JindoRuntime具体是什么？

如果要了解 Fluid 的 JindoRuntime，先要介绍 JindoFS。它是 JindoRuntime 的引擎层。

JindoFS 是阿里云针对 OSS 开发的自研大数据存储优化引擎，完全兼容 Hadoop 文件系统接口，给客户带来更加灵活、高效的计算存储方案，目前已验证支持阿里云 EMR 中所有的计算服务和引擎：Spark、Flink、Hive、MapReduce、Presto、Impala 等。JindoFS 有两种使用模式，块存储（Block）模式和缓存（Cache）模式。Block 模式将文件内容以数据块的形式存放在 OSS 上并在本地可选择使用数据备份来进行缓存加速，使用本地的 namespace 服务管理元数据，从而通过本地元数据以及块数据构建出文件数据。Cache 模式将文件存储在 OSS 上，该模式兼容现有的 OSS 文件系统，用户可以通过 OSS 访问原有的目录结构以及文件，同时该模式提供数据以及元数据的缓存，加速用户读写数据的性能。使用该模式的用户无需迁移数据到 OSS，可以无缝对接现有 OSS 上的数据，在元数据同步方面用户可以根据不同的需求选择不同的元数据同步策略。

在 Fluid 中，JindoRuntime 也是使用 JindoFS 的 Cache 模式进行远端文件的访问和缓存，如您需要在其他环境单独使用 JindoFS 获得访问 OSS 的能力，您也可以下载我们的 JindoFS SDK 按照使用文档进行部署使用。JindoRuntime 来源于阿里云 EMR 团队自研 JindoFS 分布式系统，是支撑 Dataset 数据管理和缓存的执行引擎实现。Fluid 通过管理和调度 Jindo Runtime 实现数据集的可见性、弹性伸缩、数据迁移、计算加速等。在 Fluid 上使用和部署 JindoRuntime 流程简单、兼容原生 K8s 环境、可以开箱即用。深度结合对象存储特性，使用 Navite 框架优化性能，并支持免密、checksum 校验等云上数据安全功能。