HDFS（Hadoop Distributed File System）は、主に以下のような用途で使われます。 ビッグデータのストレージ: 大量のデータを効率的に保存し、管理するために設計されています。特に、構造化されていないデータや半構造化データの保存に適しています。 データ分析: HDFSは、データ分析や処理のための基盤として利用されます。Apache Hadoopエコシステムの一部として、MapReduceやSparkなどのフレームワークと連携し、大規模なデータセットの分析を行います。 データの冗長性と耐障害性: データを複数のノードに分散して保存することで、ハードウェアの故障に対する耐性を持っています。これにより、データの損失を防ぎます。 スケーラビリティ: 新しいノードを追加することで、ストレージ容量や処理能力を簡単に拡張できます。これにより、ビジネスの成長に合わせてシステムをスケールアップできます。 コスト効率: HDFSは、一般的なハードウェア上で動作するため、コストを抑えつつ大規模なデータストレージを実現できます。 これらの特性から、HDFSは企業のデータウェアハウス、ログデータの保存、機械学習のデータセット管理など、さまざまな分野で広く利用されています。