Hadoop是一个分布式计算框架，而ASP.NET是一个用于构建Web应用程序的框架，两者属于不同的技术范畴，因此不存在直接的“Hadoop ASP.NET架构”。但是，如果你想要在ASP.NET应用程序中处理大数据，可以考虑使用Hadoop的相关技术，如HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。以下是在ASP.NET中处理大数据的要点：
数据存储
- HDFS：作为Hadoop的分布式文件系统，HDFS可以在廉价的硬件上存储和管理大量数据，提供高吞吐量的数据访问。
数据处理
- MapReduce：这是一种编程模型，用于大规模数据集的并行处理。在ASP.NET中，可以通过调用Hadoop的MapReduce作业来处理数据。
性能优化
- 资源配置：在Hadoop集群中，可以通过增加节点数量、调整节点的内存和CPU资源分配来优化性能。
- 数据分区：合理的数据分区可以提高作业的并行度和性能，使数据能够均匀地分布在不同的节点上。
- 数据压缩：采用数据压缩的方式来减少数据在磁盘上的存储空间，并提高数据的传输速度。
- 数据本地化：尽可能地将数据移动到计算节点的本地磁盘上，避免数据的网络传输。
- 作业参数调整：调整Hadoop作业的参数，如Map和Reduce任务的数量、内存和CPU资源分配等，以优化作业的执行效率。
技术选型
在选择如何在ASP.NET中集成Hadoop时，需要考虑技术兼容性和团队的技术栈。例如，可以使用.NET的Hadoop客户端库，如Microsoft的HDInsight SDK，来简化在.NET应用程序中集成Hadoop的过程。
请注意，上述信息仅供参考，具体实现可能需要根据实际项目需求和技术环境进行调整。