我是Hadoop的新学习者。
在阅读Apache HDFS时，我了解到HDFS是一次写入文件系统。其他一些发行版（Cloudera）提供了追加功能。了解这一设计决策背后的理性将是一件好事。在我看来，这种设计在Hadoop上创造了许多限制，使其适用于有限的一组问题（类似于日志分析的问题）。
专家评论将帮助我更好地理解HDFS。
答案 0 :(得分：6)
HDFS的设计有三个主要原因，
HDFS是通过盲目复制Google的GFS设计而设计的，该设计仅用于支持批量计算
HDFS最初不是用于批量计算的任何东西
设计一个真正的分布式文件系统，可以支持高性能的批处理操作以及实时文件修改，这很难超出HDFS原始实现者的预算和经验水平。
没有内在的原因，Hadoop无法构建为完全读/写文件系统。 MapR FS证明了这一点。但是实现这样的事情远远超出了原始Hadoop项目的范围和功能，并且HDFS原始设计中的架构决策基本上排除了改变这种限制。关键因素是NameNode的存在，因为HDFS要求所有元数据操作（如文件创建，删除或文件长度扩展）通过NameNode进行往返。 MapR FS通过完全消除NameNode并在整个集群中分发元数据来避免这种情况。
随着时间的推移，没有真正的可变文件系统变得越来越烦人，因为与Hadoop相关的系统（如Spark和Flink）的工作负载越来越多地转向运营，接近实时或实时的操作。对此问题的回答包括
MapR FS。如上所述...... MapR实现了HDFS的全功能高性能重新实现，包括POSIX功能以及noSQL表和流API。该系统已在一些最大的大数据系统中运行多年。
捻。 Cloudera基本上放弃了在HDFS之上实现可行的突变，并宣布Kudu没有时间表可用于普遍可用性。 Kudu实现了类似表格的结构，而不是完全通用的可变文件。
Apache Nifi和商业版HDF。 Hortonworks也基本放弃了HDFS，并宣布他们的战略是将应用程序分批（由HDFS支持）和流媒体（由HDF支持）孤岛。
Isilon的。 EMC将HDFS线路协议作为其Isilon产品线的一部分实施。这使得Hadoop集群可以拥有两个存储孤岛，一个用于基于HDFS的大规模，高性能，经济高效的批处理，另一个用于通过Isilon进行中等规模的可变文件访问。
其他。为解决HDFS的一次写入性质，有许多基本上已经不复存在的努力。这些包括KFS（Kosmix文件系统）等。这些都没有被大量采用。
答案 1 :(得分：4)
HDFS遵循其文件和应用程序的一次写入，多次读取方法。它假设一旦写入HDFS中的文件将不会被修改，尽管它可以被访问'n'次（虽然未来版本的Hadoop也可能支持此功能）！目前，HDFS在任何时候都严格拥有一位作家。该假设实现了高吞吐量数据访问，并且还简化了数据一致性问题。 Web爬网程序或MapReduce应用程序最适合HDFS。
由于HDFS的工作原理是“一次写入，多次读取”，因此流式数据访问的特性在HDFS中非常重要。由于HDFS设计更多用于批处理而不是用户的交互式使用。重点是数据访问的高吞吐量而不是数据访问的低延迟。 HDFS的重点不在于存储数据，而在于如何以尽可能最快的速度检索数据，尤其是在分析日志时。在HDFS中，读取完整数据比从数据中获取单个记录所花费的时间更重要。 HDFS忽略了一些POSIX要求，以实现流数据访问。
http://www.edureka.co/blog/introduction-to-apache-hadoop-hdfs/
答案 2 :(得分：2)
这种技术的一个优点是你不必费心同步。由于您只需编写一次，因此您的读者可以保证在读取数据时不会对其进行操作。
答案 3 :(得分：1)
虽然这个设计决定确实施加了限制，但HDFS的构建始终牢记有效的流数据访问。 引自 Hadoop - 权威指南：
HDFS是围绕最有效的数据处理模式的想法而建立的 一次写入，多次读取模式。通常生成或复制数据集 从源，然后随着时间的推移对该数据集执行各种分析。 每个分析都涉及很大比例（如果不是全部）数据集，所以时间 读取整个数据集比读取第一个数据集的延迟更重要 记录。