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1. 高容错性

    数据按照配置的备份数自动保存多个副本。通过增加副本的形式，提高容错性。当某一个副本丢失后，集群会将副本再次恢复到指定的副本数。

    2. 适合处理大数据

    （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. 能够构建在廉价机器上，通过多副本机制，提高可靠性。

    缺点：

    1. 不适合低延时数据访问，例如毫秒级的存储数据，是做不到的。

    2. 无法高效存储大量小文件。

    （1）每一个小文件都需要由NameNode的内存来存储文件目录和块信息，每条记录大约占150字节，大量的小文件会导致占用NameNode的大量内存，所以这是不可取的，因为NameNode的内存是有限的。

     （2）小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。

    3. 不支持并发写入、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。

HDFS的组成架构：HDFS由NameNode(NN)、DataNode(DN)、Client和Secondary NameNode组成。

1. NameNode：是Master，它是一个主管、管理者
   

    （1）管理HDFS的名称空间。

    （2）配置副本策略。

    （3）管理数据块(Block)映射信息。

    （4）处理客户端读写请求。

    2. DataNode：是Slave，NameNode下达命令后由DataNode执行实际的操作

    （1）存储实际的数据块。

    （2）执行数据块的读/写操作。

    3. Secondary NameNode：并不是NameNode的热备（能够及时替换NN工作的备份），而是当NameNode挂掉时，辅助NameNode恢复的服务。

    （1）辅助NameNode，分担其工作量，比如定期合并Fsimage(快照)和Edits(写操作日志)，并推送给NameNode。

    （2）在紧急情况下，可辅助恢复NameNode。