Hadoop大数据存算分离下，如何解决新旧存储共存？

  在传统的Apache Hadoop集群系统中，计算和存储资源是紧密耦合的，HDFS为大数据存储带来便利的同时，也面临着一些挑战： 当存储空间或计算资源不足时，只能同时对两者进行扩容。假设用户对存储资源的需求远大于对计算资源的需求，那么同时扩容计算和存储后，新扩容的计算资源就被浪费了，反之，存储资源被浪费。 这导致扩容的经济效率较低，额外增加成本。而独立扩展的计算和存储则更加灵活，同时可显著降低

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