Hadoop分布式文件系统（HDFS）是Hadoop生态系统中的核心组件之一，用于在大量计算节点上存储和管理大数据。HDFS通过以下方式管理存储空间：
块存储：HDFS将文件分割成固定大小的块（默认大小为128MB或256MB），并将这些块分布在集群中的不同节点上。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。数据节点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）：名称节点是HDFS集群的主节点，负责管理文件系统的元数据，包括文件名、权限、块列表及其存储位置等。名称节点还负责协调数据节点之间的数据复制和负载均衡。
副本策略：HDFS通过副本策略来确保数据的可靠性和容错性。默认情况下，每个数据块都有三个副本，分别存储在不同的数据节点上。副本策略可以根据需求进行调整，例如增加或减少副本数量。
存储池（Storage Pool）：HDFS支持存储池的概念，允许管理员将一组数据节点划分为一个逻辑存储池，并为该存储池分配特定的存储空间。这有助于实现资源的隔离和管理。
配额管理：HDFS支持对目录和文件设置存储配额，以限制用户或应用程序在HDFS中使用的存储空间。配额可以基于容量（如GB）或文件数量来设置。
数据压缩和编码：为了节省存储空间和提高数据传输效率，HDFS支持对数据进行压缩和编码。常见的压缩算法包括Snappy、LZO和Gzip等。
数据清理和归档：HDFS提供了数据清理和归档功能，允许管理员定期删除不再需要的数据或将旧数据移动到低成本的存储介质上。
通过以上方式，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，HDFS还提供了丰富的API和工具，方便用户进行数据存储和管理操作。
