4-5 JuiceFS 在数据湖存储架构上的一些探索

大数据存储架构概览

大数据存储架构经历了从数据仓库到数据湖，再到湖仓一体的演变。数据湖通过统一存储各类数据格式，解决了数据孤岛和分散管理问题，但存在存储计算耦合、数据滞后性等问题。湖仓一体通过开放文件格式和存储层，结合深度学习框架，进一步提升了数据管理效率和弹性。

JuiceFS简介

JuiceFS是一个开源云原生分布式文件系统，支持多种存储系统（如对象存储、Ceph、Ozone等），提供POSIX、HDFS、S3等多协议，并具备数据缓存、加密等功能。其架构与HDFS和对象存储相比，在存储规模、一致性、容量管理、运维复杂度等方面具有优势，且完全兼容POSIX协议。

JuiceFS与Lakehouse

Lakehouse架构对文件系统存在依赖，如原子重命名、并发写、强一致性等，而对象存储在List性能、API请求成本等方面存在限制。JuiceFS通过多级prefix设计优化了List性能，并支持S3 API，同时提供缓存加速功能，有效解决了Lakehouse对文件系统的依赖问题。

JuiceFS与数据湖生态

JuiceFS已与Hudi和Fluid等数据湖生态项目集成。Hudi 0.10.0版本已支持JuiceFS，Fluid也通过JuiceFS Runtime引擎进一步提升了数据密集型应用的性能。这些集成展示了JuiceFS在数据湖生态中的广泛应用前景。