藏经阁-阿里云 JindoFS+OSS 数据上云实战-153是一份深入介绍如何利用阿里云的JindoFS和Object Storage Service (OSS)进行大数据处理和存储的实战指南。JindoFS是阿里云针对Hadoop/Spark生态设计的一种数据湖存储优化方案,它不仅兼容这些框架,还提供了针对Spark、Hive、Flink、Presto等组件的扩展和优化,旨在提升数据处理性能。
文档的核心内容包括以下几个部分:
1. **数据迁移** - 提供了高效将HDFS海量文件迁移到OSS的方法,以及利用Checksum确保数据迁移过程中的完整性。还介绍了如何归档HDFS和Hive数据至OSS,以便管理和存储。
2. **OSS访问加速** - 阐述了如何通过JindoFSSDK实现访问OSS的高速度,以及如何在Hadoop/Spark和Flink等环境中加速数据读写操作。Flink的高效sink写入OSS和Flume的数据写入优化也被提及。
3. **查询优化** - 如何通过Presto和Impala高效地查询OSS中的数据,包括开启OSS的多版本功能,以便满足合规性和数据分析需求。透明缓存加速机制也在Spark和Presto中发挥作用。
4. **存储和计算分离** - 云上计算与云下数据的结合,通过HDFS缓存加速,使得AI训练任务如Fluid在JindoFS上运行时能获得性能提升。此外,针对小文件的训练加速也是关注重点。
5. **JindoTable计算加速** - 专门介绍了如何通过Spark利用JindoFS优化对Parquet和ORC格式的OSS数据进行查询性能。
6. **AI训练加速** - Fluid工具在结合JindoFS后,能够显著加速在OSS或HDFS上进行的AI模型训练,特别是对于海量小文件的处理。
这份文档不仅适用于阿里云E-MapReduce用户,也对其他使用Hadoop/Spark环境的开发者非常有价值,因为它提供了丰富的实践经验和优化技巧,有助于提升数据处理效率和降低存储成本。通过阅读和实践这些内容,用户可以更好地理解和利用JindoFS和OSS的强大功能,实现数据上云的高效运作。