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存储与计算是对物理资源不同纬度的需求，存储和计算分离的架构更加灵活，方便对存储和计算独立进行扩缩容，成本更优更具性价比。
大数据更加青睐存储计算分离的架构，体现在大数据生态更加丰富，由不同的框架解决不同的问题：计算层面有 spark/flink/presto， 存储层面有 hdfs/ozone/s3，数据管理层面有元数据管理的 hive catalog, 文件格式有 orc/parquet, 表格式 table format 有 hudi/iceberg/delta lake, 资源管理有 yarn/mesos/k8s等等;
大数据更加青睐存储计算分离的架构，也体现在一些传统的存储引擎也在进一步细化架构，支持存储与计算分离：如 NewSQL 数据库 TidB,在底层分为计算层 TiDB/TiSpark,存储层 TiKV/TiFlash,元数据层 PD; 如云原生消息系统 pulsa，在底层分为计算层 broker 和存储层 bookkeeper; 如 hdfs 的进化版 Ozone在底层支持对象存储;如消息系统 Kafka 也通过 tiered storage 支持本地存储和远端云端对象存储;
大数据更加青睐存储计算分离的架构，还体现在大数据集群整体在架构上也更灵活更适应存储与计算分离，比如星环的大数据平台 tdh 底层的 tos 云操作系统是基于k8s和docker的;再比如 Cloudear 的大数据平台 dcp 的公有云版 cdp public cloud 和私有云版 cdp private cloud，两者都是集群模式+容器模式，存储依赖集群模式中的集群，而计算依赖容器模式中的容器，存储有计算解耦可以独自进行扩缩容。(私有云版在底层分为 cdp private cloud base 和 cdp private cloud plus，其中base是集群模式，和原来 cdh/hdp 的架构相同;plus是容器模式，底层依托 openShift (底层是k8s)实现跨云多云环境中的容器管理;)!
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2024-11-27
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