以下是HDFS设计时的目标。
1. 硬件故障
硬件故障对于HDFS来说应该是常态而非例外。HDFS包含数百或数千台服务器（计算机），每台都存储文件系统的一部分数据。事实上，HDFS存在大量组件并且每个组件具有非平凡的故障概率，这意味着某些组件始终不起作用。因此，检测故障并从中快速自动恢复是HDFS的设计目标。
2. 流式数据访问
在HDFS上运行的应用程序不是通常在通用文件系统上运行的通用应用程序，需要对其数据集进行流式访问。HDFS用于批处理而不用于用户的交互式使用，相对于数据访问的低延迟更注重数据访问的高吞吐量。
可移植操作系统接口（Portable Operating System Interface of UNIX, POSIX）标准设置的一些硬性约束对HDFS来说是不需要的，因此HDFS会调整一些POSIX特性来提高数据吞吐率，事实证明是有效的。
3. 超大数据集
在HDFS上运行的应用程序具有大型数据集。HDFS上的一个文件大小一般在吉字节（GB）到太字节（TB）。因此，HDFS需要设计成支持大文件存储，以提供整体较高的数据传输带宽，能在一个集群里扩展到数百上千个节点。一个HDFS实例需要支撑千万计的文件。
4. 简单的一致性模型
HDFS应用需要“一次写入多次读取”访问模型。假设一个文件经过创建、写入和关闭之后就不会再改变了。这一假设简化了数据一致性问题，并可实现高吞吐量的数据访问。MapReduce应用或网络爬虫应用都非常适合这个模型。将来还需要扩充这个模型，以便支持文件的附加写操作。
5. 移动计算而不是移动数据
当应用程序在其操作的数据附近执行时，计算效率更高。当数据集很大时更是如此，这可以最大限度地减少网络拥塞并