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一套弹性的架构是帮助我们真正实现业务在大促下依然可以高可用，高吞吐的的利器。

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例如 Spark，Flink，Presto 或者云上的自研组建。

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Tablestore 除了有强大的主存储满足海量业务的实时读写外，基于主存储的分布式日志提供了完整的数据派生能力

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我们相信数据是需要分层存储，所以在构建自身列存的同时，

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集团内第一款全 Connector 支持的 kv 存储引擎

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DLA 对接，支持 SQL 直接读写 Tablestore 的数据

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最终展示出有库存且按照报价质量排序的列表给平台用户，进行酒店搜索的结果返回

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吞吐决定了大数据分析的时延，如果不能及时处理数据会导致业务的决策滞后，进而让大数据方案大打折扣。

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Serverless 云原生的产品形态通常可以比较好的在具备弹性的同时控制我们的成本开销。

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例如日志类的数据和 OLTP 的数据能方便汇总，数据打宽等。