Apache Ozone 是 Hadoop 社区最近两年新崛起的大数据存储项目，提供数据强一致性的分布式对象存储服务，以及在此基础上兼容 Hadoop 文件系统接口的文件服务，旨在解决 HDFS NN 扩展性上限问题，和提供大数据生态原生的对象存储实现。本次主题将主要介绍 Ozone 的构架和功能，分享 Ozone 和 Iceberg 相结合的一些实践经验。

内容大纲

1. Hadoop 社区为什么要发起一个全新的存储项目？Ozone 的架构是怎么样的？

• 项目发起初衷
• 架构介绍

2. Ozone 有哪些主要的功能？除了大数据场景，能用在云原生的 Kubernetes 生态吗？

• 主要功能介绍
• 社区开发现状
• 典型使用场景，包括大数据和云原生场景

3. 目前在实时数仓和数据湖中，涌现出全新的表格式 Databricks Delta、Apache Iceberg 和 Apache Hudi。作为数据最终的存储，Ozone 能否无缝对接新兴的表格式？以 Iceberg 为例，在此分享一些探索和实践的经验。

• 为何选择 Iceberg？
• Ozone 和 Iceberg 结合，遇到了哪些问题，是怎么解决的，效果如何？
• 展望 Ozone 对其他表格式的支持。

听众受益

1. 了解 Ozone 项目的发起初衷，架构和主要功能
2. 了解 Ozone 的典型应用场景
3. 了解 Ozone 对于新兴表格式的支持

适合人群

1. 对大数据存储比较感兴趣的人群，同时对当前的大数据存储有一定的了解
2. 对实时计算有了解的人群，同时希望了解实时计算对接的存储