HDFS全称为Hadoop Distributed File System，是Hadoop框架的核心组成部分，是存储大数据的框架，同时MapReduce为数据计算提供了解决方案。同时我在疑问为什么HDFS会成为Hadoop的核心，而不是其他的，为什么HDFS会适用于大数据的存储，这是由于什么决定了。

首先，HDFS是使用流数据访问，我一直不是很明白为什么流式的访问那么快。和流式数据访问相对应的是随机数据访问。随机数据访问需要寻址，对于访问单个数据来说，它的延迟较小

流式读取的话，最小化了硬盘的寻址时间，只要寻址一次，就可以一直读取。对于HDFS来说，每次处理的话都是整个数据或者大部分的数据，整个数据集很大，需要都读取，虽然随机数据访问，单个的时间很短，但是如果想把整个数据集读取出来，整个的延迟非常长，为了让整体的读取的延迟减小，流式读取非常的适合。

其次，HDFS默认是64M，这个和硬盘里面确定最小寻址地址一样，设置64M这么大的数字是为了减少寻址时间，当一个client 想读取某个数据块的时候，向namenode询问地址，namenode将网络结构中离着它最近的地址发给它，它直接连接，读取数据，以流的方式，这个和网络的传输效率有直接的关系。

最后，HDFS和传统的数据流的方式有何不同呢？

POSIX Portable Operating System Interface 可移植操作系统接口。官方文档上是这么说的，HDFS放宽了一部分POSIX约束，来实现流式读取文件系统数据的目的。为了提高数据的吞吐量，在一些关键方面对POSIX的语义做了一些修改。因为POSIX标准设置的很多硬性约束对HDFS应用系统不是必需的。

数据的吞吐量是什么？吞吐量是指对网络，设备，端口，虚电路或其他设施，单位时间内成功地传送数据的数量（以比特、字节来计量）