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又有一些数据我们希望做实时的 计算，并且在 ETL 后在进行长期存储，这时会把数据双写到 Kafka，利用 Kafka 流式对接计算引擎的能力实现上面的需求。

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投递的过程可能会涉及到很多模块，例如 DTS，Kafka，Spark 批计算，Spark Streaming，AP 数据仓库。

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反过来也一样，批计算的峰值，Kafka的资源，ETL的资源又未必可以给批计算共享。

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高可用同样是一个很重要的指标，往往业务上云就是希望可以告别线下自建系统的不稳定性。

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架构无需在业务低峰期预留很多不必要的资源来防御业务峰值的到来。

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Tablestore 是一款 Serverless 云原生存储引擎，Serverless 相比实例售卖类型的产品，

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在主存储之外内部通过通道服务实时构建一个列存储，

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MaxCompute 的对接，支持 MaxCompute 计算引擎通过外表的方式直读写 Tablestore

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商家会实时的更新酒店房型库存和报价，酒店的属性等字段。

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基本思路就是界面中需要主题定制的UI，通过自定义主题控件实现，