本文将介绍如何在E-MapReduce中实时流式的处理Tablestore中的数据。
场景设计
随着互联网的发展，企业中积累的数据越来越多，数据的背后隐藏着巨大的价值，在双十一这样的节日中，电子商务企业都会在大屏幕上实时显示订单总量，由于订单总量巨大，不可能每隔一秒就到数据库中进行一次SQL统计，此时就需要用到流计算，而传统的方法都是需要借助Kafka消息队列来做流式计算，数据订单需要写入数据库与Kafka中，Spark Streaming 消费来自Kafka中的订单信息。
而本文使用的Tablestore数据库可以直接利用它的通道服务功能，供Spark Streaming流式消费，进而计算订单的数量及金额，简化了整个流程，具体如下图所示
本文将介绍一个简单的demo，流式统计Tablestore数据表中字段出现的个数。
前提条件
确保将Ta