请阐述HDFS中文件分块存储管理的原因和优势。

解答思路：

HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统，用于存储大规模数据。在HDFS中，文件被分割成多个块（Block）进行存储管理，这是为了提高数据的存储效率和可靠性。通过将文件分割成块，可以并行处理数据块，提高数据的读写效率。同时，块复制机制也增强了数据的可靠性，因为每个数据块可以复制到多个节点上进行存储，一旦某个节点出现故障，其他节点的数据块可以恢复丢失的数据。

最优回答：

HDFS中的文件被分块存储管理主要是为了以下几点原因：

1. 提高数据存储效率：通过将文件分割成块，可以并行处理数据块，从而提高数据的读写效率。
2. 提高数据可靠性：每个数据块可以复制到多个节点上进行存储，一旦某个节点出现故障，其他节点的数据块可以恢复丢失的数据。
3. 方便数据备份和恢复：由于数据是存储在多个节点上的，当需要进行数据备份或恢复时，只需复制相应的数据块即可。

除了上述的解答思路和最优回答，还需要了解以下几点关于HDFS分块存储管理的知识：

1. 块大小的选择：HDFS中的块大小通常是固定的，默认大小为64MB或128MB。这个大小的选择需要根据实际的应用场景和存储需求来确定，以平衡存储效率和数据传输效率。
2. 数据副本：为了提高数据的可靠性和可用性，HDFS中的每个数据块都会复制到多个节点上进行存储。这些副本的数量可以根据需要进行配置。
3. 数据均衡：在HDFS中，为了保持集群的负载均衡，会定期进行数据块的迁移和平衡操作，以确保数据在集群中的节点之间均匀分布。
4. 数据容错：由于HDFS是分布式存储系统，节点故障是不可避免的。为了处理这种情况，HDFS采用了数据容错机制，通过复制数据块到多个节点上来保证数据的可靠性。

通过以上解答和扩展知识，可以更全面地理解HDFS为什么文件要分块进行存储管理的原因。