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大数据OmniData算子下推特性适用于大量计算节点读取远端节点数据的大数据存算分离场景或大规模融合场景。这类场景下，大量原始数据从存储节点通过网络传输到计算节点进行处理，有效数据占比低，极大浪费网络带宽。
大数据OmniData算子下推特性：
- 实现将计算节点的Filter、Aggregation、Limit算子下推到存储节点进行计算，将算子处理完后的结果通过网络传输到计算节点，降低网络传输数据量，提升Hive、Spark计算性能。
- 实现对接HAF（Homogeneous Acceleration Framework），替换原有GRPC通信下推框架的server/client接口，通过注解形式实现下推。
- 实现将算子下推到Ceph/HDFS存储节点上处理。