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HDFS（Hadoop分布式文件系統）通常被用來存儲大規模數據，而不是用來支持實時更新和修改數據。通常情況下，HDFS是一個寫一次、讀多次的文件系統，不支持實時的數據更新和修改。
然而，為了支持數據的實時更新和修改，可以考慮以下幾種方法：
使用HBase：HBase是建立在HDFS之上的一個分布式數據庫，它支持快速的實時讀寫操作。HBase適合存儲實時更新和修改頻繁的數據，并且具有高可用性和可擴展性。
使用Apache Kafka：Kafka是一個高吞吐量的分布式消息系統，可以用來實時地處理和傳輸數據。通過將Kafka與HDFS集成，可以實現對數據的實時更新和修改。
使用Apache Spark Streaming：Spark Streaming是基于Spark的流處理引擎，可以實現對流數據進行實時處理和分析。通過將Spark Streaming與HDFS集成，可以實現對數據的實時更新和修改。
總的來說，雖然HDFS本身不適合實時更新和修改數據，但結合其他工具和技術，可以實現對數據的實時處理和分析。
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