OSS存储与计算分离：打造云端高性能数据仓库

“存储与计算分离：OSS构建表+计算引擎对接” 在当前的云计算环境中，存储与计算分离已经成为一种趋势。对象存储服务（Object Storage Service，简称OSS）是阿里云提供的一个关键组件，它不仅是用于存储图片、视频和文件的工具，还能够支持在上面构建数据表和数据仓库。OSS基于飞天分布式系统，提供了海量、安全且高可靠性的存储服务，具有RESTful API接口，并能弹性扩展容量和处理能力。 OSS不仅能够用于传统的静态数据存储，自2016年起，由于亦龙大神的贡献，Hadoop社区正式在官方版本中支持OSS，使得阿里云存储与开源生态系统更好地融合。这标志着在OSS上建立数据表成为可能。日志服务（LogHub，原SLS）进一步简化了这一过程，允许实时写入OSS上的表（如TextFile或Parquet列存储格式），并支持数据压缩和分区配置。 计算引擎方面，OSS已与阿里云的MaxCompute、E-MapReduce以及开源计算引擎如Presto实现无缝对接，用户可以根据需求灵活选择计算引擎。这种存储与计算分离的设计，使得数据处理更加灵活，且能根据工作负载动态调整资源。 选择OSS作为存储表数据的原因在于，随着技术的发展，传统的“Locality”（数据与计算紧密耦合）模型已经被更高效、更灵活的计算模式所取代，例如Impala和Presto。新的存储格式如ORC、Parquet和Kudu等列式存储和索引技术，使得计算可以更高效地处理数据，不再需要扫描大量无用信息。同时，网络架构的升级（如25G网络）、存储介质的进步（如SSD和新型闪存技术）以及计算平台的多样化（GPU、FGPA等）都在推动着存储与计算分离的进程。 存储与计算的分离使得两者可以独立发展，专注于各自的核心功能。存储服务能够专注于优化数据的存取速度和可靠性，而计算服务则可以专注于提升计算性能和效率。这种方式降低了系统对硬件设施的依赖，提高了资源利用率，并为未来的技术创新提供了更大的空间。 OSS作为云存储服务，不仅能够满足大规模的数据存储需求，还能配合各种计算引擎实现高效的分析处理。结合存储与计算分离的架构，用户可以在享受高性价比的同时，享受到更灵活、更强大的数据分析能力。