OSS-HDFS服务（JindoFS服务）是一个云原生数据湖存储功能。基于统一的元数据管理能力，完全兼容HDFS文件系统接口，满足大数据和AI等领域的数据湖计算场景。
注意事项
当您为某个Bucket开通OSS-HDFS服务后，通过该服务写入的数据将保留在OSS-HDFS的数据存储目录.dlsdata/下。为避免影响OSS-HDFS服务的正常使用或者引发数据丢失的风险，禁止以非OSS-HDFS提供的方式对目录.dlsdata/及目录下的Object执行写入操作，例如重命名目录、删除目录或者删除Object等。
开通OSS-HDFS服务后，您在使用涉及.dlsdata/目录写入操作的OSS其他功能时，可能存在数据丢失、数据污染、数据无法正常访问等风险。更多信息，请参见OSS-HDFS服务使用前须知。
费用说明
元数据管理费用
使用OSS-HDFS服务时，会产生元数据管理费用，但该计费项暂不收费。
数据使用费用
使用OSS-HDFS服务时，数据块采用了OSS的存储方式。因此，OSS的计量计费方式适用于OSS-HDFS服务中的数据块。更多信息，请参见计费概述。
功能优势
通过OSS-HDFS服务，无需对现有的Hadoop、Spark大数据分析应用做任何修改。通过简单的配置即可像在原生HDFS中那样管理和访问数据，同时获得OSS无限容量、弹性扩展、更高的安全性、可靠性和可用性支撑。
作为云原生数据湖基础，OSS-HDFS在满足EB级数据分析、亿级文件管理服务、TB级吞吐量的同时，全面融合大数据存储生态，除提供对象存储扁平命名空间之外，还提供了分层命名空间服务。分层命名空间支持将对象组织到一个目录层次结构中进行管理，并能通过统一元数据管理能力进行内部自动转换。对Hadoop用户而言，无需做数据复制或转换就可以实现像访问本地HDFS一样高效的数据访问，极大提升整体作业性能，降低了维护成本。
应用场景
OSS-HDFS服务提供全面的大数据和AI生态支持，其主要应用场景如下：
Hive、Spark离线数仓
OSS-HDFS服务原生支持文件、目录语义和操作，支持目录原子性、毫秒级rename操作，适用于开源Hive、Spark离线数仓。在ETL场景下相较于OSS标准存储类型Bucket，OSS-HDFS服务具有更大的性能优势。
OLAP
OSS-HDFS服务提供append、truncate、flush、pwrite等基础文件操作。通过JindoFuse充分支持POSIX，可以在ClickHouse这类OLAP场景中替换本地磁盘来实现存储与计算分离方案。同时，得益于缓存系统进行加速，达到较优性价比。
HBase存储与计算分离
OSS-HDFS服务原生支持文件、目录语义和操作，并支持flush操作，可用于替代HDFS用做HBase存储与计算分离方案。相比HBase结合OSS标准存储类型Bucket的方案，HBase结合OSS-HDFS服务依赖HDFS来存放WAL日志，大幅简化整体方案架构。更多信息，请参见使用OSS-HDFS作为HBase的底层存储。
实时计算
OSS-HDFS服务高效支持flush和truncate操作，可无缝替代HDFS在Flink实时计算应用场景下用做Sink、Checkpoint存储方案。
数据迁移
OSS-HDFS服务作为新一代云原生数据湖存储，支持IDC HDFS平迁上云，优化HDFS使用体验，同时享受弹性伸缩、按需付费的成本效益，大幅优化存储成本。JindoDistCp工具支持将HDFS文件数据（包括文件属性等元数据）无缝迁入OSS-HDFS 服务，并基于HDFS Checksum提供快速比对。
功能特性
下表列举了OSS-HDFS在不同场景下的功能特性支持情况：
场景 | 支持特性 |
Hive、Spark数仓 | 原生支持文件、目录语义和操作 |
添加文件、目录权限 | |
目录原子性、毫秒级rename | |
通过setTimes设置时间 | |
扩展属性（XAttrs） | |
ACL | |
本地读缓存加速 | |
替代HDFS | 快照（Snapshot） |
文件flush、sync、truncate以及append操作 | |
校验和Checksum | |
HDFS回收站自动清理 |