大数据需要学习的框架有很多，而Hadoop作为大数据开发的核心模块，就需要多加了解。HDFS是基于Java的分布式文件系统，对于理解Hadoop分布式文件系统很有帮助，今天我们就一起来深入解析大数据Hadoop中的HDFS。
一、什么是HDFS？
HDFS负责数据文件的存储，为整个Hadoop生态圈提供了基础的存储服务。提供了一个低成本、高性能、高容错、高可靠的分布式文件系统。
HDFS是一个主/从（Master/Slave）体系架构，由于分布式存储的性质，集群拥有两类节点NameNode和DataNode。NameNode（名字节点）：系统中通常只有一个，中心服务器的角色，管理存储和检索多个DataNode的实际数据所需的所有元数据。
二、HDFS的特点
1、低成本：搭建HDFS主要是通过横向扩展机器数量而非花高价钱购进昂贵的服务器。
2、高性能：处理大型任务上集群处理效率，多台机器分块并行处理要比单台机器串行处理要快很多
3、高容错：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。数据自动保存多个副本，副本丢失后，自动恢复。
4、高可靠：HDFS解决了单点问题，HDFS集群中心节点是非常重要的，如果中心节点宕机整个集群将无法使用，所以中心节点NameNode会有主要节点（Primary）和备份节点（Stand By）。如果Primary出现问题Stand By可以自动接替Primary工作。
三、HDFS如何存储数据？
HDFS 采用Master/Slave的架构来存储数据，这种架构主要由四个部分组成，分别为HDFS Client（客户端）、NameNode（主管、管理者）、DataNode（slave）和Secondary NameNode。可以看看下面这张图：
以上就是关于HDFS的部份解析了，希望对大家能有多帮助。HDFS作为Hadoop主要的核心，在数据存储方面为我们提供了保证，是非常优秀的分布式文件系统。如果想了解更多详情，请点击成都加米谷大数据官网吧！