HDFS特性
1、海量數據存儲： HDFS可橫向擴展，其存儲的文件可以支持PB級別或更高級別的數據存儲。
2、高容錯性：數據保存多個副本，副本丟失後自動恢復。可構建在廉價的機器上，實現線性擴展。當集羣增加新節點之後，namenode也可以感知，進行負載均衡，將數據分發和備份數據均衡到新的節點上。
3、商用硬件：Hadoop並不需要運行在昂貴且高可靠的硬件上。它是設計運行在商用硬件（廉價商業硬件）的集羣上的。（相對於小型機，大型機廉價）
4、大文件存儲：HDFS採用數據塊的方式存儲數據，將數據物理切分成多個小的數據塊。所以再大的數據，切分後，大數據變成了很多小數據。用戶讀取時，重新將多個小數據塊拼接起來。
HDFS缺點
1、不能做到低延遲數據訪問：由於hadoop針對高數據吞吐量做了優化，犧牲了獲取數據的延遲，所以對於低延遲訪問數據的業務需求不適合HDFS。
2、不適合大量的小文件存儲 ：由於namenode將文件系統的元數據存儲在內存中，因此該文件系統所能存儲的文件總數受限於namenode的內存容量。根據經驗，每個文件、目錄和數據塊的存儲信息大約佔150字節。因此，如果有一百萬個小文件，每個小文件都會佔一個數據塊，那至少需要300MB內存。如果是上億級別的，就會超出當前硬件的能力。
3、修改文件：。HDFS適合一次寫入，多次讀取的場景。對於上傳到HDFS上的文件，不支持修改文件。Hadoop2.0雖然支持了文件的追加功能，但不建議對HDFS上的文件進行修改。因爲效率低下.
4、不支持用戶的並行寫：同一時間內，只能有一個用戶執行寫操作。