Hadoop采用GFS（Google File System）容错的原因主要有以下几点：
高容错性：GFS自动保存多个副本，通过增加副本的形式来提高容错性。当某个副本丢失后，它可以自动恢复，这是由GFS内部机制实现的，不必关心。
适合批处理：GFS通过移动计算而不是移动数据，把数据位置暴露给计算框架，这对于批处理任务非常适合。
适合大数据处理：GFS能够处理GB、TB，甚至PB级别的数据，以及能够处理百万规模以上的文件数量，这使得它非常适合于大数据处理。
高吞吐量：与低延时相比，Hadoop更注重高吞吐量。GFS可以支持高吞吐量的数据访问和写入。
简单的并发控制：GFS支持简单的并发控制机制，这使得在Hadoop中实现并发写入和读取数据变得更加容易。
高度可扩展性：GFS可以轻松地扩展到更大的集群中，这使得Hadoop可以随着数据量的增长而扩展其存储和处理能力。
总之，Hadoop采用GFS容错是因为GFS具有高容错性、适合批处理和大数据处理、高吞吐量、简单的并发控制以及高度可扩展性等优点，这些优点有助于提高Hadoop系统的可靠性和性能。