傳統存儲（如SAN、NAS）采用集中式架構，通過“控制器+硬盤柜”模式將存儲設備連接到服務器，數據集中存放在單一或少數幾臺存儲服務器中。這種架構依賴專用硬件（如SAN的光纖通道交換機、NAS的專用文件服務器），擴展時需升級控制器或添加昂貴的存儲設備。
HDFS屬于分布式文件系統，采用“主從架構”（NameNode+DataNode），將數據分散存儲在多臺普通服務器（節點）上。通過分布式存儲軟件（如Hadoop HDFS）將服務器本地存儲介質（HDD/SSD）組織成統一資源池，無需專用硬件，擴展時只需添加節點即可線性提升容量和性能。
傳統文件系統（如ext4、NTFS）的塊大小通常為4KB-8KB，這是磁盤讀寫的最小單位。小塊設計適合頻繁的小文件讀寫，但處理大文件時會產生大量元數據（如ext4的inode），增加系統開銷。
HDFS的默認塊大小為128MB（可配置），遠大于傳統文件系統。大塊設計減少了元數據數量（如1GB文件僅需8個塊記錄），提升了大規模數據處理的效率，尤其適合GB-TB級大文件的存儲與批量訪問。
傳統存儲的容錯主要依賴硬件冗余（如RAID 5/6磁盤陣列）或備份策略（如定期備份到磁帶/云存儲）。RAID通過磁盤數據校驗恢復單盤故障，但無法應對控制器故障或多盤同時損壞；備份則是事后恢復手段，無法保證實時數據可用性。
HDFS采用多副本機制（默認3副本），將數據塊復制到不同節點（甚至不同機架）。當節點故障時，系統自動從其他副本恢復數據，無需人工干預。副本機制不僅提升了數據可靠性（容忍多節點故障），還支持數據本地化讀?。▋炏葟耐粰C架的節點讀?。?，提高訪問效率。
傳統存儲優化隨機讀寫和低延遲訪問，適合實時應用（如數據庫、OLTP系統）。例如，SAN存儲通過光纖通道實現低延遲（微秒級），支持高IOPS（每秒輸入輸出操作數），滿足高頻交易、在線游戲等業務需求。
HDFS優化流式批量讀寫，適合**“一次寫入、多次讀取”**的大數據處理場景（如MapReduce、Spark）。其設計目標是最大化吞吐量（GB/s級），而非低延遲，因此不適合頻繁的小文件修改或隨機訪問（如數據庫的OLTP操作）。
傳統存儲的擴展受限于硬件性能（如控制器帶寬、磁盤柜容量），通常采用垂直擴展（Scale-Up）：升級服務器CPU、內存或添加更快的磁盤（如從SATA到SAS）。這種擴展方式成本高（專用硬件昂貴），且存在性能瓶頸（如控制器成為性能限制點）。
HDFS采用水平擴展（Scale-Out）：通過添加普通x86服務器（節點）擴展集群。每個節點可增加存儲容量（如12塊10TB硬盤）和計算能力（如CPU核心數），集群規?？蓮膸着_擴展到上千臺，且性能隨節點增加線性提升。水平擴展降低了擴展成本（使用通用硬件），適合海量數據增長場景。
傳統存儲的硬件成本高：需購買專用存儲設備（如SAN的存儲陣列、NAS的文件服務器），且升級時需替換整套設備（如從16盤位擴展到32盤位需購買新陣列）。此外，RAID配置需要額外磁盤（如RAID 5需1塊校驗盤），增加了存儲成本。
HDFS的成本低廉：基于通用x86服務器（如戴爾PowerEdge、聯想ThinkSystem），硬件成本僅為傳統存儲的1/3-1/5。通過軟件容錯（副本機制）替代硬件冗余（RAID），減少了硬件投入；同時，水平擴展模式避免了專用硬件的重復購買，長期運營成本（OPEX）更低。
傳統存儲適合核心業務系統：如金融交易數據庫、醫療影像系統、企業ERP系統。這些場景需要高IOPS、低延遲、強數據一致性（如銀行轉賬的ACID特性），傳統存儲的硬件冗余和低延遲特性能滿足需求。
HDFS適合大數據處理場景：如日志分析、數據挖掘、機器學習、物聯網數據存儲。這些場景需要處理PB級海量數據，強調高吞吐量（如每天處理TB級日志）和容錯性（如節點故障不影響處理），HDFS的分布式架構和流式處理能力完美匹配。
