Hadoop在雅虎的应用

全球⼤数据领域20位最顶尖⼈才 ⼤数据不只是要处理很多的数字，还得要通过这些数字建⽴模型、深⼊挖掘，并且寻找那些有可能改变企业运营⽅式的信息。

以下谨为⼤家介绍20位⼤数据领域的顶尖⼈才。

Pinterest数据科学家安德莉亚·伯班克 Pinterest是⼀家以图⽚为主的社交⽹络，数据科学家安德莉亚?伯班克主要负责该公司的A/B测试，评估公司⽹站、APP的外观或功能变化会对它的6000万全球⽤户产⽣哪些影响。

如果Pinterest⽹站上的某个⼩模块让你想邀请朋友也来玩⼀玩，或是某⼀封它发来的推荐邮件让你关注了更多话题，那么这很可能就是伯班克团队的那只“看不见的⼿”起了作⽤。

她在今年三⽉的⼀次⾏业会议上表⽰：“为了今后能为⼏⼗亿⽤户提供服务，我们已经针对⼏百万⽤户做了数百次试验。

”试验还拓展到了Pinterest⾃⾝的运营上。

伯班克最⼤的成就之⼀，就是给Pinterest的其他员⼯赋权，让他们也能开展试验。

她表⽰：“以前只有⼀个故障点，但也只有⼀个知识点，现在不同了。

”——Andrew Nusca　0xdata公司物理学家、⿊客阿诺·康代尔 阿诺·康代尔从⼩就⽣长在⼀个科研氛围浓厚的环境中。

他出⽣于瑞⼠⼀个叫做下锡根塔尔的⼩村⼦，这个村⼦恰好位于拥有欧洲顶级粒⼦加速实验室的保罗谢尔学院（Paul Scherrer Institute）和欧洲⼤陆最着名的科技院校苏黎⼠联邦理⼯学院（ETH Zürich）之间。

在学习粒⼦物理学和超级计算机学期间，康代尔曾经在电脑上建⽴过宇宙的模型。

后来他搬到美国加利福尼亚州，在斯坦福⼤学直线加速器中⼼的全国加速实验室中⼯作（SLAC National Accelerator Laboratory），后来⼜开始创业，成为Skytree公司的创始⼯程师，并且设计了⼏套⾼性能的机器学习算法。

现在他是Oxdata公司h2o数据分析平台的核⼼开发者，他开发的这个h2o平台，被编程社区GitHub的成员誉为最优秀的开源Java机器学习项⽬，⽽且它还可以兼容流⾏的统计编程语⾔——R语⾔。

Hadoop概述及生态组件简介Hadoop是Apache软件基金会的顶级开源项目，是一套靠得住的，可扩展的，支持散布式计算的开源软件，由原雅虎公司Doug Cutting依照Google 发布的学术论文（Google File System、MapReduce、BigTable）而创建的开源项目。

Doug Cutting被称为Hadoop之父。

而Hadoop是一个虚构的名字，Doug Cutting说明Hadoop的得名：“那个名字是我小孩给一个棕黄色的大象玩具命名的。

我的命名标准确实是简短、容易发音和拼写，没有太多的意义，而且可不能被用于别处，小小孩恰正是这方面的高手”。

因此Hadoop 的logo确实是一只奔跑的棕黄色小象。

Hadoop是一个基础框架，许诺用简单的编程模型在运算机集群对大型数据集进行散布式处置。

它的设计规模从单一效劳器到数千台机械，每一个都提供本地计算和存储，框架本身提供运算机集群高可用的效劳而不是依托硬件来提供高可用性。

用户能够在不了解散布式底层细节的情形下，轻松地在Hadoop上开发和运行处置海量数据的应用程序，低本钱、高靠得住、高扩展、高有效、高容错等特性让Hadoop成为最流行的大数据分析系统。

Hadoop的特点Hadoop是一个能够对大量数据进行散布式处置的软件框架，它是以一种靠得住、高效、可伸缩的方式进行数据处置。

高靠得住性：Hadoop按位存储和处置数据的能力值得人们信任。

高扩展性：Hadoop是在可用的运算机集群间分派数据并完成计算任务的，这些集群能够方便地扩展到数以千计的节点中。

高效性：Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平稳，因此处置速度超级快。

高容错性：Hadoop能够自动保留数据的多个副本，而且能够自动将失败的任务从头分派。

低本钱：Hadoop 依托于社区效劳，它的本钱比较低。

Hadoop版本演进当前Hadoop已进展到第二代版本，最新稳固版本是。

hadoop使用场景Hadoop使用场景Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以处理大规模数据集。

