随着全球经济的不断发展，大数据时代早已悄悄到来，而Hadoop又是大数据环境的基础，想入门大数据行业首先需要了解Hadoop的知识。2017年年初apache发行了Hadoop3.0，也意味着一直有一群人在对Hadoop不断的做优化，不仅如此，各个Hadoop的商业版本也有好多公司正在使用，这也印证了它的商业价值。

读者可以通过阅读“一文读懂Hadoop”系列文章，对Hadoop技术有个全面的了解，它涵盖了Hadoop官网的所有知识点，并且通俗易懂，英文不好的读者完全可以通过阅读此篇文章了解Hadoop。

本期独家内容“一文读懂Hadoop”系列文章将根据先介绍Hadoop，继而分别详细介绍HDFS、MAPREDUCE、YARN的所有知识点的框架，分为四期内容在近几天推送。敬请关注后续内容。

本期内容为大家详解HDFS，由于字数限制，本文分为上下两篇分别在头条和二条推送。

1. HDFS优缺点

1.1 优点

1.1.1 高容错性

可以由数百或数千个服务器机器组成，每个服务器机器存储文件系统数据的一部分；

数据自动保存多个副本；

副本丢失后检测故障快速，自动恢复。

1.1.2 适合批处理

移动计算而非数据；

数据位置暴露给计算框架；

数据访问的高吞吐量；

运行的应用程序对其数据集进行流式访问。

1.1.3 适合大数据处理

典型文件大小为千兆字节到太字节；<