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，结果就会增加数据处理过程的时间，使得相关的数据分析报告也要推迟落入我们的手中。在许多系统里，他们会选择在非高峰时间进行数据批处理，而这个时间是非常有限的。随着数据的体积不断胀大，处理数据的时间就不断增加，这样发展下去的话，需要被处理的数据就会不断积压。这最终的结果有可能一天都处理不完数据。
通过流处理来提升速度
流处理的概念是非常简单的。我们并不需要等到所有数据记录完后才进行处理，我们可以边记录边处理。
拿生产线来做比喻，我们可以等到所有的组件齐全后才开始装配汽车，也可以在生产厂那边把组件包装好，然后再送到特定的生产线，并马上组装起来。不用说，你也知道哪个速度会更快一点吧。
