【CarbonData】在存算分离架构下，CarbonData 如何优化远程存储（如 S3）的访问性能？
CarbonData 在存算分离架构下的 S3 性能优化实战
用户问题原文：“在存算分离架构下，CarbonData 如何优化远程存储（如 S3）的访问性能？”
存算分离是现代数据湖架构的核心范式，它通过将计算资源（CPU/内存）与存储资源（磁盘/S3）解耦，实现了极致的弹性伸缩和成本优化。然而，这种架构也引入了一个严峻的挑战：网络 I/O 成为新的性能瓶颈。对象存储（如 AWS S3）虽然提供了近乎无限的容量和高持久性，但其高延迟、低吞吐（相比本地 SSD）以及按请求计费的特性，对传统为本地磁盘设计的分析引擎提出了巨大考验。
Apache CarbonData 2.3.x 针对这一挑战，提供了一套从文件格式设计、元数据管理到运行时读取策略的全链路优化方案。本文将深入剖析这些机制，并通过一个供应链库存优化的实战案例，手把手教你如何配置和调优 CarbonData，使其在 S3 上也能发挥出接近本地磁盘的查询性能。设想一个全球零售巨头，其供应链系统每天产生 TB 级的库存流水，需要实时分析以预测缺货风险。该系统采用存算分离架构：
- 计算层: Spark on EKS (Kubernetes)，按需扩缩容。
- 存储层: AWS S3，作为统一的数据湖底座。
- 核心痛点: 复杂的多维聚合查询（如