Hadoop的文件系统，也就是Hadoop分布式文件系统（HDFS），具备如下突出特点：
核心特性
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高可靠性：
- 数据会自动保存为多个副本。
- 当数据节点发生故障时，能够实现自动恢复。
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高并发处理能力：
- 优化了大文件的读写流程。
- 适合处理大规模数据集的批量任务。
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可扩展性：
- 能够水平扩展至数千个节点。
- 添加新存储节点不会干扰现有的服务运行。
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成本效益高：
- 使用普通商用硬件搭建集群。
- 减少了对高端设备的依赖。
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一致性模式：
- 提供最终一致性而非强一致性。
- 满足大多数大数据应用的需求。
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数据本地化：
- 尽可能让计算任务在数据所在节点上执行。
- 减少了网络传输的成本。
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简洁的文件系统接口：
- 提供类似POSIX的文件操作API。
- 方便开发人员使用并迁移已有程序。
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命名空间管理：
- 支持层次化的目录架构。
- 允许灵活的权限设定和访问管控。
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数据块管理：
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- 文件会被划分成固定大小的块（默认64MB或128MB）。
- 每个块会有多个副本分布于不同节点。
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心跳与租约机制：
- 节点会定时发送心跳信号表明其工作状态。
- 文件块的租约确保只有一个写入者能修改该块。
进阶特性
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快照功能：
- 用户可以创建文件系统的版本快照。
- 有助于数据备份与恢复。
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数据压缩与解压：
- 支持多种压缩方式提升存储效率。
- 在读取时自动解压缩数据。
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纠删编码：
- 比传统复制更为高效的冗余技术。
- 在保持相同容错率的前提下减少存储空间的使用。
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多租户兼容：
- 许可多个独立的应用程序或用户共用同一HDFS集群。
- 提供细致的资源隔离及管理方案。
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安全强化：
- 集成了Kerberos等身份验证机制。
- 支持基于角色的访问控制和审计日志记录。
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与YARN协同：
- HDFS与YARN紧密结合。
- 达成计算资源与存储资源的统一调度与管理。
关键点提醒
- HDFS不适用于低延迟的数据访问场景。
- 对小文件的处理效率较低，因每个文件均需独立管理元数据。
- 必须定期执行数据均衡及维护工作以保证集群稳定运作。
总而言之，HDFS凭借其卓越的分布式存储能力和出色的扩展性能，在大数据行业中占据了重要地位。
