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对象存储相比HDFS为了保证高扩展性，在元数据管理方面选择的是扁平的方式；元数据管理没有维护目录结构，因此可以做到元数据服务的水平扩展，而不像HDFS的NameNode会有单点瓶颈。同时对象存储相比HDFS可以做到免运维，按需进行存储和读取，构建完全的存储计算分离架构。但是面向分析与计算也带来了一些问题：
List慢：对象存储按照目录/进行list相比HDFS怎么慢这么多？ 请求次数过多：分析计算的时候怎么对象存储的请求次数费用比计算费用还要高？ Rename慢：Spark、Hadoop分析写入数据怎么一直卡在commit阶段？ 读取慢：1TB数据的分析，相比自建的HDFS集群居然要慢这么多！
2021-12-09 20:00:47赞同 展开评论 打赏
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