近年来，云计算成为了互联网行业最热的话题之一。由于其高可靠性，高吞吐量及高可扩展性， Hadoop分布式文件系统HDFS成为了主流的云计算平台的底层存储系统，政府、高校、科研机构或者企事业单位均先后使用HDFS作为其集群的存储平台。然而，尽管HDFS有着良好的表现，其在性能上仍然存在明显的问题。比如NameNode的单点失效，数据存储空间浪费，小文件存储效率低等。现阶段的国内外研究往往仅针对上述单个问题作出分析与研究，没有系统地将HDFS的性能问题进行整合与改进。本文针对这些问题，设计与实现了一个高性能的HDFS存储平台。平台采用内存与硬盘的双重元数据备份机制，在保证NameNode高可用性的同时，降低了集群因NameNode宕机失效所需的恢复时间；在数据的存储上，平台采用基于ErasureCode的编码存储技术，对文件分块后的block数据进行编码存储，降低了集群的副本数量，提高了存储空间的利用率；平台也对HDFS存储小文件效率低的问题作出了改进，采用Hadoop提供的HAR文件格式，将小文件打包上传，减轻了NameNode的元数据存储压力，也同时提高了小文件的读写速度。文章最后通过一系列的实验来验证高性能HDFS存储平台在可用性，存储效率上的优势，满足了系统的设计要求。