分布式文件系统 (DFS) 是一种跨网络中的多个服务器或节点存储和访问文件的方法，使其对用户和应用程序而言，看起来像是一个统一的存储系统。 与依赖于单个服务器或存储设备的传统文件系统不同，DFS 将数据分布在多台机器上，从而实现可扩展性、容错性和并发访问。 这种设计对于处理大型数据集或为地理位置分散的团队提供服务特别有用，因为它允许高效地共享资源而不会产生瓶颈。
分布式文件系统的架构通常涉及一个服务器（节点）集群，这些服务器共同管理文件存储和检索。 文件被分成更小的块，这些块被分布并在节点之间复制，以确保冗余。 例如，Hadoop 的 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）将文件分成块，在不同的节点上存储每个块的多个副本，并使用中央 NameNode 来跟踪它们的位置。 这种设置确保即使某个节点发生故障，数据仍然可以从其他副本访问。 类似地，像 Ceph 或 GlusterFS 这样的系统使用算法将数据分布在节点之间，平衡负载并最大限度地减少延迟。 客户端与 DFS 交互，就像它是一个本地文件系统一样，从而抽象出底层节点通信的复杂性。
开发人员在需要高可用性、水平扩展或处理大规模数据的场景中使用分布式文件系统。 例如，在大数据分析中，HDFS 允许像 Apache Spark 这样的框架通过从多个节点读取并行处理 TB 级的数据。 云存储服务（如 Amazon S3，尽管它不是严格意义上的 DFS）共享类似的原则，从而实现全局访问和持久性。 但是，也存在权衡：维护节点之间的一致性可能会引入延迟，并且复杂的故障恢复机制需要仔细配置。 了解这些权衡有助于开发人员为其用例选择合适的 DFS——无论是优先考虑速度（例如，使用最终一致性的系统）还是严格的数据完整性（例如，选择强一致性模型）。