大数据平台HADOOP的源生系统是什么

大数据平台HADOOP的源生系统是指Hadoop分布式文件系统（HDFS），它是Hadoop生态系统的核心组件之一，负责存储和管理大规模数据集。

HDFS是一个高容错性的分布式文件系统，它允许用户在集群中存储大量数据。HDFS具有以下主要特点：

1. 高容错性：HDFS采用三副本（3-replication）策略，即每个数据块都有三个副本存储在不同的节点上。当其中一个副本出现故障时，其他两个副本可以自动恢复，确保数据的可用性和可靠性。

2. 数据分区和数据块：HDFS将数据划分为多个数据块（blocks），每个数据块包含一个或多个数据块。数据块由文件系统进行管理，包括创建、删除、复制等操作。

3. 数据访问：HDFS使用一种称为“NameNode”的节点来管理整个文件系统的元数据（如文件名、路径、权限等）。客户端通过与NameNode通信来访问数据。

4. 数据复制：HDFS支持数据在不同节点之间的复制，以实现数据的冗余和容错。客户端可以指定数据的副本数量和副本位置，以优化数据的访问性能。

5. 数据共享和并行处理：HDFS允许用户共享数据，并利用多核处理器进行并行处理。用户可以将数据分割成多个部分，并将这些部分存储在多个节点上，以提高数据处理速度。

6. 容错和恢复：HDFS具有高度的容错性，即使在节点故障或网络中断的情况下，也能保证数据的可用性和一致性。当一个节点发生故障时，NameNode会自动选举一个新的NameNode来接管管理任务，并通知所有客户端进行数据迁移和恢复。

7. 可扩展性：HDFS具有很好的可扩展性，可以通过增加节点数量来提高数据处理能力和吞吐量。此外，HDFS还支持在线添加节点和删除节点，以适应不断变化的负载需求。

总之，HDFS作为Hadoop生态系统的源生系统，为大数据处理提供了高效、可靠和可扩展的解决方案。它适用于处理大规模数据集，如日志分析、金融风控、互联网搜索等应用场景。