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HDFS（Hadoop分布式文件系統）支持分布式計算框架的數據存儲和訪問優化主要通過以下幾點實現：
數據存儲：HDFS采用分布式存儲的方式，將文件切分成多個塊（Block），并復制到不同的節點上存儲，以保證數據的可靠性和容錯性。這樣，分布式計算框架可以將計算任務分配到多個節點上并并行處理，從而提高整體的計算性能。
數據訪問優化：HDFS采用主從架構，其中包括一個NameNode和多個DataNode。NameNode負責管理文件系統的元數據，包括文件的目錄結構和塊的位置信息，DataNode負責存儲實際的數據塊。通過這種方式，HDFS能夠快速定位和讀取文件的塊，減少數據訪問的時間。
數據本地化：HDFS支持數據本地化的特性，即將計算任務分配到存儲有數據塊的節點上執行，避免了數據的網絡傳輸，提高了計算效率。同時，HDFS也支持數據的復制和移動，以適應不同的計算需求。
總的來說，HDFS通過分布式存儲、數據本地化和元數據管理等方式，為分布式計算框架提供了高效的數據存儲和訪問支持，從而優化了整體的計算性能。
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