据IDC预测，到2021年，至少
50%
的全球GDP将由数字化驱动。面对海量数据，企业亟需通过更加现代化、敏捷、高性能的IT基础设施来推进业务持续发展。
当今世界，只有很少的数据得到了分析，还有巨大的待开发潜能，在高达
3000亿美元
的以数据为驱动的市场中，中国在人工智能、物联网和5G等技术方面已经逐渐成熟，为中国数字经济蓬勃发展奠定了基础，而那些尚未被充分利用的数据，就是新商业价值的关键元素。
数据湖支持以其本机或接近本机的格式存储数据，从而为高技能的数据科学家和分析师提供了未完善的数据视图。数据湖提供了一个没有折衷的环境，以及相应的记录分析系统所共有的保证和利益，即语义一致性，治理和安全性。
因此，数据湖特别适合科学家对未知数据和未知问题的探索。很多暂时得不到分析的数据，可以暂时统一保存在数据湖里。
Hadoop的一个主要优势是支持围绕未知数据和未知问题的这些探索性用例。它在LDW（逻辑数据仓库）中扮演的角色在基于数据管理基础设施模型的右上象限 - 未知数据领域和未知问题。由于Hadoop技术针对语义灵活性进行了优化，因此它可以与传统的结构化数据仓库并列，从而实现更广泛的数据类型，最终用户和用例。
虽然现在Hadoop没有前几年那么热，但是，它依然是数据湖最常用的解决方案。最近的Gartner研究数据表明，Hadoop的部署和需求仍然很大并且正在增长。在最近的一项调查中，有235名受访者表示，34％的受访者目前正在使用Hadoop进行数据和分析工作，另有55％的受访者计划在未来24个月内进行调查，总计达到
89％
。这是Gartner 2016年研究以来的需求最大幅度增加。
Apache Hadoop是一个高度可扩展的系统，广泛应用于大数据存储和分析。Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。
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NameNode：NameNode 上保存着整个HDFS的命名空间和数据块映射关系。所有的元数据操作都将在NameNode中处理；
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DataNode：DataNode将HDFS数据以文件的形式存储在本地的文件系统中，它并不知道有关HDFS文件的信息；
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DFSClient：HDFS的客户端，在Hadoop文件系统中，它封装了和HDFS其他实体的复杂交互关系，为应用提供了一个标准的、简单的接口。
Hadoop为大数据分析带来便利的同时，也面临着一些挑战：
NameNode是HDFS中的管理者，主要负责文件系统的命名空间、集群配置信息和数据块的复制等。NameNode在内存中保存文件系统中每个文件和每个数据块的引用关系，也就是元数据。
在运行时，HDFS中每个文件、目录和数据块的元数据信息（大约150字节）必须存储在NameNode的内存中。根据Cloudera的描述，默认情况下，会为每一百万个数据块分配一个最大的堆空间1GB (但绝不小于1GB)。这导致实际限制了HDFS中可以存储的对象数量，也就意味着对于一个拥有大量文件的超大集群来说，内存将成为限制系统横向扩展的瓶颈。
同时，作为一个可扩展的文件系统，单个集群中支持数千个节点。在单个命名空间中DataNode可以扩展的很好，但是NameNode并不能在单个命名空间进行横向扩展。通常情况下，HDFS集群的性能瓶颈在单个NameNode上。
在Hadoop 2.x发行版中引入了联邦HDFS功能，允许系统通过添加多个NameNode来实现扩展，其中每个NameNode管理文件系统命名空间中的一部分。但是，系统管理员需要维护多个NameNodes和负载均衡服务，这又增加了管理成本。
在传统的Apache Hadoop集群系统中，计算和存储资源是紧密耦合的。在这样的集群中，当存储空间或计算资源不足时，只能同时对两者进行扩容。假设用户对存储资源的需求远大于对计算资源的需求，那么用户同时扩容计算和存储后，新扩容的计算资源就被浪费了，反之，存储资源被浪费。这导致扩容的经济效率较低，增加成本。
独立扩展的计算和存储更加灵活，同时可显著降低成本。因此，现在Hadoop采用存算分离的架构的趋势越来越明显，Hadoop社区普遍采用S3A客户端来对接外部对象存储。
HDFS核心组件NameNode的全局锁问题一直是制约HDFS性能，尤其是NameNode处理能力的主要因素。
HDFS在锁机制上使用粒度较粗的全局锁来统一来控制并发读写，这样处理的优势比较明显，全局锁可以简化锁模型，降低复杂度。但是由全局锁的一个比较大的负面影响是容易造产生性能瓶颈。
