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1. 数据量越来越大在一个操作系统管辖的范围内存不下，那么就分配到更多的操作系统管理的磁盘中但是不方便管理和维護，so需要一种系统来管理多台机器上的文件分布式文件管理系统.
2. HDFS的设计适合一次写入，多次读出的场景且不支持文件的随机修改。
   适匼用来做数据分析前的存储介质

1. 高容错性，具有副本机制同一数据块分别存储在不同副本上，某一副本的数据块出现丢失都能自动修复。
2. 分布式存储类似于横向扩容，存储的数据量非常大(文件数量、数据规模)
3. hdfs具有很强的兼容性，支持的数据类型非常多
4. 成本低廉，使用廉价的PC机就可以

1. 不适合低延迟数据的读写，对于大数据读写时具有一定的延迟性
2. 不适合数据量小文件多（大量的小文件）的情況，因为文件的特性信息每个文件都会记录到内存，所以会浪费内存
3. 不能并发写入，不支持随机修改只支持追加修改。

Client客户端节点(市场招生办)：

1. 与Namenode通信作用是获取文件的位置信息
2. 与DataNode交互，实现数据的读取与写入

1. 管理数据块信息和副本信息
2. 接收并处理客户端的请求

1. 数據存储节点保存和检索Block
2. 一个集群可以有多个数据节点

1. 辅助NN将内存中元数据信息持久化

2）每隔一段时间(默认1小时)，SNN将NN上最新的FSImage和积累的edits通過http协议下载到本地并加载到内存。

1.6、查看数据块信息