hadoop應用場景
- 大數據量存儲：分布式存儲
- 日誌處理: Hadoop擅長這個
- 海量計算: 並行計算
- ETL:數據抽取到oracle、mysql、DB2、mongdb及主流數據庫
- 使用HBase做數據分析: 用擴展性應對大量的寫操作—Facebook構建了基於HBase的實時數據分析系統
- 機器學習: 比如Apache Mahout項目
- 搜索引擎:hadoop + lucene實現
- 數據挖掘：目前比較流行的廣告推薦
- 大量地從文件中順序讀。HDFS對順序讀進行了優化，代價是對於隨機的訪問負載較高。
- 數據支持一次寫入，多次讀取。對於已經形成的數據的更新不支持。
- 數據不進行本地緩存（文件很大，且順序讀沒有局部性）
- 任何一臺服務器都有可能失效，需要通過大量的數據復制使得性能不會受到大的影響。
- 用戶細分特征建模
- 個性化廣告推薦
- 智能儀器推薦
hadoop應用場景
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