想让自建Hadoop拥有流畅的云端访问体验？想替老板省点钱？是时候升级你的装备了！
百度智能云对象存储服务BOS新推出BOS HDFS工具，支持HDFS数据在BOS中的海量存储，并能在上层数据运算中使用HDFS标准接口来对数据以进行访问和读写，可有效解决自建HDFS数据的高运维成本和低可扩展性问题，让你的Hadoop分布式文件系统发挥最大性能。
HDFS面临瓶颈有哪些？
首先，来了解一下问题的根源是什么？
众所周知，Hadoop在分布式数据处理方面具有出色的能力，凭借其可靠、高效、可伸缩、并发处理的特点，已发展为当今最为主流的大数据开源框架之一。
而作为 Hadoop 生态中最为重要的部分，HDFS（Hadoop Distributed File System）是大数据分析场景的存储基石，具有高容错性的特点，能支持应用程序进行大规模高吞吐访问，为海量数据提供了可靠的存储性能。
但随着数据爆发性增长，原生Hadoop面临新的挑战。例如，大量数据存放在自建HDFS上增加了用户运维成本，HDFS namenode单台机器内存限制导致本身难以扩展。同时，本地HDFS上的海量数据不断增长，也给企业带来了巨大的硬件成本问题。 凡此种种，迫使企业越来越多的选择将数据存储在云端，即存储在对象存储服务当中。但此时，由于对象存储上层数据接口的限制，对象存储中数据和HDFS之间的访问和读写操作，成为了企业在大数据场景下新的瓶颈。 这就是BOS HDFS工具要解决的根本问题：本地大数据场景中对BOS数据的读写和使用。
BOS HDFS有何神奇之处？
可能有人会好奇，同类产品那么多，选择BOS HDFS工具的理由是什么呢？ 话不多说，BOS HDFS强大的功能优势，一起来看： 百度智能云对象存储服务BOS此次推出BOS HDFS工具，支持HDFS数据在BOS中的海量存储，并在上层数据运算中使用HDFS标准接口来对数据进行访问和读写，能有效解决自建HDFS数据的高运维成本和低可扩展性问题。更重要的是，其具有以下三个硬核特性：
• 框架兼容：对 Hadoop 2.7+/3.1+ 实现全系列兼容
• 无感调用：能实现本地自建 HDFS 对 BOS 中数据的无感调用
• 数据存储高性价比：融合对象存储服务 BOS 的超低价格、超高性能、高可靠性、高可用性和高吞吐优势
简言之，BOS HDFS的使用能让企业用户以超低价格，满足自身在大数据场景中对数据的读写和使用需求。
如何使用BOS HDFS？
如此神奇的BOS HDFS工具，使用起来困难吗？
答案是否定的，用户只需下载相应SDK包，并修改部分配置，即可使用 BOS HDFS 工具。
值得注意的是，由于自建Hadoop集群在拓展性和运维方面的限制，使用百度MapReduce（BMR）是第一推荐选择。BMR是全托管的Hadoop/Spark集群，可以按需部署并弹性扩展集群，用户只需专注于大数据处理和分析等核心工作，集群运维则完全交由拥有多年大规模分布式计算技术积累的百度运维团队。 此外，BMR原生支持通过BOS HDFS工具对存储在BOS中的数据进行高效读写和管理，开箱即用。同时，BMR技术团队内部针对list，rename等较为耗时的操作进行了深度优化，可以为用户带来更极致的性能体验。
完善的工具矩阵
多年来，百度智能云对象存储团队持续深耕云端数据存储和数据处理技术架构，推出包括API、SDK和周边工具等不同类型的产品形态，能满足客户在数据上云、数据迁移、批量处理、大数据处理等多种场景下的业务需求。 到目前为止，BOS共推出十余款不同类型的工具，包括BOS Import、BOS CMD、BOS CLI、BOS Probe和BOS FS等，以协助客户在不同场景下对数据的便捷处理。
未来，百度智能云对象存储服务BOS还将持续加强核心能力，推出更多超值且多样化的云上对象存储服务。
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