Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）集群具有以下特点：
分布式存储：HDFS将文件划分为数据块，并将这些数据块分散存储在集群中的多个节点上，实现了数据的分布式存储。
冗余备份：HDFS会自动为每个数据块创建多个冗余备份，并将这些备份分布存储在不同的节点上，以提高数据的可靠性和容错性。
高容量：HDFS能够存储大规模的数据，支持PB级别的数据存储。
高吞吐量：HDFS的设计目标是实现高吞吐量的数据访问，适合大数据处理场景。
扩展性：HDFS可以方便地扩展集群的规模，通过添加更多的节点实现存储容量和处理能力的扩展。
数据局部性：HDFS会尽量将计算任务分配到存储数据的节点上执行，以减少数据的网络传输，提高计算效率。
故障自恢复：HDFS具有自动的故障检测和自动恢复机制，当集群中的节点发生故障时，可以自动将备份数据恢复到其他正常节点上。
适应大文件：HDFS适用于存储和处理大型文件，对于大于HDFS块大小（默认128MB）的文件，会自动划分为多个数据块进行存储。
总的来说，HDFS集群具有高容量、高吞吐量、高可靠性、高扩展性和自动故障恢复等特点，适用于大数据存储和处理的场景。
