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HDFS本身分布式文件系統，主要用于存儲大規模數據，而實時反饋和迭代優化通常需要更復雜的實時計算框架。但是，HDFS可以和其他實時計算框架結合使用，來支持大數據處理中的實時反饋和迭代優化。
一種常見的做法是將實時計算框架（如Apache Storm、Apache Flink、或Spark Streaming）與HDFS結合起來，實時計算框架用于對數據進行實時處理和分析，而HDFS用于存儲大規模數據。實時計算框架可以從HDFS中讀取數據，并將處理結果寫回到HDFS中，從而實現實時反饋和迭代優化。
另一種做法是使用Hadoop MapReduce框架來進行迭代計算，MapReduce框架可以將迭代計算過程分成多個Map和Reduce階段，并通過HDFS來存儲中間結果。這種方式雖然不是實時計算，但可以通過迭代優化的方式來處理大規模數據。
總的來說，HDFS可以通過與實時計算框架結合使用，或通過MapReduce框架進行迭代計算，來支持大數據處理中的實時反饋和迭代優化。
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