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随着互联网数据规模的不断增大，对文件存储系统提出了更高的要求，需要更大的容量、更好的性能以及安全性更高的文件存储系统，与传统分布式文件系统一样，HDFS分布式文件系统也是通过计算机网络与节点相连，但也有传统分布式文件系统的优点和缺点。

优点
（1）高容错

HDFS是可以由成百上千台服务器机器组成，每个服务器机器存储文件系统数据的一部分。HDFS中的副本机制会自动把数据保存多个副本，DataNode节点周期性地向NameNode发送心跳信号，当网络发生异常，可能导致DataNode与NameNode失去通讯，NameNode和DataNode通过心跳检测机制，发现DataNode宕机，DataNode中副本丢失，HDFS则会从其他DataNode上面的副本自动恢复，所以HDFS具有高的容错性。

（2）流式数据访问

HDFS的数据处理规模比较大，应用程序一次需要访问大量的数据，同时这些应用程序一般都是批量的处理数据，而不是用户交互式处理，所以应用程序能以流的形式访问数据集，请求访问整个数据集要比访问一条记录更加高效。

（3）支持超大文件

HDFS分布式文件系统具有很大的数据集，旨在可靠的大型集群上存储超大型文件（GB、TB、PB级别的数据），它将每个文件切分成多个小的数据块进行存储，除了最后一个数据块之外的所有数据块大小都相同，块的大小可以在指定的配置文件中进行修改，在Hadoop2.x版本中默认大小是128M。

（4）高数据吞吐量

HDFS采用的是“一次写入，多次读取”这种简单的数据一致性模型，在HDFS中，一个文件一旦经过创建、写入、关闭后，一旦写入就不能进行修改了，只能进行追加，这样保证了数据的一致性，也有利于提高吞吐量。

（5）可构建在廉价的机器上

Hadoop的设计对硬件要求低，无需构建在昂贵的高可用性机器上，因为在HDFS设计中充分考虑到了数据的可靠性、安全性和高可用性。

缺点
（1）高延迟

HDFS不适用于低延迟数据访问的场景，例如：毫秒级实时查询。

（2）不适合小文件存取场景

对于Hadoop系统，小文件通常定义为远小于HDFS的数据块大小（128MB）的文件，由于每个文件都会产生各自的元数据，Hadoop通过NameNode来存储这些信息，若小文件过多，容易导致NameNode存储出现瓶颈。

（3）不适合并发写入

HDFS目前不支持并发多用户的写操作，写操作只能在文件末尾追加数据。

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