Hadoop分布式文件系统（HDFS）的基本需求可以归纳为以下几个方面：
可靠性：
- HDFS需要保证数据的可靠性，即使在节点故障或网络中断等情况下也能保持数据的完整性。
- 为实现可靠性，HDFS通常采用数据冗余和容错机制，如数据复制和数据块校验等。例如，HDFS默认将数据块复制三份并存储在不同的DataNode上，以确保数据的可靠性和可用性。
扩展性：
- HDFS需要能够支持大规模的数据存储和处理。
- 它应该能够无缝地扩展到数千甚至数百万个节点，以满足不断增长的数据需求。
- HDFS通过添加更多的节点（DataNode）来扩展存储容量和计算能力，这种水平扩展方式使得HDFS能够处理从几百GB到PB甚至EB级别的数据。
高性能：
- HDFS通过一系列设计策略实现高性能的数据读写。
- 包括数据分块与并行处理（默认数据块大小为64MB或128MB，可并行处理多个数据块）、数据本地化策略（尽量将数据块存储在离计算任务近的DataNode上以减少数据传输延迟）、优化的数据传输协议等。
高可用性：
- HDFS通过数据冗余复制、NameNode高可用配置、数据完整性校验、数据恢复与容错等机制实现高可用性。
- 这些机制确保了即使在节点故障或数据损坏的情况下，HDFS也能快速恢复数据并提供服务。
安全性：
- HDFS提供了一系列安全机制来确保在分布式环境中的数据安全性。
- 包括基于用户、组和权限的访问控制机制、数据加密技术、安全认证机制（如Kerberos）、安全传输协议（如SSL/TLS）以及安全审计功能等。
适合大数据处理：
- HDFS适合处理TB、PB级的数据和百万规模以上的文件数量。
- 它支持流式文件访问和一次写入、多次读取的模式，确保数据的一致性。
- 通过将数据位置暴露给计算框架，HDFS实现了移动计算而非数据的概念，减少了数据传输的开销。
成本效益：
- HDFS可以构建在廉价机器上，通过多副本提高可靠性，并有容错和恢复机制。
- 这使得HDFS成为一种经济高效的大规模数据存储和处理解决方案。
综上所述，HDFS通过其可靠性、扩展性、高性能、高可用性、安全性以及适合大数据处理的特点，满足了分布式文件系统的基本需求。
