一個磁碟 I/O 密集型的 Hadoop 工作在 Dataproc 上使用 Cloud Storage 作為中介儲存時，執行速度比內部部署裸機 HDFS 慢很多。您如何在分離儲存和運算的情況下解決這個問題？

此問題描述了在 Dataproc 上使用 Cloud Storage 作為中介儲存時，磁碟 I/O 密集型 Hadoop 工作效能下降的問題。由於 Cloud Storage 的延遲通常高於本機 HDFS，對於需要大量隨機讀寫或頻繁存取小檔案的 I/O 密集型工作，效能會受到影響。 正確答案是佈建更多永久磁碟並將中介資料保留在原生 HDFS 上。這樣做可以利用本機磁碟的低延遲和高吞吐量，顯著提升 I/O 密集型工作的效能。Dataproc 支援將 HDFS 作為暫時儲存層，這正是此類工作所需的。 提供更多記憶體（選項一）對於 I/O 密集型工作幫助有限，因為問題在於磁碟 I/O，而非記憶體不足。增加 VM CPU 核心（選項三）主要影響運算能力，對磁碟 I/O 瓶頸的改善不大，且網路頻寬通常與 CPU 核心數不直接相關。新增額外的 NIC 並使用 OS 連結聚合（選項四）主要用於提高網路吞吐量，對 Cloud Storage 的延遲問題沒有實質幫助，且 Cloud Storage 的存取模式通常透過 API 進行，而非直接透過 NIC 連結。