本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓練NLP文本生成模型，根據(jù)標題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對其準確性、真實性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請聯(lián)系contentedit@huawei.com或點擊右側(cè)用戶幫助進行反饋。我們原則上將于收到您的反饋后的5個工作日內(nèi)做出答復或反饋處理結(jié)果。
畫像數(shù)據(jù)存儲和查詢
畫像通常用一些標簽來刻畫對象的特征，而每一個對象所擁有的標簽集合是不確定的，數(shù)據(jù)更新非常頻繁，這類數(shù)據(jù)被廣泛應用于市場決策、推薦以及廣告系統(tǒng)中
優(yōu)勢
稀疏矩陣
HBase的稀疏矩陣模型，天然適合非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲，數(shù)據(jù)表無需預先定義schema，行與行之間不需要嚴格的列定義
支持任意更新
支持行的任意更新，無性能損耗。而且利用HBase自身的多版本機制，支持保存數(shù)據(jù)的多個歷史版本
高性能讀
只有對函數(shù)處理文件數(shù)據(jù)的時間進行計費，存儲按使用量計費，彈性擴容，無需購買冗余的資源用于非峰值處理
建議搭配使用： 數(shù)據(jù)接入服務 DIS、 實時流計算服務 CS
