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hadoop使用场景
阅读量:6591 次
发布时间:2019-06-24

本文共 408 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

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  • 大数据量存储:分布式存储

  • 日志处理: Hadoop擅长这个

  • 海量计算: 并行计算

  • ETL:数据抽取到oracle、mysql、DB2、mongdb及主流数据库

  • 使用HBase做数据分析: 用扩展性应对大量的写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统

  • 机器学习: 比如Apache Mahout项目

  • 搜索引擎:hadoop + lucene实现

  • 数据挖掘:目前比较流行的广告推荐

  • 大量地从文件中顺序读。HDFS对顺序读进行了优化,代价是对于随机的访问负载较高。

  • 数据支持一次写入,多次读取。对于已经形成的数据的更新不支持。

  • 数据不进行本地缓存(文件很大,且顺序读没有局部性)

  • 任何一台服务器都有可能失效,需要通过大量的数据复制使得性能不会受到大的影响。

  • 用户细分特征建模

  • 个性化广告推荐

  • 智能仪器推荐

转载于:https://my.oschina.net/MrMichael/blog/298953

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