数据湖中业界面向对象存储分析优化现状是什么？

上面这些是大家基于对象存储构建数据湖分析方案遇到的典型问题。解决这些问题需要理解对象存储相比传统HDFS的架构区别进行针对性的优化。目前业界做了大量的探索和实践：

JuiceFS：维护独立的元数据服务，使用对象存储作为存储介质。通过独立元数据服务来提供高效的文件管理语义，比如list、rename等。但是需要部署额外服务，所有的分析读取对象存储依赖该服务； Hadoop：由于Hadoop、Spark写入数据使用的是基于OutputCommitter两阶段提交协议，在OutputCommitter V1版本在commitTask以及commitJob会进行两次rename。在对象存储上面进行rename会进行对象的拷贝，成本很高。因此提出了OutputCommitter V2，该算法只用做一次rename，但是在commitjob过程中断会产生脏数据； Alluxio：通过部署独立的Cache服务，将远程的对象存储文件Cache到本地，分析计算本地读取数据加速； HUDI：当前出现的HUDI、Delta Lake、Iceberg通过metadata的方式将dataset的文件元信息独立存储来规避list操作 ，同时提供和传统数据库类似的ACID以及读写隔离性； 阿里云云原生数据湖分析服务DLA：DLA服务在读写对象存储OSS上面做了大量的优化，包括Rename优化、InputStream优化、Data Cache等。