精彩直播

HBase多模式
HBase多模式，包括 分析層：支援複雜分析、運算元下推；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，基於 Lucene ；儲存引擎：提供 KV 支援，基於LSM；分散式檔案層：保障低成本、與上層分離、共享降低成本。本次直播，阿里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的特性與生態：自動分割槽、LSM Tree、儲存計算分離、HBase生態；全新的HBase2.0版本新功能：小物件儲存MOB、讀寫鏈路Off-heap 、Region Replica 、In Memory Compaction 、Assignment MangerV2。在本次直播中，阿里巴巴技術專家正研就將為大家分享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 【培訓視訊及資料下載】
2018年11月17號，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將來到南京，屆時來自阿里雲、畢馬威、蘇寧等公司HBase的專家們，將為大家分享HBase的應用實踐。

Spark介紹及Spark多資料來源分析
開源大資料處理首選Spark，Spark引擎助力資料構架升級，大資料構架分為多種系統，如：流式處理系統、離線分析系統、演算法分析系統、互動式分析系統，通過阿里多模型資料庫專家沐遠的講解學習Spark並解決各種業務問題。

技術分享

HBase 在人工智慧場景的使用
近幾年來，人工智慧逐漸火熱起來，特別是和大資料一起結合使用。人工智慧的主要場景又包括影象能力、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儲存起來，這些資料的特點主要有如下幾點：大、稀疏、列動態變化。

HBase2.0重新定義小物件實時存取
小物件，特別指1K~10MB範圍的資料，比如圖片，短視訊，文件等廣泛的存在於人工智慧，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物件實時存取，具有低延遲，讀寫強一致，檢索能力強，水平易擴充套件等關鍵能力。本文將以一條SQL展開小物件實時存取的方案演進，介紹不同架構的優缺點。然後提供人工智慧和醫療方面兩個採用HBase2.0的案例分析。最後總結小物件實時存取的最佳實踐。

消滅毛刺！HBase2.0全鏈路offheap效果拔群
阿里雲HBase2.0版本是基於社群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，吸收了眾多阿里內部成功經驗，比社群HBase版本具有更好的穩定性和效能，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。

技術社群

【HBase生態+Spark社群大群】

群福利：群內每週進行群直播技術分享及問答

加入方式1：

點選link申請加入 https://dwz.cn/Fvqv066s

加入方式2：