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使用 Alluxio 加速数据湖 ODS 写后读及 DWD 宽表性能
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原文中文，约19700字，阅读约需47分钟。
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内容提要
本文介绍了使用数据湖架构在大数据分析中的重要性，以及如何使用Alluxio集群缓存来提高查询性能。通过将数据写入Alluxio缓存层，可以快速反映在查询中，提高查询效率。测试结果显示，使用Alluxio路径的查询性能明显优于S3和HDFS路径，提升了约3.5倍的效率。在实时数据湖场景中，引入Alluxio集群缓存可以缩短数据入湖时间，并大幅提升数仓查询效率。
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关键要点
- 数据湖架构在大数据分析中越来越重要，底层基于低成本的对象存储如S3。
- Hudi、Iceberg等技术推动数据湖向实时化发展。
- 现有数据湖在查询性能上存在挑战，如小文件过多导致查询响应时间高。
- 引入Alluxio集群缓存可以提升ODS及DWD宽表查询性能，提升计算引擎的IO效率。
- Alluxio是一个开源分布式文件系统，提供高速内存级缓存，提升数据访问效率。
- 通过在Amazon EMR上集成Alluxio，客户可以实现高可用性和容错性。
- Flink与Alluxio的集成可以加速ODS写后读性能，提升查询效率。
- 测试结果显示，使用Alluxio路径的查询性能明显优于S3和HDFS路径，提升约3.5倍。
- 在DWD宽表查询中，Alluxio路径的性能明显优于HDFS和S3。
- 引入Alluxio集群缓存缩短数据入湖时间，提升数仓查询效率。
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