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对象存储自身没有目录概念，目录是通过适配层模拟出来的。对一个目录的操作就转化为对该目录下所有子目录和文件的客户端多次调用操作，

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丰富性和多样化向前发展，在整体上有利于专业化分工和大家把技术做深，客户价值也可以实现最大化。但是这种分离架构带来一个重要问题就是，

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叠加我们在适配上的优化，跟业界某开源缓存方案相比，我们在多个计算场景上都具有显著的性能领先优势。

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我们都可以在计算侧通过使用阿里云缓存定制机型，来达到多种计算高效访问OSS数据湖的吞吐要求。可是故事并没有完，

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JindoFS block模式对标HDFS，不同的是采取云原生的架构，依托云平台我们做了大量简化，使得整个系统具有弹性，轻量和易于运维的特点和优势。

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我们优化的思路有哪些，相较现有的社区方案，JindoFS有哪些优势，希望通过本文让同学们对阿里云上的数据湖方案有更加全面的认识，

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在战场上，指挥员面对的是海量的、瞬息万变的战场数据和信息，人脑已经无法快速容纳和高效处理，人的感官也无法承受作战行动超常规的变化速度。

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人工智能这一“作战大脑”可以从各类传感器中接收、处理大量数据，其快速反应和做出决定的速度比人类要快出数百倍。

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2009年以来，美国国防高级研究计划局先后启动了“洞察”、可视化数据分析、深度学习、文本深度发觉与过滤、高级机器学习概率编程等大量基础技术研究项目

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利用深度学习算法，可以将高维度文件输入向量转换为一种低维度本征向量空间的方法，在该空间中互邻的向量与类似的文档对应，