Hadoop应用场景：Hadoop大数据应用

作为大数据领域主流的平台框架之一，Hadoop在行业企业当中的应用越来越多，针对不同的大数据处理场景，Hadoop都能给出相应的解决方案。但是随着大数据的发展，我们发现，Hadoop在处理数据上有擅长的方面也有不擅长的方面，因也就是说Hadoop应用场景其实是有一定的偏向性的。


Hadoop的分布式架构，尤其在离线数据的大批量处理上表现出色，针对的数据场景有明显的几个特征：

①数据量大

一般真正有必要用到Hadoop框架的，集群规模都在几百至几千台机器，在这样的环境下，T级别的数据也算“小数据”，针对PB、ZB规模的数据，Hadoop也能做到很好的处理。

②离线处理

基于Hadoop的MapReduce框架，主要支持的是离线数据计算，集群当中有大量的作业等待调度，实现分析处理，在实时计算上，Hadoop并不擅长。

③数据块大

由于HDFS设计的特点，Hadoop更适合处理文件块大的文件。大量的小文件使用Hadoop来处理，可以说是大材小用，效率会很低。

随着大数据在更多行业的落地发展，Hadoop应用场景也会进一步扩展，包括金融、汽车、餐饮、电信、能源等各个行业，随着大数据的落地，Hadoop也会得到更多的应用。

我们日常生活当中非常熟悉的很多场景，其实 背后都是Hadoop在提供技术支持，比如说Facebook就用Hadoop Hive来进行日志分析、淘宝搜索中的自定义筛选也使用的Hadoop Hive、Twitter及LinkedIn等平台上推进的您可能认识的人等等……

对于不同的使用场景，Hadoop平台给开发人员提供了多样的API来完成不同类型的开发任务。通过数据建模、数据挖掘分析等，海量的离线数据通过Hadoop实现价值挖掘和应用。

总体来说，随着大数据在更多行业的落地，Hadoop应用场景还会进一步扩展，大数据与我们的日常生活的联系会愈加紧密，通过像Hadoop这样的大数据平台，数据的价值将得到更好的运用。成都加米谷大数据，大数据知识分享，开设线上线下大数据培训班，更多课程详情可联系客服了解！