HDFS（Hadoop Distributed File System）在数据湖架构中扮演着关键的角色，其优势主要包括以下几点：
存储海量数据：HDFS是一个可扩展的分布式文件系统，能够存储海量的数据，提供高可靠性和容错性，适用于数据湖中存储各种类型和格式的数据。
支持并行计算：HDFS的分布式架构能够支持大规模并行计算，通过将数据分片存储在集群中的多个节点上，实现并行读写和处理数据，提高数据处理的效率。
弹性和容错性：HDFS提供了数据冗余和自动故障恢复机制，能够保证数据的高可靠性和可用性，即使某些节点出现故障也不会影响系统的正常运行。
与大数据生态系统集成：HDFS是Apache Hadoop生态系统的核心组件之一，与Hadoop生态系统的其他组件（如MapReduce、Spark、Hive等）无缝集成，实现数据湖中数据的存储、处理和分析。
总而言之，HDFS在数据湖架构中扮演着关键的角色，通过其可扩展、高可靠、高性能和与大数据生态系统的集成优势，帮助组织构建和管理大规模的数据湖，实现数据的存储、分析和应用。
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