hdfs在hadoop中的作用是為海量的資料提供了存儲，能提供高吞吐量的資料訪問，HDFS具有高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的硬體上；而且它提供高吞吐量來存取應用程式的數據，適合那些有著超大數據集的應用程式。
Hadoop是由Apache基金會所開發的分散式系統基礎架構。使用者可以在不了解分散式底層細節的情況下，開發分散式程式。充分利用叢集的威力進行高速運算和儲存。
Hadoop實作了一個分散式檔案系統（Hadoop Distributed File System），其中一個元件是HDFS。
HDFS有高容錯性的特點，並且設計用來部署在低廉的（low-cost）硬體上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來存取應用程式的數據，適合那些有著超大資料集（large data set）的應用程式。 HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以串流的形式存取（streaming access）檔案系統中的資料。
Hadoop的框架最核心的設計就是：HDFS和MapReduce。 HDFS為海量的數據提供了存儲，而MapReduce則為海量的數據提供了計算。
HDFS
對外部客戶機而言，HDFS就像是傳統的分級檔案系統。可以建立、刪除、移動或重新命名文件，等等。但是 HDFS 的架構是基於一組特定的節點所建構的（參見圖 1），這是由它本身的特徵決定的。這些節點包括 NameNode（僅一個），它在 HDFS 內部提供元資料服務；DataNode，它為 HDFS 提供儲存區塊。由於僅存在一個 NameNode，因此這是 HDFS 1.x版本的缺點（單點失敗）。在Hadoop 2.x版本可以有兩個NameNode，解決了單節點故障問題。
儲存在 HDFS 中的檔案被分成區塊，然後將這些區塊複製到多個電腦中（DataNode）。這與傳統的 RAID 架構大不相同。區塊的大小（1.x版本預設為 64MB，2.x版本預設為128MB）和複製的區塊數量在建立檔案時由客戶機決定。 NameNode 可以控制所有檔案操作。 HDFS 內部的所有通訊都基於標準的 TCP/IP 協定。
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