它的出现解决了传统计算机无法处理大规模数据的问题，因此被广泛应用于各种场景。

以下是Hadoop的一些使用场景：1. 大数据存储Hadoop的分布式文件系统HDFS可以存储大规模数据集，并在集群中进行数据备份和恢复。

它的数据可靠性和可扩展性是传统文件系统无法比拟的。

因此，许多大型企业和组织都将Hadoop用于大数据存储。

2. 数据处理和分析Hadoop的MapReduce框架使得分布式计算变得简单和高效。

它可以在集群中并行执行任务，处理大规模数据集。

许多企业使用Hadoop来处理和分析数据，以便发现数据中的模式和趋势，作出更好的业务决策。

3. 数据挖掘和机器学习Hadoop的机器学习库Mahout可以帮助企业在大规模数据集上训练机器学习模型。

许多企业使用Hadoop来分析客户行为、识别欺诈或评估风险等。

Mahout还可以用于推荐系统、分类和聚类等任务。

4. 日志分析许多企业使用Hadoop来分析日志，以便了解产品的使用情况、识别系统故障或发现安全问题。

Hadoop可以帮助企业处理大量的日志数据，从中提取有价值的信息。

5. 图像和音频处理Hadoop可以用于处理图像和音频数据。

许多企业使用Hadoop来分析图像和音频数据，以便识别图像中的物体、提取音频中的声音特征等。

这些信息可以用于图像搜索、音频识别等应用。

总结Hadoop是一个强大的分布式计算框架，可以处理大量的数据。

它被广泛应用于各种场景，包括大数据存储、数据处理和分析、数据挖掘和机器学习、日志分析、图像和音频处理等。

随着大数据的不断增长，Hadoop的使用场景会越来越多，对企业的业务决策和发展有着重要的意义。

hbase使用场景和成功案例HBase是一个高可靠性、高性能、分布式的NoSQL数据库，它建立在Hadoop 分布式文件系统（HDFS）之上，提供了对大规模数据的存储和处理能力。

HBase 的设计目标是面向大数据，并且能够处理海量数据的读写操作。

在现实世界中，HBase被广泛应用于许多不同的场景中，取得了很多成功的案例。

1. 社交网络社交网络是大规模数据的重要来源之一，HBase在处理社交网络数据方面非常有优势。

HBase的高可扩展性和快速读写能力使得它成为存储用户信息、关系网络和社交媒体数据的理想选择。

Facebook就是一个成功使用HBase的案例。

Facebook使用HBase存储海量的用户数据、社交关系和用户活动日志，以支持其庞大的用户群体。

2. 实时分析HBase的快速读写能力使得它非常适合用于实时分析场景。

实时分析通常需要快速获取大量的数据，并对其进行实时计算和统计分析。

HBase的分布式架构和列式存储模式允许并行读写，能够满足实时分析的性能需求。

Twitter使用HBase来存储和分析大规模的实时数据流，以便快速检索和分析用户的发帖信息。

3. 日志处理日志处理是另一个适合使用HBase的场景。

日志数据通常具有高度的结构化，而且需要进行强大的查询和分析。

HBase提供的强大的列式存储和快速的读取能力使得它成为处理大量日志数据的理想选择。

雅虎是一个成功使用HBase进行日志处理的案例。

雅虎使用HBase来存储和分析来自其各种网站和应用程序的日志数据，以便进行用户行为分析和广告定位。

4. 物联网物联网是一个快速发展且数据量庞大的领域。

HBase的高可扩展性和分布式架构能够很好地适应物联网场景的需求。

物联网设备产生的大数据需要被高效地收集、存储和查询，而HBase能够提供低延迟的读写操作，以满足物联网应用对实时性和可扩展性的要求。

中国移动是一个成功使用HBase来管理物联网设备数据的案例，他们使用HBase来存储和查询数十亿个物联网设备的数据。

一、Hadoop架构Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称HDFS。

HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。

Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS 和MapReduce。

HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。

Hadoop 由许多元素构成。

其最底部是Hadoop Distributed File System （HDFS），它存储Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。

