HDFS（Hadoop Distributed File System）数据块储存方式的优势广泛，但根据提供的参考文章，我们可以明确一些HDFS的优势，并据此推断出其不包括的优势。 HDFS的主要优势包括： 1. **高容错性**：通过数据块的复制和分布式存储方式，保证数据的可靠性和容错性。 2. **扩展性好**：可以很容易地扩展存储容量，只需增加节点即可实现存储空间的扩展，支持PB级别的数据存储。 3. **高吞吐量**：可以并行地处理大量数据，支持高并发读写操作，提供高吞吐量的数据访问性能。 4. **数据处理效率高**：采用分布式存储和计算的方式，在集群中并行处理数据，提高数据处理效率。 5. **成本低廉**：基于廉价硬件搭建的分布式存储系统，成本更加低廉。 6. **支持数据备份和恢复**：通过数据冗余和备份机制保证数据的安全性和可靠性。 然而，根据参考文章，我们可以推断HDFS数据块储存方式的优势不包括以下方面： * **不支持小文件高效存储**：HDFS的块大小默认为128MB，因此对于小文件的存储效率较低。同时，由于小文件较多，也会增加NameNode的负担，降低系统的性能。 * **不支持高并发写入**：由于HDFS采用了多副本机制，需要进行复制和同步操作，因此对于高并发写入的场景，性能会有所降低。 * **不适合实时数据处理**：由于HDFS采用了批量处理机制，因此对于实时数据处理的场景，HDFS的响应时间较长。 综上所述，HDFS数据块储存方式的优势不包括**高效存储小文件**、**支持高并发写入**和**实时数据处理**。这些方面是在某些场景下选择HDFS时需要考虑的限制因素。
