hdfs是用什么方式存储

Hadoop分布式文件系统（HDFS）是一个高可靠性、高性能、可扩展性的分布式文件存储系统。HDFS被设计用来存储和处理大数据集，它采用了一些特殊的存储技术来保障数据的可靠性、高效性和扩展性。

从数据存储的角度来看，HDFS将数据以块的形式存储以提高效率。默认情况下，块的大小为128MB，但是可以通过修改参数进行改变。HDFS通过该方式能够分配数据块到不同的节点之上，以保证数据的可用性。块的存储方式是在分布式的节点上进行，这样可以防止单一节点的故障导致数据的不可用性。

从可靠性的角度来看，HDFS使用了备份机制来保证数据的安全性。数据块的备份数量可以通过参数配置进行修改，通常为三份拷贝。这种备份机制使得即使某一节点出现了故障，数据依然能够保证可访问。当某一副本无法访问时，HDFS会自动选取其他备份，使得数据一致性得到保护。

从可扩展性的角度来看，HDFS支持水平扩展。由于HDFS具有高度的可自定义和可伸缩性，它可以根据需要增加节点数量以支持更大的数据集。因此，在HDFS中添加新的节点很容易，这一点使得HDFS更适合处理大数据。在扩展过程中，增加节点的过程并不影响某些数据块的读写工作，因为数据块的副本已经分散存储在不同的节点之上。

总之，HDFS是基于块的分布式文件系统，采用了备份机制来保障数据的可用性和完整性，支持水平扩展以提高存储容量。这些特性使得HDFS非常适合处理大数据，例如在数据分析、机器学习等领域得到广泛应用。