在当前的数字经济时代，数据被列为跟土地，资本等并列的新生产要素，数据的存储和处理被众多行业所深度依赖。Hadoop经过多年的发展，已经成为了事实上的开源大数据标准解决方案，被众多公司采纳和使用；而且随着技术的不断迭代更新，Hadoop生态也已经从最初狭义的HDFS，MapReduce和YARN三大服务组件，逐渐发展出了Spark，Flink等新的处理框架，成长为功能更加完善和丰富的广义Hadoop生态。同时以阿里云和AWS为代表的的云服务平台，也提供了支持广义Hadoop生态系统的编排产品EMR，进一步推动了大数据生态的发展。

虽然Hadoop生态中的计算框架不断演进，但都继续选择HDFS作为底层的分布式存储系统，HDFS也因此成长为开源大数据场景的统一分布式存储系统，是自建大数据存储的首选系统：

随着大数据领域的深入发展，在HDFS之上直接生长着丰富的基础计算引擎，KV存储引擎，多种OLAP引擎，以及不同领域的机器学习引擎；另外还有多种数据导入系统，方便不同来源的数据进入HDFS：负责结构化数据导入的Sqoop，负责日志数据导入的Flume，负责消息数据导入的Kafka。这些引擎和系统在数据处理的不同阶段发挥各自的特有的作用，HDFS作为统一的中转站来存储和交换数据，共同来完成数据全生命周期的处理。

HDFS经过多年的发展已经相对成熟，但由于分布式存储系统自身的复杂性，在应对日渐重要且复杂的大数据处理需求的时候，自建HDFS集群面临诸多痛点：

1. 成本高

1. 1. 硬件成本高

1. 1. 1. 集群起建成本高：为了保证数据安全性，即使初始需要较少的存储空间，HDFS集群也需要保证3台机器以上的规模。
      2. 单次扩容步长大：每次都需要以整物理机的粒度进行扩容，新增存储需求很小的情况下也不例外。
      3. 容量下降后无法自动缩容：为了应对容量峰值扩容的机器，在容量下降后也无法自动缩容。

1. 1. 存算分离难，存储和计算资源必须同步扩容

1. 1. 1. 链接和线程是Stream独占，难以支撑存算分离后的高并发
      2. Shuffle数据依赖本地存储，存储和计算无法完全分离

1. 运维难

1. 1. 运维复杂

1. 1. 1. 硬件运维：需要解决硬件机型设计，预算采购，集群扩缩容，硬件故障，机器过保等诸多问题。
      2. 软件运维：需要面对访问失败/访问慢，社区版本引入与测试，软件版本线上升级等软件难题。

1. 1. 运维人才要求高：系统复杂度高，需要专业的运维人才。
   2. 稳定性难以保证：没有SLA保障，复杂的开源存储系统对监控报警和故障响应要求高，容易导致故障。

1. 性能差

1. 1. 隔离性差：多业务公用集群的情况下无法做到性能隔离，相互干扰影响性能。
   2. 延迟高：软件栈复杂，难以发挥高速介质 US级别的延迟优势，延迟敏感性业务难以落地。
   3. 无异步接口：没有异步接口，存储访问并发度受限于线程资源，难以提升。

考虑到HDFS在大数据领域的发展现状，阿里云的文件存储HDFS版提供了一个云上统一的大数据存储方案：既能够兼容HDFS，保证原有的大数据处理系统可以无缝迁移，继续正常运转；同时又能够解决掉自建HDFS的痛点，上层业务更专注于大数据处理系统本身的演进，更好的解决业务问题。

为了方便Hadoop生态系统平滑的迁移到文件存储HDFS版，会陆续推出常用的大数据系统在文件存储HDFS版的最佳实践。