Hadoop HDFS 作为业界标准的大数据存储方案，在经历了 10 余年的发展之后，在新场景下也面临不少的挑战，例如缺乏对海量小文件以及对象存储接口的支持，从而限制到了在云平台以及机器学习场景下的应用。OZone 是 Hadoop 社区重点投入开发的下一代存储引擎，它不仅可以很好的支持对象存储接口以及海量小文件，还可以和大数据计算引擎做无缝的结合，并有 Data Locality 机制等保证。在本次分享中，我们将介绍 Ozone 的架构，技术，场景以及腾讯大数据的实践。 

听众受益

1. 理解 Hadoop HDFS 在新时代新场景下的挑战，以及应对策略； 

2. 明确 Ozone 的基本原理，架构，技术以及部分实现细节； 

3. 了解在真实的生产/测试环境下，Ozone 的表现与行为特征； 

4. 揭示 Ozone 乃至数据湖存储未来发展的方向。