在比较CentOS上的HDFS与其他分布式文件系统时，我们可以从多个维度进行分析，包括数据可靠性、容错性、可扩展性、性能特性、成本效益以及特定应用场景的适用性。
一、数据可靠性与容错性
- HDFS：通过数据冗余和自动故障恢复机制提供高可靠性和容错性。它将数据划分为多个块，并将这些块复制到不同的节点上，以防止单点故障。当某个节点发生故障时，HDFS可以自动将数据从备份节点恢复，确保数据的可靠性和持久性。
二、可扩展性
- HDFS：支持线性扩展，可以轻松地向集群中添加更多的节点，以适应不断增长的数据存储需求。
三、性能特性
- HDFS：适合大数据分析，可以高效地处理海量数据，并且可以与Hadoop生态系统中的其他组件（如MapReduce和Spark）结合使用，进行大数据分析和处理。
- 其他系统：如Ceph，也支持高吞吐量和大规模数据处理，同时提供了基于对象的存储特性，适合于需要高扩展性和灵活性的场景。
四、成本效益
- HDFS：被设计为适应低成本硬件的环境，这使得它可以在廉价的服务器上运行，并以最小的成本提供高可靠性和高性能的数据存储解决方案。
五、特定应用场景的适用性
- HDFS：适合处理大规模数据集，优化了大文件读写操作，但不适合低延迟数据访问的场景。
- 其他系统：如GlusterFS，支持FUSE，适合存储小文件，如图片，并且具有模块化堆叠式架构，适合于需要高可用性和扩展性的应用。
综上所述，HDFS在大数据处理领域具有明显优势，特别是在需要高可靠性和可扩展性的场景中。然而，对于需要低延迟数据访问或频繁小文件操作的场景，其他分布式文件系统可能更为合适。在选择分布式文件系统时，应根据具体的应用需求和场景来决定使用哪种系统。