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Jindo 是阿里云大数据平台 EMR (E-MapReduce) 的核心自研组件，主要包含三个部分：JindoFS、JindoTable 与 JindoFuse/Python，为各种大数据引擎提供统一的存储优化、缓存优化、计算加速，以及多种扩展功能，涵盖数据访问、数据治理和数据安全。Jindo 在远端存储与计算引擎之间构成一层加速层，与二者的关系如图：
JindoFS 作为阿里云基于 OSS 的一揽子数据湖存储优化方案，完全兼容 Hadoop/Spark 生态，并针对 Spark、Hive、Flink、Presto 等大数据组件和 AI 生态实现了大量扩展和优化。JindoFS 项目包括 JindoFS OSS 支持、JindoFS 分布式缓存系统（JindoFS 兼容模式）和 JindoFS 分布式存储优化系统（JindoFS 存储模式）。JindoSDK 是各个计算组件可以用来使用JindoFS 这些优化扩展功能和模式的套件，包括 Hadoop Java SDK、Python SDK 和 Fuse/POSIX 支持。JindoSDK 在阿里云 E-MapReduce 产品中被深度集成，同时也开放给非 EMR 产品用户在各种 Hadoop/Spark 环境上使用，欢迎大家反馈问题和提供最佳实践。关于JindoFS 请参考 JindoFS 介绍和使用。JindoSDK 下载请访问JindoSDK 下载页面。
JindoTable 是 JindoFS 结合计算引擎的使用推出的一套解决方案，支持 Spark、Hive、Presto 等引擎，以及表格式数据的管理功能。目前 JindoTable 提供的功能包括计算加速和基于表分区的分层存储功能。关于JindoTable 请参考 JindoTable 介绍和使用。