大数据开发：Hadoop架构如何提高数据吞吐量？

Hadoop架构在目前的大数据处理上，具有极大的优势，其中主要的一个原因就是Hadoop解决了系统进行数据处理的数据吞吐量的问题。海量的大数据通过Hadoop架构集群能够进行高效稳定的数据处理，那么Hadoop吞吐量是如何通过系统架构得到提升的呢，下面我们来了解一下。

Hadoop系统架构，主要解决的大数据处理的问题，就是海量数据的分布式存储和计算，对于企业大数据的需求，包括数据存储，日志分析，商业智能，数据挖掘等需求都能解决。

Hadoop吞吐量

Hadoop吞吐量主要是基于数据处理流程而言的，数据进入系统，存储→计算→分析→结果再次进行存储，在这个过程中，主要起作用的就是Hadoop的核心组件，HDFS和MapReduce。

HDFS主要负责分布式存储，提供对应用数据高吞吐量的访问。MapReduce则负责分布式计算，在计算机集群上实现对海量数据的计算分析，因为是离线处理，所以能够同时处理的数据量很大，对于Hadoop吞吐量也有提升。

HDFS作为Hadoop的分布式文件系统，具有高度容错性、高度扩展性，适合部署在廉价的机器上，提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

容错性，主要是因为HDFS采用的是多副本的存储机制，将文件切分成固定大小的block，以多副本形式存储在多台机器上，当其中某台机器发生故障，其他副本仍然能够供正常使用。而扩展性，是因为Hadoop计算机集群结构当中，想要增加一台或多台机器是非常快的，扩展计算资源也很容易，当出现Hadoop吞吐量不足的情况下，能够快速地进行解决。

MapReduce，作为分布式计算框架，主要的优势是对于海量数据的离线处理，数据吞吐量得到保证，但是因为是离线处理，所以具有一定的延时性。MapReduce，分为主要分为Map和Reduce两个过程，先将数据处理任务分块，分配到集群上的计算机进行处理，计算完成后在集合汇总起来。

关于Hadoop吞吐量的问题，主要就是由Hadoop的核心组件来实现的，通过分布式架构，将海量数据的处理任务，进行切割分配，在计算机集群上完成处理，大大提升了同时处理处理的量级，也就实现了数据吞吐量的提升。