HDFS（Hadoop分布式文件系统）在大数据分析和可视化中的最佳实践包括以下几点：
数据存储和管理：将大数据存储在HDFS中，利用其分布式文件存储的优势，可以高效地存储和管理大量数据。
数据处理：利用Hadoop生态系统中的MapReduce、Spark等计算框架对数据进行处理和分析，通过并行计算和分布式处理，可以加快数据处理速度。
数据采集和ETL：使用Hadoop生态系统中的工具如Apache Flume、Apache Sqoop等进行数据采集和ETL（抽取、转换、加载），将数据从各种来源导入到HDFS中进行分析。
数据可视化：将分析得到的结果进行可视化展示，可以更直观地理解数据的含义。可以利用各种可视化工具如Tableau、Power BI等对HDFS中的数据进行可视化分析。
数据安全和备份：在HDFS中设置数据备份和安全策略，确保数据的安全性和可靠性，以防止数据丢失或被破坏。
综上所述，将HDFS作为数据存储和管理的核心，结合Hadoop生态系统中的计算框架和工具，可以更好地进行大数据分析和可视化，提高数据处理效率和分析结果的准确性。
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