2.0在MOB技術的加持下重新定義小對象實時存取，具有低延遲，讀寫強一緻，檢索能力強，水準易擴充等關鍵能力。本文将以一條SQL展開小對象實時存取的方案演進，介紹不同架構的優缺點。然後提供人工智能和醫療方面兩個采用HBase2.0的案例分析。最後總結小對象實時存取的最佳實踐。
消滅毛刺！HBase2.0全鍊路offheap效果拔群阿裡雲HBase2.0版本是基于社群2018年釋出的HBase2.0.0版本開發的全新版本。在社群HBase2.0.0版本基礎上，做了大量的改進和優化，吸收了衆多阿裡内部成功經驗，比社群HBase版本具有更好的穩定性和性能，同時具備了HBase2.0提供的全新能力。HBase2.0提供的新功能介紹可以參照這篇文章。如果想要申請使用全新的HBase2.0版本，可以在此連結申請試用。
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