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Hadoop主要应用:Hadoop大数据架构应用场景

作者:张老师 浏览次数: 2020-01-08 17:42
Hadoop技术,从最开始的小众领域,成为大数据处理的主流技术框架,得益于Hadoop框架对于数据处理的高效性和准确性。而随着更多的行业企业开始认识到大数据的价值,Hadoop也有了更多的应用场景。那么Hadoop主要应用哪些行业哪些场景呢,下面我们来具体聊一聊。

大数据处理的实质性要求,其实是对于海量的数据进行价值挖掘,但是这些数据并非都是结构化的数据,因为结构化的数据,通过传统的数据处理手段也能实现,并非一定要用到Hadoop。一般涉及到要用Hadoop框架的,需要处理的数据量大是一方面,半结构化、非结构化的数据处理,才是重点需要解决的问题。

Hadoop主要应用

我们举一些生活当中的例子来看,信用卡消费,常常设有消费门槛,当你当日消费满多少额度时,就能够得到奖励,这是银行提上信用卡业务的手段。那么信用卡消费额度时如何确定的呢,背后就是大数据的功劳,从海量的业务数据中以秒级的速度计算出该客户的消费记录,并及时反馈这个营销信息到客户手中,促进用户的进一步消费。

再举个网上购物的例子,在某宝上购物,当我们在浏览一个商品时,它会主动推送相关的同类产品信息和销售情况给用户,促进用户下单和相关产品的消费。这背后的实现逻辑,也是Hadoop的支持。

Hadoop主要应用在哪些状况下的数据处理呢?

①数据密集型并行计算:数据量极大,但是计算相对简单的并行处理,例如大规模Web信息搜索;

②计算密集型并行计算:数据量相对不是很大,但是计算较为复杂的并行计算,例如3-D建模与渲染,气象预报等;

③数据密集与计算密集混合型的并行计算,例如3-D电影的渲染。

总的来说,Hadoop主要应用在数据密集的并行计算是比较适合,针对不同的数据做不同的处理,最后再将数据处理结果整合在一起,实现对多种数据类型的分析和处理。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,专业大数据培训课程,更多详情可联系客服了解!
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