HDFS和散布式计算框架怎样协同工作

HDFS（Hadoop散布式文件系统）是一个散布式文件系统，它通常与散布式计算框架（如Hadoop MapReduce、Apache Spark等）一起使用来处理大范围数据集。HDFS提供了数据存储和管理功能，而散布式计算框架则提供了数据计算和处理功能。

这二者是如何协同工作的主要包括以下因素有哪些：

1. 数据存储：HDFS作为数据存储系统，散布式计算框架可以通过HDFS将数据加载到集群中进行处理。散布式计算框架可以通过HDFS提供的API来读取和写入数据。

2. 数据处理：散布式计算框架可以利用HDFS存储的数据进行计算和处理。散布式计算框架可以通过HDFS提供的数据复制和数据块管理功能来提高计算性能和数据可靠性。

3. 数据传输：数据在HDFS中进行计算处理后，结果也能够保存回HDFS中。散布式计算框架可以通过HDFS提供的数据传输功能来将计算结果保存到HDFS中，以供后续的处理和分析。

总的来讲，HDFS和散布式计算框架之间的协同工作主要体现在数据存储、数据处理和数据传输等方面，通过这类协同工作，可以更有效地处理大范围数据集。