HDFS（对于本文）的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由JobTrackers 和TaskTrackers 组成。

Hadoop 分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。

HDFS对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。

可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。

但是HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的（参见图1），这是由它自身的特点决定的。

这些节点包括NameNode（仅一个），它在HDFS 内部提供元数据服务；DataNode，它为HDFS 提供存储块。

由于仅存在一个NameNode，因此这是HDFS 的一个缺点（单点失败）。

存储在HDFS 中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。

这与传统的RAID 架构大不相同。

块的大小（通常为64MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。

NameNode 可以控制所有文件操作。

HDFS 内部的所有通信都基于标准的TCP/IP 协议。

大数据第二章课后题答案黎狸1.试述Hadoop和谷歌的MapReduce、GFS等技术之间的关系。

Hadoop是Apache软件基金会旗下的一-个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。

①Hadoop 的核心是分布式文件系统( Hadoop Ditributed FileSystem,HDFS )和MapReduce。

②HDFS是对谷歌文件系统( Google File System, GFS )的开源实现，是面向普通硬件环境的分布式文件系统，具有较高的读写速度、很好的容错性和可伸缩性，支持大规模数据的分布式存储，其冗余数据存储的方式很好地保证了数据的安全性。

③MapReduce 是针对谷歌MapReduce的开源实现，允许用户在不了解分布式系统底层细节的情况下开发并行应用程序,采用MapReduce 来整合分布式文件系统上的数据，可保证分析和处理数据的高效性。

2.试述Hadoop具有哪些特性。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，它具有以下几个方面的特性。

①高可靠性。

采用冗余数据存储方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证正常对外提供服务。

②高效性。

作为并行分布式计算平台，Hadoop采用分布式存储和分布式处理两大核心技术，能够高效地处理PB级数据。

③高可扩展性。

Hadoop的设计目标是可以高效稳定地运行在廉价的计算机集群上，可以扩展到数以千计的计算机节点。

④高容错性。

采用冗余数据存储方式，自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务进行重新分配。

⑤成本低。

Hadoop采用廉价的计算机集群，成本比较低，普通用户也很容易用自己的PC搭建Hadoop运行环境。

⑥运行在Linux平台上。

Hadoop是基于Java语言开发的，可以较好地运行在Linux平台上。

⑦支持多种编程语言。

Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，如C++。

Hadoop大数据分析技术在电商营销中的应用随着互联网的发展，电商行业的竞争越来越激烈。

如何让自己的商品卖的更好、更快，是每家电商公司都必须思考的问题。

而大数据分析技术的应用，可以帮助电商公司更好的了解市场需求，调整营销策略，提升销售额。

Hadoop作为一种大数据分析工具，已经在电商行业中得到了广泛应用，本文将就此展开论述。

一、Hadoop大数据分析技术简介Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式计算框架，可以在大规模集群上存储和分析数据。

它实现了MapReduce计算模型和分布式文件系统HDFS。

在使用Hadoop进行大数据分析时，可以采用分布式计算的方式，将数据分成多个小块并在多台计算机上进行计算，大大提高了计算效率。

此外，Hadoop还采用了多副本机制，在数据冗余备份的同时保证了数据的安全性。

二、Hadoop在电商营销中的应用1.基于用户需求的推荐系统电商公司可以通过采集用户的浏览、购买、搜索等行为数据，并通过Hadoop进行数据分析，了解用户喜好、消费习惯等，从而精准地为用户推荐商品，并提高用户购买转化率。

例如京东、淘宝等电商公司都在使用推荐系统，从而为用户提供更好的购物体验。

2.商品销售预测电商公司可以通过Hadoop对历史销售数据、用户评论等数据进行分析，预测未来的销售趋势，为公司的采购和销售策略提供参考，提高供需匹配的准确率，降低库存和滞销风险。

