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通过 COS 和 CHDFS，实现计算与存储分离，发挥计算弹性与存储分层，降低分析成本。

功能特性

易于使用
通过提供标准 HDFS 访问协议，客户使用起来就像在 Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）中管理和访问数据。

卓越性能
通过提供分层命名空间，实现原子目录操作，满足大数据分析中频繁的目录创建、目录复制和目录删除操作，在海量大数据处理时提供优异的存储性能。

成本最优
在几分钟之内快速扩展或缩减存储资源，以满足变化的大数据业务需求，确保存储资源在需求高峰期无限扩展，在需求平淡期进行缩减，以节省成本。

服务集成
支持与其他腾讯云产品联动，包括弹性 MapReduce EMR、 流计算 Oceanus 、云服务器 CVM 等，合力在大数据计算、存储方面提供完善的解决方案。

业务架构

方案概述
在海量大数据分析中， 对象存储 COS 和云 HDFS 可以结合弹性 MapReduce EMR，同时也可以结合客户在 CVM/CPM2.0 上搭建 Hadoop 大数据分析，实现从 HDFS 上云零成本、计算与存储分离， 极大发挥计算资源弹性伸缩能力，同时对存储数据冷热分层，降低大数据分析资源成本。

典型使用场景

场景描述
在海量大数据分析中，客户往往有计算弹性伸缩和存储数据更低成本的诉求，以实现计算资源灵活调度及更低大数据分析资源成本。

主要能力
计算存储分离：通过计算与存储分离，实现计算资源弹性伸缩，满足客户对计算资源的灵活调度。
冷热分层：对存储数据冷热分层，降低大数据分析资源成本。

客户案例

产品家族

对象存储 COS
提供稳定持久、安全可靠、成本最优的云端存储服务，可根据应用程序类型提供各语言SDK，实现无缝接入。

云 HDFS

提供标准HDFS访问协议和分层命名空间的高性能分布式文件系统。

弹性 MapReduce

云端托管的弹性开源泛 Haddop 服务，支持 Spark、Hbase、Presto、Flink、Druid 等大数据框架。