进入互联网，特别是移动互联网时代，用户随时随地都会在网上留下“言”和“行”，如何让这些言行数据“开口说话”就变得越来越重要。用户画像应运而生，而且已经广泛的应用到精准营销、推荐系统、广告投放、风控、智能客服等等领域。用户画像数据具有如下特征：数据量大、高并发读写、明细数据需要归档、大数据量回流、有动态列需求、查询种类多而且复杂。
方案总览
作为面向大数据场景的半结构化、结构化存储系统，Lindorm可以很好的满足用户画像：没有强事务要求，大数据量、高并发读写场景这样的业务特征。其架构如下图所示：
1. 低成本：集群内单表冷热分离能力、独有的压缩优化能力、多样化存储类型支持
2. 高性能吞吐：不同场景下相比社区版本HBase2.0有数倍提升
3. 实时增量归档：通过LTS(Lindorm Tunnel Service)可以实时归档数据到离线存储
4. Bulkload技术：LSM技术架构使其具备高效、低影响的数据加载能力
5. 动态列：很好的满足用户画像结构变化频繁的业务特点
6. 多维度&复杂查询：原生全局二级索引、Lindorm Search满足多维度查询需求
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