随着互联网数据量的剧增，传统的块存储已经难以满足大数据量和高并发访问的需求。对象存储作为一种新型存储服务，正逐渐成为大数据处理的重要组成部分。
对象存储与传统块存储的最大区别在于，对象存储以对象为单位进行管理，每个对象由对象名称、数据内容和一些可选的元数据组成。这与文件系统中的文件概念很相似，更便于应用层直接使用。
在大数据处理中，对象存储主要应用如下几个场景：
- 原始数据湖存储
例如各种日志、用户行为数据等大规模原始数据，可以直接保存在对象存储中，作为后续分析计算的源头。对象存储的海量容量和高吞吐量满足这类场景。
- 计算结果存储
各种ETL和计算作业处理后的结构化或半结构化结果数据，也可以保存在对象存储中。方便其他下游任务直接访问。
- 模型与代码版本管理
机器学习模型以及代码等资源也可以放入对象存储管理版本和共享。
- 分布式缓存
作为分布式缓存后端(如HDFS缓存)使用，提供低延迟的块访问。
- 数据传输
作为数据传输通道，替代传统文件传输方式，实现更高效的数据共享。
相比传统存储，对象存储在安全性、可靠性、扩展性和成本效益等方面都有显著优势，这将成为大数据系统重要的后端基础设施之一。随着功能不断丰富，在更多场景中发挥重要作用。
