精彩直播
HBase多模式，包括 分析層：支持複雜分析、算子下推；多模式層：提供各種模型轉換，貼切業務；索引引擎：提供索引支持，基於 Lucene ；存儲引擎：提供 KV 支持，基於LSM；分佈式文件層：保障低成本、與上層分離、共享降低成本。本次直播，阿里雲數據架構師明惠就爲大家分享HBase多模式。
HBase內核及能力包括：HBase的特性與生態：自動分區、LSM Tree、存儲計算分離、HBase生態；全新的HBase2.0版本新功能：小對象存儲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爲大家分享HBase內核及能力。
- 中國HBase技術社區第八屆MeetUp（南京站） ——HBase應用實踐專場 【培訓視頻及資料下載】
- 2018年11月17號，由中國HBase技術社區、DataFun社區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，將爲大家分享HBase的應用實踐。
- Spark介紹及Spark多數據源分析
- 開源大數據處理首選Spark，Spark引擎助力數據構架升級，大數據構架分爲多種系統，如：流式處理系統、離線分析系統、算法分析系統、交互式分析系統，通過阿里多模型數據庫專家沐遠的講解學習Spark並解決各種業務問題。
技術分享
近幾年來，人工智能逐漸火熱起來，特別是和大數據一起結合使用。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用戶畫像能力等等。這些場景我們都需要處理海量的數據，處理完的數據一般都需要存儲起來，這些數據的特點主要有如下幾點：大、稀疏、列動態變化。
小對象，特別指1K~10MB範圍的數據，比如圖片，短視頻，文檔等廣泛的存在於人工智能，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，讀寫強一致，檢索能力強，水平易擴展等關鍵能力。本文將以一條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採用HBase2.0的案例分析。最後總結小對象實時存取的最佳實踐。
阿里雲HBase2.0版本是基於社區2018年發佈的HBase2.0.0版本開發的全新版本。在社區HBase2.0.0版本基礎上，做了大量的改進和優化，吸收了衆多阿里內部成功經驗，比社區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，可以在此鏈接申請試用。