大数据处理过程中，如何让Hadoop运行得更快一些？-低调大师

大数据处理过程中，如何让Hadoop运行得更快一些？

2017-04-02 663

在数据处理方面，我们发现数据输入速度一般要比的数据处理速度快很多，这种现象在大数据领域尤为明显。随着数据不断膨胀，相应的响应时间自然要有所增加，数据处理的复杂度也在不断提高。作为一个开发者，我们自然非常关注系统的运行速度问题。在云计算领域，一个小技巧也许能带来系统性能的大幅度提升。对于Hadoop来说，如何提升它的速度呢？来看看下文。

Hadoop是用以下的方式来解决速度问题：

1 使用分布式文件系统：这使得负载分摊，并壮大系统
2 优化写入速度：为了获得更快的写入速度，Hadoop架构是设计成先写入记录，然后在进行处理
3 使用批处理(Map/Reduce)来平衡数据传送速度和处理速度。

批处理所带来的挑战

批量处理的挑战在于，数据必须要间断性地进入才能保证流程正常运作，而如果数据源连续地输入，就会造成系统崩溃。

如果我们增加批处理窗口的话，

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银行大数据：非hadoop的架构证明

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