隨著資料量越來越大，在乙個作業系統上儲存不了所有的資料，那麼就分配到更多的作業系統管理的磁碟中，但是不方便管理和維護，迫切需要一種系統來管理多台機器上的檔案，這就是分布式檔案管理系統。hdfs只是分布式檔案管理系統的一種
hdfs(hadoop distributed file system)，它是乙個檔案系統，用於儲存檔案，通過目錄樹來定位檔案；其次，它是分布式的，由很多伺服器聯合起來實現其功能，集群中的伺服器有各自的角色。
hdfs的使用場景：適合一次寫入，多次讀出的場景，且不支援檔案的修改。適合用來做資料分析，並不適合用來做網盤應用。
1、高容錯性
(1) 資料自動儲存多個副本。它通過增加副本的形式，提高容錯性。
(2) 某乙個副本丟失以後，它可以自動恢復。
2、適合處理大資料
(1) 資料規模：能夠處理資料規模達到gb、tb、甚至pb級別的資料
(2) 檔案規模：能夠處理百萬規模以上的檔案數量，數量相當之大。
3、可構建在廉價機器上，通過多副本機制，提高可靠性。
1、不適合低延時資料訪問，比如毫秒級的儲存資料，是做不到的。
2、無法高效的對大量小檔案進行儲存
(1) 儲存大量小檔案的話，它會占用namenode大量的記憶體來儲存檔案目錄和塊資訊。這樣是不可取的，因為namenode的記憶體總是有限制的。
(2) 小檔案儲存的定址時間會超過讀取時間，它違反了hdfs的設計目標。
3、不支援併發寫入、檔案隨機修改
HDFS的優缺點
hdfs的優點 1 資料冗餘 硬體容錯 檔案以block的方式，多副本儲存在集群的節點上，保證硬體的容錯，當某一機器損壞時，不至於資料丟失 2 處理流式的資料訪問 流式 一次寫入，多次讀取的操作 3 適合儲存大檔案 4 可構建在廉價的機器上 缺點 1 低延遲的資料訪問 資料大，想在秒級別做資料的檢索...
HDFS的優缺點
優點 1 適合儲存超大檔案 儲存級別基本都是gb甚至tb以上。2 伺服器廉價 3 流式資料訪問 一次寫入後，多次讀取，當資料作為分析物件後，以後的讀取時間比第一次讀取少很多時間。缺點 1 實時的資料訪問弱 由於儲存量大，所以讀取資料慢。2 大量小檔案 因為namenode把檔案系統的元資料放置在記憶...
HDFS的優缺點
hdfs的優點 1 海量資料儲存 hdfs可橫向擴充套件，其儲存的檔案可以支援pb級別或更高階別的資料儲存。2 高容錯性 資料儲存多個副本，副本丟失後自動恢復。可構建在廉價的機器上，實現線性擴充套件。當集群增加新節點之後，namenode也可以感知，進行負載均衡，將資料分發和備份資料均衡到新的節點上...