1、元数据与数据分离
在HDFS 中存放数据时，文件本身的属性是存放在NameNode节点上，而文件所持有的数据是存放在DataNode节点上，这样可以对大量的数据进行一个统一的管理
2、master/salve架构（主从架构）
一个HDFS集群由一个NameNode节点和一定数目的DataNode节点组成
3、移动计算比移动数据更划算
这就涉及到hosts算法（即主机选择算法），文件是按照数据块的类型存储的，对数据进行处理时，是按照逻辑Split（片）的形式读取，首先说下文件切分算法（即文件是如何进行逻辑上的分片）
（1）文件切分算法
为了减少网络开销提高计算效率，一般将逻辑片的大小设定为和数据块的大小一致，这样就避免了数据的跨块读取，首先，将定义的最大值（即maxsize）和数据块的大小（blocksize）做对比，选取出最小值，再将该值与minsize（片的最小值，默认为1，可以通过配置参数mapred.min.split.size来进行设置）做对比，选取出最大值作为我们逻辑片的大小
这样就保证了当我们的文件大小大于数据块的大小，此时的逻辑片的大小就与数据块的大小一致，当文件的大小小于数据块的大小，逻辑片的大小就与文件的大小一致，以此来提高运算效率
原码分析：
（2）hosts算法
分片完成后，就开始hosts算法，确定每一个逻辑片的元数据，一般包括四部分<file,start,length,hosts>
file----------表示逻辑片存放在那些文件中
start--------表示逻辑片在文件中的起始位置
length------表示逻辑片的长度
hosts-------文件所在的节点信息
host选择遵循本地性，即将算法调度到要处理的数据所在的节点上，因为我们的数据并不是存放在一个节点上，我们需要从其它节点上读取信息，这就涉及到网络传输，为了减少网络开销，我们会选择存储数据最多的节点，将算法调度到该节点上，这样处理数据时就是以本地的模式进行，会提高运算效率，将其他存储少量信息的节点通过网络传输将数据传输过来，这样就能减少带宽，提高系统的吞吐量，因而说移动计算比移动数据更划算。