随着大数据量的增长，如何高效管理和存储海量非结构化数据成为企业面临的重要问题。分布式对象存储服务正是为解决这一问题而生。
对象存储与文件存储不同，它通过对象(Object)而非文件作为基本存储单位。对象存储具有容量大、访问高效、扩展性强等优点。
在大数据场景下，对象存储服务有以下主要应用：
-
存储结构化和非结构化数据湖中的各类大数据，如图片、视频、日志等。对象存储的海量容量可以满足这类无限扩展需求。
-
支持大数据分析平台对结构化和非结构化数据的统一访问。例如AWS Glue可以将S3中的各类数据作为数据源，方便开发ETL作业。
-
部署分布式文件系统时作为后端存储。例如开源分布式文件系统Ceph的对象存储组件就可以与S3兼容。
-
存储人工智能模型与训练数据。对象存储的高吞吐可支持模型并行训练，且安全可靠。
-
构建多租户数据交换平台。通过对象存储不同租户的数据可以实现安全隔离共享。
-
实现大数据应用的持久化与备份。如Spark作业结果可以直接写入到对象存储作为归档。
-
支持分布式应用的静态资源服务。如网站图片可以部署到对象存储，支持全球访问。
总之，对象存储的海量、高性能特点可以很好支撑大数据各类非结构化数据的高效管理与服务，为大数据应用提供可靠的基础设施支持。
