a.高容错性

　　　　.数据保存多个副本

　　　　.数据丢的失后自动恢复

　　b.适合批处理

　　　　.移动计算而非移动数据

　　　　.数据位置暴露给计算框架

　　c.适合大数据处理

　　　　.GB、TB、甚至PB级的数据处理

　　　　.百万规模以上的文件数据

　　　　.10000+的节点

　　d.可构建在廉价的机器上

　　　　.通过多副本存储，提高可靠性

　　　　.提供了容错和恢复机制

2.HDFS缺点

　　a.低延迟数据访问处理较弱

　　　　.毫秒级别的访问响应较慢

　　　　.低延迟和高吞吐率的请求处理较弱

　　b.大量小文件存取处理较弱

　　　　.会占用大量NameNode的内存

　　　　.寻道时间超过读取时间

　　c.并发写入、文件随机修改

　　　　.一个文件仅有一个写者

　　　　.仅支持Append写入

二、HDFS的架构

　　如上图所示，HDFS也是按照Master和Slave的结构。分NameNode、SecondaryNameNode、DataNode这几个角色。

　　NameNode：是Master节点，是大领导。管理数据块映射；处理客户端的读写请求；配置副本策略；管理HDFS的名称空间；

　　SecondaryNameNode：是一个小弟，分担大哥namenode的一部分工作量；是NameNode的冷备份；合并fsimage和fsedits然后再发给namenode。

　　DataNode：Slave节点，奴隶，干活的。负责存储client发来的数据块block；执行数据块的读写操作。

　　热备份：b是a的热备份，如果a坏掉。那么b马上运行代替a的工作。

　　冷备份：b是a的冷备份，如果a坏掉。那么b不能马上代替a工作。但是b上存储a的一些信息，减少a坏掉之后的损失。

　　fsimage:米数据镜像文件（文件系统的目录树。）

　　edits：米数据的操作日志（针对文件系统做的修改操作记录）

　　namenode内存中存储的是=fsimage+edits。

　　SecondaryNameNode负责定时默认1小时，从namenode上，获取fsimage和edits来进行合并，然后再发送给namenode。减少namenode的工作量。