HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop生态系统中的核心组件，专门设计用于在Linux集群中存储和管理大规模数据集。其主要作用包括：
分布式存储：HDFS将数据分割成多个小块（Block），并将这些块分布在多个节点上，以实现数据的可靠存储和高吞吐量访问。
高容错性：通过多副本策略，HDFS确保数据的可靠性。即使某些节点发生故障，数据也不会丢失，并且系统可以自动恢复。
大文件支持：HDFS支持存储超大文件，通过将大文件拆分成多个小块并分布在多个节点上来实现。
高吞吐访问：HDFS优化用于大规模数据集的批量处理，适合高吞吐量的数据访问场景。
可扩展性：HDFS设计为可以横向扩展，通过简单地增加节点来扩展集群的存储容量和计算能力，支持PB级别的数据存储。
成本效益：HDFS能够在廉价的普通机器上运行，降低了企业的硬件资源投入，使得大数据处理更加经济。
高可用性：通过配置Active/Standby NameNodes等措施，HDFS可以实现高可用性，确保在单点故障时集群仍能正常运行。
数据局部性：HDFS支持“Moving Computation is cheaper than Moving Data”的设计思想，尽量让计算任务在数据所在的位置执行，减少网络阻塞。
综上所述，HDFS在Linux集群中扮演着关键角色，它不仅提供了强大的数据存储和处理能力，还通过多种机制确保了数据的高可用性和系统的稳定性，是现代大数据处理架构的基础。