首先，它是一个文件系统，用于存储文件，通过统一的命名空间目录树来定位文件；
其次，它是分布式的，由很多服务器联合起来实现其功能，集群中的服务器有各自的角色。
1． master/slave 架构
HDFS 采用 master/slave 架构。一般一个 HDFS 集群是有一个 Namenode 和一定数目的 Datanode 组成。Namenode 是 HDFS 集群主节点，Datanode 是 HDFS 集群从节点，两种角色各司其职，共同协调完成分布式的文件存储服务。
2． 分块存储
HDFS 中的文件在物理上是分块存储（block）的，块的大小可以通过配置参数来规定，默认大小在 hadoop2.x 版本中是 128M。
3． 名字空间（NameSpace ）
HDFS 支持传统的层次型文件组织结构。用户或者应用程序可以创建目录，然后将文件保存在这些目录里。文件系统名字空间的层次结构和大多数现有的文件系统类似：用户可以创建、删除、移动或重命名文件。
Namenode 负责维护文件系统的名字空间，任何对文件系统名字空间或属性的修改都将被 Namenode 记录下来。
HDFS 会给客户端提供一个统一的抽象目录树，客户端通过路径来访问文件，形如：hdfs://namenode:port/dir-a/dir-b/dir-c/file.data。
4． Namenode 元数据管理
我们把目录结构及文件分块位置信息叫做元数据。Namenode 负责维护整个hdfs 文件系统的目录树结构，以及每一个文件所对应的 block 块信息（block 的id，及所在的 datanode 服务器）。
5． Datanode 数据存储
文件的各个 block 的具体存储管理由 datanode 节点承担。每一个 block 都可以在多个 datanode 上。Datanode 需要定时向 Namenode 汇报自己持有的 block信息。
存储多个副本（副本数量也可以通过参数设置 dfs.replication，默认是 3）。
6． 副本机制
为了容错，文件的所有 block 都会有副本。每个文件的 block 大小和副本系数都是可配置的。应用程序可以指定某个文件的副本数目。副本系数可以在文件创建的时候指定，也可以在之后改变。
7． 一次写入，多次读出
HDFS 是设计成适应一次写入，多次读出的场景，且不支持文件的修改。
正因为如此，HDFS 适合用来做大数据分析的底层存储服务，并不适合用来做网盘等应用，因为，修改不方便，延迟大，网络开销大，成本太高。