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HDFS（Hadoop分布式文件系統）支持大規模并行處理工作負載的主要方式包括以下幾點：
數據分布和冗余：HDFS將大文件分割成小塊（通常為128MB或256MB），并將這些塊分散存儲在Hadoop集群中的多個節點上。這樣可以實現數據的并行讀取和寫入，提高數據處理效率。此外，HDFS還提供數據冗余備份功能，通過在不同節點上存儲數據的副本，確保數據的可靠性和容錯性。
任務并行處理：HDFS與MapReduce并行計算框架結合使用，可以實現大規模數據的并行處理。MapReduce將作業分解為多個獨立的任務，并在集群中的多個節點上同時執行這些任務，從而實現作業的并行處理。HDFS作為底層存儲系統為MapReduce提供數據讀取和寫入的支持，實現了數據和計算的分離。
數據本地性：HDFS支持數據本地性原則，即盡可能將計算任務分配給存儲有相關數據的節點執行，減少數據的網絡傳輸開銷。通過在計算節點上執行數據處理任務，可以有效減少數據的傳輸延遲，提高作業的執行效率。
擴展性和容錯性：HDFS具有良好的擴展性和容錯性，可以支持數千到數萬臺服務器組成的大規模集群。HDFS采用分布式存儲和副本機制，可以動態添加節點來擴展存儲容量和計算能力，并通過副本的容錯機制保證數據的可靠性。
總的來說，HDFS通過數據分布和冗余、任務并行處理、數據本地性以及擴展性和容錯性等方式支持大規模并行處理工作負載，為Hadoop生態系統中各種數據處理和分析工作提供了穩定高效的基礎設施。
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