Google发布新版用来连接Cloud Storage的HDFS（Hadoop Distributed File System）连接程序（GCS Connector），这个新版连接程序提供了两个主要的功能更新，第一是支持栏式文件格式以提升数据处理效率，第二个则为协作锁定功能，独立Cloud Storage目录修改，避免可能互相影响的修改受到干扰。
GCS连接程序可在诸如数据节点、Mapper、Reducer或是Spark Executor等Hadoop JVM上运行，让开发者的工作负载能够访问Cloud Storage，这些工作负载包括Hadoop和Spark的任务，以及Hadoop兼容的文件系统CLI，都能使用GCS连接程序，直接对Cloud Storage进行数据读写操作。
GCS连接程序预先为Cloud Dataproc以及GCP托管的Hadoop和Spark进行配置，可简单地安装，并用在其他的Hadoop发布版本中，像是MapR、Cloudera以及Hortonworks，能够简化企业将内部HDFS数据搬迁到云计算的工作。这个由GCP支持的GCS连接程序完全开源，Google在与推特工程团队合作后，使其设计与实例更能应对PB级规模。
新版GCS连接程序的第一个重要更新，是改进了处理Parquet和ORC等栏式文件格式的性能。Google提到，由于推特在2018年的时候将Hadoop工作负载搬迁到Google云计算上，并且大规模地对20 PB以栏式文件格式存储的数据，进行大数据SQL查询测试，而推特为让GCS连接程序符合自家高性能的需求，对该项目做出贡献，让连接程序能支持只读取查询引擎需要的数据栏，进而提升读取效率。
而Google进一步优化这项改进，使其支持fadvise功能。过去Cloud Storage连接程序对MapReduce类型的工作负载进行了优化，其数据文件的处理都是按顺序处理，Google表示，由于栏式文件格式如Parquet或ORC，其主要目标都是让查询引擎能聪明地仅查询需要的文件区块。而在Google为GCS连接程序实例了类似Linux中的fadvise功能，让应用程序可以为核心提供I/O访问模式的提示，以完成谓词下推（Predicate Pushdown）的功能。
另一个新版GCS连接程序的功能便是协作锁定（Cooperative Locking），该功能可以独立Hadoop文件系统壳层以及其他HCFS API接口的目录修改操作。Google提到，虽然Cloud Storage上的对象层级非常一致，但本身却没有原生支持目录语义，系统应该定义像是当两个用户对同一个目录发出冲突的命令时，所需要进行的行为。
Google与推特Hadoop团队合作，在GCS连接程序中实例了协同锁定，这项功能可以避免Cloud Storage的目录操作冲突所发生数据不一致，并有助于目录操作失败的恢复工作，同时也使得从HDFS的操作转换成Cloud Storage更简单。