1、支援超大檔案，一般來說，hdfs 儲存的檔案可以支援 tb 和 pb 級別的資料。
2、檢測和快速應對硬體故障：
在集群環境中，硬體故障是常見性問題。因為有上千臺伺服器連在一起，故障率高，因此故障檢測和自動恢復 hdfs 檔案系統的乙個設計目標。假設某乙個 datanode 節點掛掉之後，因為資料備份，還可以從其他節點裡找到。namenode 通過心跳機制來檢測 datanode 是否還存在
3、流式資料訪問：
hdfs 的資料處理規模比較大，應用一次需要大量的資料，同時這些應用一般都是批量處理，而不是使用者互動式處理，應用程式能以流的形式訪問資料庫。主要的是資料的吞吐量，而不是訪問速度。訪問速度最終是要受制於網路和磁碟的速度，機器節點再多，也不能突破物理的侷限，hdfs 不適合於低延遲的資料訪問，hdfs 的是高吞吐量。
4、簡化的一致性模型：
對於外部使用使用者，不需要了解 hadoop 底層細節，比如檔案的切塊，檔案的儲存，節點的管理。
乙個檔案儲存在 hdfs 上後，適合一次寫入，多次寫出的場景 once-write-read-many。因為儲存在 hdfs 上的檔案都是超大檔案，當上傳完這個檔案到 hadoop 集群後，會進行檔案切塊，分發，複製等操作。如果檔案被修改，會導致重新出發這個過程，而這個過程耗時是最長的。所以在 hadoop 裡，不允許對上傳到 hdfs 上檔案做修改 (隨機寫)，在 2.0 版本時可以在後面追加資料。但不建議。
5、高容錯性：
資料自動儲存多個副本，副本丟失後自動恢復。可構建在廉價機上，實現線性 (橫向) 擴充套件，當集群增加新節點之後，namenode 也可以感知，將資料分發和備份到相應的節點上。
6、商用硬體
hadoop 並不需要執行在昂貴且高可靠的硬體上，它是設計執行在商用硬體的集群上的，因此至少對於龐大的集群來說，節點故障的機率還是非常高的。hdfs 遇到上述故障時，被設計成能夠繼續執行且不讓使用者察覺到明顯的中斷。
hdfs 缺點：
1、不能做到低延遲
由於 hadoop 針對高資料吞吐量做了優化，犧牲了獲取資料的延遲，所以對於低延遲資料訪問，不適合 hadoop，對於低延遲的訪問需求，hbase 是更好的選擇，
2、不適合大量的小檔案儲存
由於 namenode 將檔案系統的元資料儲存在記憶體中，因此該檔案系統所能儲存的檔案總數受限於 namenode 的記憶體容量，根據經驗，每個檔案、目錄和資料塊的儲存資訊大約佔 150 位元組。因此，如果大量的小檔案儲存，每個小檔案會佔乙個資料塊，會使用大量的記憶體，有可能超過當前硬體的能力。
3、不適合多使用者寫入檔案，修改檔案
hadoop2.0 雖然支援檔案的追加功能，但是還是不建議對 hdfs 上的 檔案進行修改，因為效率低。
對於上傳到 hdfs 上的檔案，不支援修改檔案，hdfs 適合一次寫入，多次讀取的場景。
hdfs 不支援多使用者同時執行寫操作，即同一時間，只能有乙個使用者執行寫操作。
Hadoop特點和缺點
hadoop特點和缺點 1 支援超大檔案，一般來說，hdfs儲存的檔案可以支援tb和pb級別的資料。2 檢測和快速應對硬體故障 在集群環境中，硬體故障是常見性問題。因為有上千臺伺服器連在一起，故障率高，因此故障檢測和自動恢復hdfs檔案系統的乙個設計目標。假設某乙個datanode節點掛掉之後，因為...
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