hadoop是一个由apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
hadoop实现了一个分布式文件系统（hadoop distributed file system），其中一个组件是hdfs。
hdfs有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。hdfs放宽了（relax）posix的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
hadoop的框架最核心的设计就是：hdfs和mapreduce。hdfs为海量的数据提供了存储，而mapreduce则为海量的数据提供了计算。
hdfs
对外部客户机而言，hdfs就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。但是 hdfs 的架构是基于一组特定的节点构建的（参见图 1），这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 namenode（仅一个），它在 hdfs 内部提供元数据服务；datanode，它为 hdfs 提供存储块。由于仅存在一个 namenode，因此这是 hdfs 1.x版本的一个缺点（单点失败）。在hadoop 2.x版本可以存在两个namenode，解决了单节点故障问题。
存储在 hdfs 中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（datanode）。这与传统的 raid 架构大不相同。块的大小（1.x版本默认为 64mb，2.x版本默认为128mb）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。namenode 可以控制所有文件操作。hdfs 内部的所有通信都基于标准的 tcp/ip 协议。
更多相关知识，请访问：！
以上就是hdfs在hadoop中的作用是什么？的详细内容。