高容错、高吞吐、还能横向扩展，HDFS的设计理念就是为了大数据存储和的老大难问题。

主节点叫NameNode，负责记录谁存了啥；存储数据的是真正干活的DataNode。两者配合默契，读写数据不带卡顿。

文件一存进去，HDFS 立马就帮你复制多份，怕啥宕机？可靠性妥妥的。而且，像批任务，HDFS 简直就是量身定制，配合MapReduce那更是如虎添翼。

除了大数据，HDFS 在日志存储、归档备份方面也稳，适合那些“量大不怕多”的场景。你要是搞数据工程或者高校研究，读一读这个资源挺值的。

备份和恢复也有招，命令行工具全，和Hadoop 生态集成得还不错，像Hive、Sqoop之类的都能联动。

想深入了解分布式文件系统的话，下面这些文章也挺有料的，像是HDFS 分布式文件系统、JAVA 开发必备：HDFS这种，点进去看看也不亏。

如果你也在折腾大数据系统，是在找靠谱的底层文件系统，那HDFS确实是个不错的选择，架构清晰、资料也全，上手也不会太费劲。