HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个高度容错的分布式文件系统，它被设计用来跨多个服务器节点存储和管理大量数据。HDFS通过以下几种方式来管理存储空间：
块存储：HDFS将文件分割成多个块（默认大小为128MB或256MB），并将这些块分布在集群的多个节点上。每个块都有一个副本，以确保数据的可靠性和容错性。
数据节点（DataNodes）：HDFS集群中的工作节点称为数据节点。它们负责存储实际的数据块，并在需要时提供数据读写服务。
名称节点（NameNode）：HDFS集群中有一个特殊的节点称为名称节点，它负责管理文件系统的元数据，包括文件名、权限、块列表以及块所在的dataNode信息。名称节点还负责协调数据块的复制和恢复过程。
存储策略：HDFS允许管理员定义不同的存储策略，以优化数据放置和复制。例如，可以将热数据（频繁访问的数据）放在性能较高的节点上，而将冷数据（不常访问的数据）放在成本较低的存储介质上。
配额管理：HDFS支持对文件系统或特定目录设置存储配额，以限制用户或应用程序可以使用的存储空间量。
数据压缩和编码：为了节省存储空间和提高传输效率，HDFS支持对数据进行压缩和编码。管理员可以选择合适的压缩算法来减少数据的大小。
垃圾回收：HDFS有一个垃圾回收机制，用于删除不再需要的文件和块。当文件被删除或过期时，名称节点会更新文件系统的元数据，并指示数据节点删除相应的数据块。
平衡器（Balancer）：HDFS提供了一个名为Balancer的工具，用于在集群中的数据节点之间平衡数据分布。Balancer可以确保每个数据节点存储大致相同数量的数据块，从而提高集群的整体性能和可靠性。
通过这些机制，HDFS能够有效地管理存储空间，确保数据的可靠性和可用性，同时提供高性能和高吞吐量的数据访问能力。
