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笔者结合多年hadoop yarn资源分配经验，以及使用MaxCompute的一些经验，总结了一些实际的经验。

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对数据湖存储提供适配支持，进行优化和缓存加速的中间层技术。这里面出现较早的社区方案应该是Alluxio，Hadoop社区有S3A Guard，AWS有EMRFS，

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这在适配层面带来的挑战就是，需要处理比传统文件系统要大许多的数据量和文件数量。

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由爱立信、诺基亚提供的电信设备都有后门，以便于美国监控所有用该设备案的个人或企业。美国之所以反对华为，因为华为提供的设备很安全，美国不能有效监控。因为美国无法监控，无法掌握别人的通信，导致美国人就觉得自己不安全了，所以美国人说华为影响了美国的安全。相反，这也证明了华为设备是世界上最安全的。

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阿里云OSS提供了强一致性，JindoFS基于这一特性大大简化，用户和计算框架使用起来也无须担心类似的一致性和正确性问题。

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使用起来有两个好处，一个是可以按照并发甚至是分布式的方式写入一个大对象，实现高吞吐，充分发挥对象存储的优势；

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另外一个是，所有parts都是先写入到一个staging区域的，直到complete的时候整个对象才在目标位置出现。

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而GPU训练程序则是期望数据完全本地化一样的极大吞吐。像这种局面该如何破呢？无限地增加存储侧的吞吐是不现实的，因为整体上受限于和计算集群之间的网络。

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JindoFS 的 FUSE支持完全采用 native 代码开发而没有 JVM 的负担，基于SSD缓存，我们用TensorFlow程序通过JindoFuse来读取JindoFS上缓存的OSS数据来做训练，相较该开源方案性能快40%。

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为了也能够享受到数据湖架构带来的各种好处，该如何帮助这类用户基于OSS进行架构升级呢？