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1、 HDFS 具有以下优点：

(1) 高容错性

1) 数据自动保存多个副本。它通过增加副本的形式，提高容错性。

2) 某一个副本丢失以后，它可以自动恢复，这是由 HDFS 内部机制实现的，我们不必关心。

(2) 适合批处理

1) 它是通过移动计算而不是移动数据。

2) 它会把数据位置暴露给计算框架。

(3) 适合大数据处理

1) 数据规模：能够处理数据规模达到 GB、TB、甚至PB级别的数据。

2) 文件规模：能够处理百万规模以上的文件数量，数量相当之大。

3) 节点规模：能够处理10K节点的规模。

4）HDFS默认会将文件分割成block，64M为1个block。然后将block按键值对存储在HDFS上，并将键值对的映射存到内存中。如果小文件太多，那内存的负担会很重。

(4) 流式数据访问

1) 一次写入，多次读取，不能修改，只能追加。

2) 它能保证数据的一致性。

(5) 可构建在廉价机器上

1）如普通PC、Linux系统上

2、 HDFS 缺点：

(1) 不适合低延时数据访问；

1) 比如毫秒级的来存储数据，无法处理。

2) 它适合高吞吐率的场景，就是在某一时间内写入大量的数据。但是它在低延时的情况  下是不行的，比如毫秒级以内读取数据，这样它是很难做到的。

(2) 无法高效的对大量小文件进行存储

1) 存储大量小文件的话，它会占用  NameNode大量的内存来存储文件、目录和块信息。这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的。

2) 小文件存储的寻道时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。 改进策略

(3) 并发写入、文件随机修改

1) 一个文件只能有一个写，不允许多个线程同时写。

2) 仅支持数据 append（追加），不支持文件的随机修改。

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