阿里云E-MapReduce有大佬有通过jindofs建odps外表连oss的实践分享不？

在阿里云E-MapReduce中，通过JindoFS构建ODPS（MaxCompute）的外部表以连接OSS确实是一种提升数据处理性能和降低成本的有效实践。虽然直接的实践分享链接未提供，但根据现有知识库资料，可以概述实现这一目标的关键步骤和配置要点：

实现思路

1. 配置JindoFS命名空间：首先确保你的EMR集群已配置了JindoFS，并正确设置了命名空间指向OSS存储。这包括定义jfs.namespaces、jfs.namespaces.emr-jfs.oss.uri以及选择合适的jfs.namespaces.emr-jfs.mode（如cache或oss模式）。

2. 创建ODPS外部表：在MaxCompute（原ODPS）侧，你需要创建一个外部表，其数据源位置指定为通过JindoFS挂载的OSS路径。这意味着在创建表时，Location参数应设置为JindoFS提供的访问路径，格式类似于jfs://emr-jfs/your_bucket/path。

3. 数据读写优化：为了进一步优化读写性能，可利用JindoFS的缓存特性（如果使用的是Cache模式），并根据实际工作负载调整相关参数，比如缓存大小、刷新策略等。

关键配置示例

• JindoFS命名空间配置：

  jfs.namespaces=emr-jfs
  jfs.namespaces.emr-jfs.type=oss
  jfs.namespaces.emr-jfs.oss.bucket=my-bucket-name
  jfs.namespaces.emr-jfs.mode=cache # 或者使用'oss'模式，依据需求选择
  

• MaxCompute外部表创建示例：

  CREATE EXTERNAL TABLE my_odps_table (
  column1 STRING,
  column2 BIGINT,
  ...
  )
  PARTITIONED BY (dt STRING, hr STRING)
  STORED AS PARQUET
  LOCATION 'jfs://emr-jfs/my-bucket/path/to/data';
  

注意事项

• 权限与安全：确保EMR集群对OSS bucket有正确的读写权限，遵循最小权限原则配置IAM角色。
• 成本与性能：利用JindoFS的缓存机制可以显著减少OSS的读取费用和提高数据处理速度，但需合理配置缓存策略以平衡成本与性能。
• 监控与调优：实施后，持续监控JindoFS及MaxCompute作业的性能指标，适时调整配置以达到最佳效果。

综上所述，尽管没有直接的实践分享链接，但根据现有的指南和配置信息，你可以尝试按照上述步骤配置JindoFS作为中介，实现EMR与OSS之间的高效数据交互，并在MaxCompute中成功创建和使用外部表。