分布式文件存储

在HDFS（Hadoop Distributed File System）中，分布式文件存储的架构和存储特点如下：

架构：
- NameNode：负责存储文件系统的元数据（文件名、目录结构、文件权限等），以及文件与数据块的映射关系。
- DataNode：负责实际存储数据块，并定期向NameNode汇报自身存储的数据块信息。
- Client：与NameNode和DataNode通信，负责文件的读写操作。
存储特点：
- 数据冗余：HDFS通过数据块的冗余存储（通常默认为3个副本）来提高数据的容错性和可靠性。
- 水平扩展：HDFS可以在集群中添加新的DataNode来扩展存储容量，实现水平扩展。
- 高可靠性：通过数据冗余和检测机制，HDFS能够保证数据的高可靠性，即使某个DataNode发生故障也不会丢失数据。
- 高吞吐量：HDFS适合存储大文件和进行大规模数据处理，能够提供高吞吐量的数据读写能力。
- 流式数据访问：HDFS的设计适合大数据处理场景，支持高效的流式数据访问，适用于MapReduce等计算框架的需求。

总之，HDFS作为一种典型的分布式文件存储系统，具有高可靠性、高扩展性和高吞吐量等特点，适合用于大规模数据存储和处理的场景。