经过了刚刚一系列章节的课程学习和实操体验，相信各位开发者对于OmniData特性都有了深刻的理解和认识。通过本节课，您可以系统性的学习到OmniData特性的基础知识、实现原理、应用场景，了解到OmniData如何基于大数据集群和存储集群进行部署，并以Spark引擎应用OmniData为例演示了未下推和执行下推的性能差异。

在后续进行大数据存算分离场景或大规模融合场景的计算过程中，希望各位开发者可以参考以下学习资源更好地使用OmniData特性，减少网络的占用，同时减轻计算侧的CPU压力，从而达到提升大数据计算性能的目的。

《鲲鹏BoostKit大数据课程（含OmniData特性介绍）简介》课程涉及OmniData内容时间戳为“鲲鹏BoostKit大数据课程简介 3”的05：24至09：35。

最后希望各位开发者可以完成其他系列课程学习，成为更加优秀的鲲鹏开发者。