NameNode核心处理逻辑上涉及到两个锁：
FSNamesystemLock
（HDFS把所有请求抽象为全局读锁和全局写锁）和
FSEditLogLock
（主要控制关键元数据的修改，用于高可用），一次RPC请求处理流程经过了两次获取锁阶段，虽然两个锁之间相互独立，但如果在两处中的任意一处不能及时获取到锁，RPC都将处于排队等待状态。等锁时间直接影响请求响应性能。
再有，因为写锁具有排他性，所以对性能影响更加明显。当有写请求正在被处理，则其他所有请求都必须排队等待，直到当前写请求被处理完成释放锁。当集群规模增加和负载增高后，全局锁将逐渐成为NameNode性能瓶颈。
原生的Hadoop中包含一个的S3A连接器，基于Amazon Web Services (AWS) SDK实现的。Hadoop S3A允许Hadoop集群连接到任何与S3兼容的对象存储。
XSKY的对象存储产品XEOS兼容S3协议，所以可以通过S3A连接器与Hadoop应用进行交互，但这种方式存在比较大的局限性。
通过上图，可以看到Hadoop应用通过S3A客户端上传数据时，需要调用S3 SDK把请求封装成HTTP然后发送给XEOS对象路由，然后再由对象路由转发到XEOS的S3网关，最后通过S3网关将数据写入XEOS存储集群，从而达到数据上传的目的。下载文件也是一样的道理。
S3A虽然同样可以实现计算和存储分离，但基本架构和协议兼容性上还是存在一些问题：
为了解决S3A的问题，XSKY开发了
XSKY HDFS Client
——XEOS存储集群和Hadoop计算集群量身打造的连接器。
通过XSKY HDFS Client（简称“XHC”），Hadoop应用可以访问存储在XEOS中的所有数据，这就避免了传统的Hadoop应用在进行数据分析前，还要将数据由业务存储移动到分析存储HDFS中，也就是常见的ETL过程。
XSKY HDFS Client相当于HDFS的DFSClient，为Hadoop应用提供了标准的 Hadoop文件系统API。在每个计算节点上，Hadoop应用都将使用XSKY HDFS Client (JAR) 执行 Hadoop文件系统的操作，并且屏蔽了Hadoop应用与XEOS集群交互的复杂性。在XEOS集群中，每一个存储节点都等效于HDFS的NameNode和DataNode。
相比于S3A通过S3 SDK封装HTTP请求的方式访问XEOS不同，XSKY HDFS Client可以直接访问存储集群的OSD，IO路径上要短得多。
XSKY HDFS Client通过
XEOS提供的NFS风格的接口与XEOS集群进行交互
，这种实现方式的优势主要体现在：
XSKY HDFS Client本身是一个由Java实现的JAR包。作为Hadoop兼容的文件系统，XSKY HDFS Client需要按照Hadoop FileSystem API规范来实现，也就是实现抽象的Hadoop FileSystem、OutputStream和InputStream。其中，XSKY HDFS Client的FileSystem主要实现了Hadoop FileSystem的list、delete、rename、mkdir等接口，而InputStream和OutputStream主要实现了对XEOS对象的读写功能。
XSKY HDFS Client会将Hadoop应用的Java调用，通过JNI (Java Native Interface) 技术转换为本地librgw.so的调用，并最终访问到XEOS集群。在计算节点上，需要部署XSKY HDFS Client JAR包、librgw.so及其依赖的so库和配置文件。
XSKY HDFS Client应该在所有需要访问XEOS存储的计算节点部署。XSKY提供了自动化部署工具，用于简化部署的过程。
在使用时，需要将XSKY HDFS Client配置到计算节点的core-site.xml文件中。Hadoop应用加载core-site.xml配置后，便会获得scheme与XSKY HDFS Client的映射关系。如访问时使用“eos://localhost/user/dir/”，Hadoop会获取到“eos”这个scheme并通过映射关系，选择XSKY HDFS Client来处理请求。最终XSKY HDFS Client调用XEOS的NFS接口来处理完成与XEOS的通讯。
以YARN（MapReduce2）为例，在Hadoop中使用XEOS的示例如下。JobClient将Job提交给YARN，YARN将Job拆分成多个Map和Reduce子任务并执行。在Map或Reduce阶段均可通过XSKY HDFS Client访问XEOS，进行读写等操作。
