Hadoop分布式文件系统（HDFS）是由Google公司在其论文中首次提出的，它是大数据存储和处理领域的开创性技术。HDFS设计用来可靠地存储非常大的数据集，并且能够以高带宽向用户应用程序流式传输数据集。在大规模集群中，成千上万台服务器承载直接附加的存储并执行用户应用程序任务。通过在许多服务器间分布式地存储数据和计算资源，资源可以随着需求增长而增加，同时保持在各种规模上经济高效。
HDFS是Hadoop项目的一部分，Hadoop本身提供了一个分布式文件系统和一个用于分析和转换非常大的数据集的框架，采用的是MapReduce编程模型。Hadoop的一个重要特征是将数据和计算分布在成千上万的主机上，并且在数据附近并行执行应用程序计算。Hadoop集群通过简单地添加商品服务器来扩展计算能力、存储容量和IO带宽。Hadoop集群在雅虎！跨越25000台服务器，存储了25PB的应用数据，最大的集群有3500台服务器。
HDFS的文件系统接口是模仿UNIX文件系统设计的，但是为了提高性能，牺牲了一些标准的忠实性。HDFS将文件系统元数据和应用程序数据分开存储。像其他分布式文件系统如PVFS、Lustre和GFS一样，HDFS也存储元数据。HDFS是Hadoop生态系统中极为重要的一环，它允许Hadoop集群高效地处理大数据。
Hadoop项目不仅仅包括HDFS，还包括了MapReduce分布式计算框架、HBase列式表服务、Pig数据流框架语言和并行执行、Hive数据仓库基础设施、ZooKeeper分布式协调服务等组件。Pig、ZooKeeper和Chukwa最初由雅虎！起源和发展，而Avro最初由雅虎！起源，并正在与Cloudera合作共同开发。HBase是一个开源的非关系型分布式数据库，它借鉴了Google的Bigtable架构，为Hadoop提供了一个可扩展的、高可用性的数据库服务。Pig是一种高级脚本语言，用于在Hadoop上进行数据流操作和并行计算。Hive提供了一个数据仓库基础设施，使得管理大数据和查询数据变得更容易。ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，它帮助分布式应用实现同步、配置维护、命名注册和组服务等。
Hadoop作为一个开源框架，被世界各地超过一百个组织使用，其重要性在于它提供了处理大数据的标准化方法和工具。随着数据量不断增长，Hadoop通过简单地增加更多节点来应对这种增长的能力使得它成为存储和处理大数据的首选系统。
通过这篇论文，我们可以了解到Hadoop和HDFS的架构设计，以及雅虎如何使用HDFS管理高达25PB的企业数据的实践经验。这些内容不仅对于学术界，对从事大数据处理和存储相关工作的工程师和技术人员来说，也是极其宝贵的财富。
