HDFS被设计成用来在廉价集群设备上存储超大的，流式访问的文件，首先了解下这几个特点：
一、HDFS适合的场景
超大文件存储
超大，是多大呢？在这里超大指上百M，上百G，乃至上百T的大小。现在运行的Hadoop集群里有的存储达P级的数据
2.流式数据访问
HDFS是建立在绝大多数有效的数据访问都是以一次些，多次读的模式上。一个数据集要么是通
过源数据集拷贝，要么是通过它来产生的。
3.廉价设备
Hadoop并不需要昂贵的，高可靠性的硬件来运行。它被设计成运行在廉价设备的集群上，这些
集群里的节点挂掉的概览很高，尤其是对于较大的集群。
二、 HDFS不适合以下场景：
1、低延时数据访问
对实时性要求很高的应用，要求在10毫秒的数量级的应用，不适合用HDFS。HDFS被设计
成高数据吞吐量，这个对实时性有很大的牺牲。
2、很多小文件
因为namenode节点会保存文件系统中所有文件的基本信息，所以namenode节点的内存
大小决定了，整个文件系统能够存储的文件数目。每个文件，文件夹，每个数据块的基本信会
占用150k的内存，那么对于一百万个文件，那么至少需要300M内存空间。
3、多次写，随机修改
HDFS中的文件只能被一个writer来进行写操作，而且写操作只在文件的结尾进行。所以对于
writer写，任意位置修改都是不支持的。