简述HDFS优缺点，以及使用场景 ？
参考答案：
HDFS（Hadoop Distributed FileSystem）是Hadoop项目的核心子项目之一，是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的硬件上，能够提供高吞吐量的数据访问，适合那些有着超大数据集（大数据）的应用程序。以下是HDFS的优缺点及常见使用场景：
优点：
- 高容错性：数据自动保存多个副本，即使某一副本丢失，也能自动恢复，从而确保数据的高可用性。
- 适合大数据处理：HDFS能够处理PB级别的数据，并且能够处理百万规模以上的文件数量。
- 流式文件访问：HDFS支持一次写入、多次读取的数据访问模式，非常适合进行大数据分析和批处理任务。
- 扩展性强：HDFS可以构建在廉价机器上，通过增加节点数量实现线性扩展，提高集群的存储和计算能力。
缺点：
- 延迟较高：HDFS是为高吞吐数据传输设计的，因此可能牺牲延迟，不适合对延时要求在毫秒级别的应用。
- 不适合小文件存储：由于HDFS的元数据保存在NameNode的内存中，整个文件系统的文件数量会受限于NameNode的内存大小，因此不适合存储大量小文件。
- 修改不便：HDFS不支持文件任意offset的修改，文件一旦写入后不能修改，只能追加。
使用场景：
- 大数据存储：HDFS非常适合用于存储大规模的数据集，如日志文件、图像数据等。许多大型企业和互联网公司都使用HDFS来存储他们的海量数据。
- 数据分析与挖掘：HDFS提供高可靠性和高性能的数据存储，结合Hadoop等大数据处理框架，非常适合用于数据分析和数据挖掘任务。
- 日志处理：对于生成大量日志数据的应用程序，HDFS可以作为日志存储的解决方案，支持大规模、高并发的日志处理需求。
- 备份与恢复：HDFS的数据冗余和容错机制能够确保数据的安全性和可靠性，因此也常用于数据的备份与恢复。
综上所述，HDFS在大数据处理领域具有广泛的应用前景，但也需要根据具体应用场景和需求来选择合适的存储和处理方案。