"阿里云 JindoFS+OSS 数据上云实战"
阿里云 JindoFS+OSS 数据上云实战是阿里云基于 OSS 的一揽子数据湖存储优化方案，完全兼容 Hadoop/Spark 生态，并针对 Spark、Hive、Flink、Presto 等大数据组件和 AI 生态实现了大量扩展和优化。以下是从阿里云 JindoFS+OSS 数据上云实战中所涉及到的知识点：
1. JindoFS 介绍：JindoFS 是阿里云基于 OSS 的一揽子数据湖存储优化方案，包括 JindoFS OSS 支持、JindoFS 分布式缓存系统（JindoFS Cache 模式）和 JindoFS 分布式存储优化系统（JindoFS Block 模式）。
2. JindoSDK 介绍：JindoSDK 是各个计算组件可以用来使用 JindoFS 这些优化扩展功能和模式的套件，包括 Hadoop Java SDK、Python SDK 和 Fuse/POSIX 支持。
3. 数据迁移：JindoFS 提供了高效的数据迁移方式，包括 DistCp 和 JindoDistCp，支持多种数据源，如 HDFS、OSS、S3 和 COS 等。
4. DistCp 介绍：DistCp 是一个分布式的文件拷贝工具，使用 Map/Reduce 进行文件分发、错误处理和恢复以及报告生成。
5. JindoDistCp 介绍：JindoDistCp 是阿里云 EMR 团队开发的针对 OSS 上数据迁移的拷贝工具，支持 HDFS、OSS、S3 和 COS 等数据源之间的数据迁移。
6. 数据无忧：JindoFS 提供了多种方式来确保数据安全，包括 Checksum 迁移 HDFS 数据到 OSS。
7. 高效迁移 HDFS 海量文件到 OSS：JindoFS 提供了高效的数据迁移方式，包括使用 JindoDistCp 和 Checksum 迁移 HDFS 海量文件到 OSS。
8. OSS 访问加速：JindoFS 提供了多种方式来加速 OSS 访问，包括使用 JindoSDK 和 JindoFS Cache 模式。
9. Hadoop/Spark 访问 OSS 加速：JindoFS 提供了多种方式来加速 Hadoop/Spark 访问 OSS，包括使用 JindoSDK 和 JindoFS Cache 模式。
10. Flink 高效 sink 写入 OSS：JindoFS 提供了高效的 Flink sink 写入 OSS 的方式。
11. Presto 高效查询 OSS 数据：JindoFS 提供了高效的 Presto 查询 OSS 数据的方式。
12. Impala 高效查询 OSS 数据：JindoFS 提供了高效的 Impala 查询 OSS 数据的方式。
13. 开放 OSS 多版本：JindoFS 提供了开放 OSS 多版本的方式，包括合规和分析两不误。
14. JindoFS 缓存加速：JindoFS 提供了缓存加速的方式，包括 Spark 访问 OSS 透明缓存加速和 Presto 访问 OSS 透明缓存加速。
15. 云上计算云下数据：JindoFS 提供了云上计算云下数据的方式，包括 HDFS 缓存加速和 Fluid+JindoFS 对 OSS 上的数据进行训练加速。
16. AI 训练加速：JindoFS 提供了 AI 训练加速的方式，包括 Fluid+JindoFS 对 HDFS 上的数据进行训练加速和 Fluid+JindoFS 对海量小文件的训练加速。
17. JindoTable 计算加速：JindoFS 提供了 JindoTable 计算加速的方式，包括 Spark 对 OSS 上的 Parquet 数据进行查询加速和 Spark 对 OSS 上的 ORC 数据进行查询加速。
18. 分层更高效，对 Hive 数仓进行热度/冷度统计：JindoFS 提供了分层更高效的方式，对 Hive 数仓进行热度/冷度统计。
19. 对 Hive 数仓表进行高效小文件合并：JindoFS 提供了对 Hive 数仓表进行高效小文件合并的方式。
阿里云 JindoFS+OSS 数据上云实战提供了一个完整的数据湖存储优化方案，涵盖了数据迁移、数据访问、数据分析和 AI 训练等多个方面。
