HDFS（Hadoop Distributed File System）在处理图数据和图计算时的性能取决于多个因素，包括数据规模、集群配置、网络带宽等。一般来说，HDFS在处理大规模图数据和图计算时具有较好的性能，主要有以下几个原因：
数据分布：HDFS将大数据集划分为多个块，并在集群中多个节点上进行并行存储和处理，这样可以提高数据的读取和计算效率。
数据冗余：HDFS通过数据块的冗余备份机制，保证了数据的可靠性和容错性，在图数据处理中可以有效避免数据丢失或损坏。
压缩技术：HDFS支持数据的压缩存储，可以减少数据的存储空间，提高数据访问速度和传输效率。
MapReduce计算模型：HDFS结合MapReduce计算模型，可以实现并行化的图计算，将大规模的图数据分解成多个小任务并行处理，提高了计算的效率。
总的来说，HDFS在处理图数据和图计算时性能较好，但也需要根据具体的应用场景和需求进行合理的配置和优化。同时，随着大数据技术的发展，也出现了一些针对图数据处理的专门化存储和计算引擎，如GraphX、Giraph等，这些工具在处理图数据和图计算时可能具有更好的性能表现。
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