Hadoop文件系统（HDFS）是Hadoop的核心组件之一，具有以下几个主要特点：
高容错性：HDFS通过在多个节点上存储数据的多个副本来实现高容错性。如果一个节点上的数据块丢失，系统可以从其他副本中恢复数据，确保数据的可靠性。
高吞吐量：HDFS设计用于大规模数据处理，适合高吞吐量的数据访问场景。它通过并行处理数据来提高整体性能。
一次写入，多次读取：HDFS适合一次写入，多次读取的应用场景，但不支持频繁的随机修改操作。这使得它非常适合于数据仓库和日志分析等应用。
大文件支持：HDFS可以支持TB甚至PB级别的文件存储，适合存储大规模数据集。
兼容性好：HDFS可以运行在普通的商用机器上，降低了硬件成本，同时提高了系统的可靠性。
高一致性：HDFS提供强一致性模型，确保在流式数据访问时，数据的读取和写入操作是原子性的。
不支持低延时数据访问：由于HDFS的设计目标是大规模和高效的数据处理，它不支持低延时的数据访问，适用于不需要快速响应的应用场景。
小文件存储问题：HDFS在存储大量小文件时效率不高，因为每个文件都需要单独管理其数据块。
系统架构：HDFS采用Master/Slave架构，包括NameNode（主节点）、Secondary NameNode（辅助节点）和DataNode（数据节点）。NameNode负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问控制，而DataNode负责实际存储数据。
HDFS的这些特点使其成为大数据存储和分析的理想选择，尽管它在某些场景下可能存在一些局限性。
辰迅云「云服务器」，即开即用、新一代英特尔至强铂金CPU、三副本存储NVMe SSD云盘，价格低至29元/月。点击查看>>
推荐阅读： linux进程注入的方法是什么
云服务器
物理服务器
虚拟主机
跨境电商服务器