试题四（25分）

阅读以下关于某电商平台数据架构的说明，回答下列问题。

【说明】

某电商平台计划升级其现有的数据存储系统，以支持日益增长的商品数据、用户信息及交易记录。该平台的目标是提高数据查询效率、增强数据安全性、以及实现数据的灵活扩展，以适应未来业务发展的需求。当前，平台主要使用MySQL关系型数据库存储结构化数据，但面临着查询性能瓶颈、数据备份恢复复杂度高以及难以高效处理大规模非结构化数据（如商品图片、用户评价等）的问题。

项目团队经过调研，决定引入NoSQL数据库（如Cassandra）和分布式文件系统（如HDFS）来优化数据存储架构。Cassandra因其高可用性、线性扩展性和低延迟读写性能被选为处理高并发用户数据和商品信息的数据库，而HDFS则用于存储和处理大规模非结构化数据。

HDFS在数据可靠性、伸缩性和性能方面具有显著优势。

（1）在数据可靠性方面，HDFS通过数据冗余存储（默认为三副本）和自动容错机制（如数据块复制、心跳检测和数据块扫描等）来确保数据的高可靠性。

（2）HDFS具有良好的伸缩性，通过添加更多的节点来线性扩展存储容量，能够支持PB级数据的存储。

（3）在性能方面，HDFS通过数据本地化、优化读写路径以及利用硬件特性（如磁盘并行读写）来提高数据传输和处理效率。

本题要求阐述HDFS在数据可靠性、伸缩性和性能方面的优势，以及如何实现这些优势。

1. 数据可靠性：HDFS通过数据冗余存储和自动容错机制确保数据的高可靠性。数据冗余存储默认为三副本，可以抵抗节点失败和数据损坏。自动容错机制包括数据块复制、心跳检测和数据块扫描等，能够及时发现并处理数据错误。
2. 伸缩性：HDFS的分布式架构使其具有良好的伸缩性。通过添加更多的节点，可以线性扩展存储容量，轻松应对大规模非结构化数据的增长。这种特性使得HDFS能够适应不断变化的业务需求，支持PB级数据的存储。
3. 性能：HDFS通过数据本地化、优化读写路径以及利用硬件特性提高性能。数据本地化意味着访问本地节点上的数据块可以减少网络延迟。优化读写路径和磁盘并行读写则提高了数据传输和处理效率，使得HDFS在处理大规模非结构化数据时能够提供高吞吐量的数据访问。