在大数据时代,谁掌握了数据,谁就掌握了主动权。面对着日益增长的海量数据,海量数据的存储成为了另一个新的研究课题。传统的数据库已经无法完成海量数据的存储、检索等一系列功能,而HDFS作为一个面向大规模数据密集型应用的、可伸缩的分布式文件系统解决了海量数据存储的问题。基于HDFS文件系统的性能、可靠性、可扩展性等一系列优势,HDFS受到了越来越多企业的青睐。然而,企业在使用HDFS的同时在其升级的工作中却遇到了众多困难。本文首先研究了HDFS文件系统的理论知识,主要包含Google发表的《The Google file system》论文;并以此为基础,深入剖析了HDFS诞生的理论基础、架构以及常用的读、写流程。其次,结合本人实习期间的工作内容,详细的介绍了HDFS文件系统常用的升级方案,并结合升级方案提出了一种新的服务端向下兼容的升级方案,此方案可以解决定制化功能后的HDFS无法升级到社区版本的问题。并基于实习公司HDFS的实际情况,介绍了如何在拥有众多历史负担的情况下将低版本的HDFS跨版本升级到3.1.2版本的具体实现。最后,在相同测试环境下对升级前后的HDFS进行了简单的性能测试,充分验证了方案的可行性以及重要性。本文介绍了HDFS升级方案的设计思路与具体实现,为其它有类似升级需求的企业提供了新的思路。