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首頁(yè)精彩閱讀Hadoop一般用在哪些業(yè)務(wù)場(chǎng)景？
Hadoop一般用在哪些業(yè)務(wù)場(chǎng)景？
2014-12-26
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      其實(shí)我們要知道大數(shù)據(jù)的實(shí)質(zhì)特性：針對(duì)增量中海量的結(jié)構(gòu)化，非結(jié)構(gòu)化，半結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，在這種情況下，如何快速反復(fù)計(jì)算挖掘出高效益的市場(chǎng)數(shù)據(jù)？

      帶著這個(gè)問(wèn)題滲透到業(yè)務(wù)中去分析，就知道hadoop需要應(yīng)用到什么業(yè)務(wù)場(chǎng)景了?。?！如果關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)都能應(yīng)付的工作還需要hadoop嗎？

      比如 1.銀行的信用卡業(yè)務(wù)，當(dāng)你正在刷卡完一筆消費(fèi)的那一瞬間，假如在你當(dāng)天消費(fèi)基礎(chǔ)上再消費(fèi)滿某個(gè)額度，你就可以免費(fèi)獲得某種令你非常滿意的利益等等，你可能就會(huì)心動(dòng)再去消費(fèi)，這樣就可能提高銀行信用卡業(yè)務(wù)，那么這個(gè)消費(fèi)額度是如何從海量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中以秒級(jí)的速度計(jì)算出該客戶的消費(fèi)記錄，并及時(shí)反饋這個(gè)營(yíng)銷信息到客戶手中呢？這時(shí)候關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算出這個(gè)額度或許就需要幾分鐘甚至更多時(shí)間，就需要hadoop了，這就是所謂的“秒級(jí)營(yíng)銷”. 針對(duì)真正的海量數(shù)據(jù)，一般不主張多表關(guān)聯(lián)。

      2. 在淘寶，當(dāng)你瀏覽某個(gè)商品的時(shí)候，它會(huì)及時(shí)提示出你感興趣的同類商品的產(chǎn)品信息和實(shí)時(shí)銷售情況，這或許也需要用到hadoop.

      3. 就是報(bào)表用到的年度報(bào)告或者年度環(huán)比數(shù)據(jù)報(bào)告的時(shí)候也會(huì)用到hadoop去計(jì)算. 4.搜索引擎分析的時(shí)候應(yīng)該也會(huì)用到。一個(gè)網(wǎng)友說(shuō)過(guò)，其實(shí)還是看big data能否帶來(lái)多大的效益！比如銀行在躺著都賺錢的情況下，big data不一定是銀行的項(xiàng)目. 況且hadoop是新興技術(shù)，銀行業(yè)對(duì)新技術(shù)還是相對(duì)保守的.

hadoop 主要用于大數(shù)據(jù)的并行計(jì)算 并行計(jì)算按計(jì)算特征分為：

  • 數(shù)據(jù)密集型并行計(jì)算：數(shù)據(jù)量極大，但是計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)單的并行處理
    如：大規(guī)模Web信息搜索
  • 計(jì)算密集型并行計(jì)算：數(shù)據(jù)量相對(duì)不是很大，但是計(jì)算較為復(fù)雜的并行計(jì)算
    如：3-D建模與渲染，氣象預(yù)報(bào)，科學(xué)計(jì)算
  • 數(shù)據(jù)密集與計(jì)算密集混合型的并行計(jì)算
    如：3－D電影的渲染
    hadoop比較擅長(zhǎng)的是數(shù)據(jù)密集的并行計(jì)算。它主要是對(duì)不同的數(shù)據(jù)做相同的事情，最后再整合。
    我知道以及曾經(jīng)實(shí)驗(yàn)過(guò)的hadoop的例子有wordCount （相當(dāng)于hadoop的HelloWorld的程序）；
    文檔倒排索引；
    PageRank；
    K-Means 算法；
    這些程序都可以從網(wǎng)上找到相應(yīng)的解決方案。
    hadoop的是根據(jù)Google MapReduce 提出的開(kāi)源版本。但是它的性能不是很好。

hadoop主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)量大的離線場(chǎng)景。特征為：
      1、數(shù)據(jù)量大。一般真正線上用Hadoop的，集群規(guī)模都在上百臺(tái)到幾千臺(tái)的機(jī)器。這種情況下，T級(jí)別的數(shù)據(jù)也是很小的。Coursera上一門課了有句話覺(jué)得很不錯(cuò)：Don't use hadoop, your data isn't that big
      2、離線。Mapreduce框架下，很難處理實(shí)時(shí)計(jì)算，作業(yè)都以日志分析這樣的線下作業(yè)為主。另外，集群中一般都會(huì)有大量作業(yè)等待被調(diào)度，保證資源充分利用。
      3、數(shù)據(jù)塊大。由于HDFS設(shè)計(jì)的特點(diǎn)，Hadoop適合處理文件塊大的文件。大量的小文件使用Hadoop來(lái)處理效率會(huì)很低。
      舉個(gè)例子，百度每天都會(huì)有用戶對(duì)側(cè)邊欄廣告進(jìn)行點(diǎn)擊。這些點(diǎn)擊都會(huì)被記入日志。然后在離線場(chǎng)景下，將大量的日志使用Hadoop進(jìn)行處理，分析用戶習(xí)慣等信息。

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