专栏承接：上一讲我们系统梳理了大数据的分层架构、开源工具栈与落地路径。其中分布式存储是整个大数据技术栈的底层基石 —— 没有可靠的海量存储底座，上层的计算、分析、AI 应用都无从谈起。本讲我们深入大数据存储的事实标准 ——HDFS，从 Google GFS 的原始设计思想，到源码级的读写流程拆解，再到手把手搭建与 Java 代码实战，彻底搞懂分布式存储的实现逻辑。本讲核心收获：分布式文件系统的本质与设计哲学HDFS 三大核心角色的分工与协作机制文件读写的完整底层流程与原理一步一步搭建 HDFS 单机伪分布式集群Java API 操作 HDFS 的完整可运行代码HDFS 的适用边界与生产级调优要点7.1 为什么必须用分布式存储？从单机存储的痛点说起在 HDFS 诞生之前，企业存储主要依赖单机硬盘、RAID 磁盘阵列或高端存储设备，面对 PB 级数据时存在三个不可逾越的瓶颈：7.1.1 容量瓶颈：单机容量无法无限扩展一块普通 8T SATA 硬盘的容量已经接近民用上限，而大数据场景下数据量通常是 PB 级（1PB=1024TB）。存储 1PB 数据需要 128 块 8T 硬盘，单台服务器无法容纳这么多磁盘高端存储设备扩容成本极高，每 TB 成本是普通服务器的 5