3.营销策略调整电商公司可以通过Hadoop对不同营销策略的效果进行分析，比如对促销活动的转化率、销售额等数据进行分析，然后根据数据情况及时调整营销策略。

同时，电商公司还可以对不同用户群体的喜好进行数据分析，从而为不同用户提供不同的营销策略，提高用户购买转化率与销售额。

4.客户细分电商公司可以通过Hadoop对不同的用户进行分类，例如按照年龄、性别、地理位置等进行分类，进而为不同群体提供不同的个性化服务。

同时，通过对不同用户的行为数据进行分析，电商公司可以发现一些有共同行为的用户，并进一步掌握这些用户的需求和兴趣，为这些用户提供更有针对性的服务。

Hadoop的中国前途作者：刘洪宇来源：《中国计算机报》2009年第45期Hadoop在中国的征程出奇地顺利,从每年一次的小型窄众沙龙,发展成为今年11月中旬,数百名爱好者参加的学术大会,仅仅用了两年。

“过去这是一个草根运动,现在则得到了企业界的一致支持,尤其是年轻的同学们的热情参与。

”中国科学院计算技术研究所总工程师徐志伟研究员对此深感欣慰。

就在这两年中,一个憨态可掬的翘鼻子小白象(Hadoop Logo)开始如那个经典的Linux小企鹅一样深入人心。

在云计算的大趋势下,这一开源项目更是以其出众的技术特性掀起了一阵不小的“Hadoop云旋风”。

雅虎贡献不遗余力Hadoop是一个分布式系统的基础架构,由Apache基金会开发。

借助它,用户可以在不了解分布式底层细节的情况下开发分布式程序,并且能够充分利用集群的运算和存储能力。

让这项技术为人所知的是Google。

Google有个公开的秘密,它在数据中心使用廉价的Linux PC组成集群,运行它向公众提供的各种服务,而这种形态因为符合定义,被认为是云计算的雏形。

在这样的集群上,开发人员该如何进行分布式开发呢?Google有三个法宝,即核心组件GFS、MapReduce和BigTable,分别是分布式文件系统、分布式运算的抽象操作以及大型的分布式数据库。

借助它们,即使是分布式开发的新手也可以迅速使用Google的基础设施。

Hadoop项目也同样由三部分HDFS、MapReduce和Hbase组成,分别对应Google的三大组件,是其开源实现。

Hadoop被认为是云计算初级阶段的实现。

近几年来,Hadoop之所以产生了吸引学术界和产业界的巨大魅力,特别是很多互联网公司使用Hadoop进行生产和运行,主要得益于Hadoop面向应用问题,针对处理海量数据而设计,这正是以互联网公司为代表的企业所要面对的;同时,Hadoop是开放源码软件,交流和合作平台也更为广阔。

林子雨大数据技术原理及应用课后题答案大数据第一章大数据概述课后题 (1)大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5)大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10)大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16)大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22)大数据第六章云数据库课后作题 (28)大数据第七章MapReduce课后题 (34)大数据第八章流计算课后题 (41)大数据第九章图计算课后题 (50)大数据第十章数据可视化课后题 (53)大数据第一章课后题——大数据概述1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。

第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及，计算机走入企业和千家万户。

代表企业：Intel，AMD，IBM，苹果，微软，联想，戴尔，惠普等。

第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。

代表企业：雅虎，谷歌阿里巴巴，百度，腾讯。

第三次信息浪潮2010年前后，云计算大数据，物联网快速发展，即将涌现一批新的市场标杆企业。

2.试述数据产生方式经历的几个阶段。

经历了三个阶段:运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。

用户原创内容阶段Web2.0时代。

感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。

3.试述大数据的4个基本特征。

数据量大（Volume）据类型繁多（Variety）处理速度快（Velocity）价值密度低（Value）4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。

大数据摩尔定律：人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，即每两年就增加一倍。

5.科学研究经历了那四个阶段？实验比萨斜塔实验理论采用各种数学，几何，物理等理论，构建问题模型和解决方案。

例如：牛一，牛二，牛三定律。

计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。

数据以数据为中心，从数据中发现问题解决问题。

6.试述大数据对思维方式的重要影响。

全样而非抽样效率而非精确相关而非因果7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别？数据仓库以关系数据库为基础，在数据类型和数据量方面存在较大限制。

林子雨大数据技术原理与应用第二章课后题答案-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII大数据第二章课后题答案黎狸1.试述Hadoop和谷歌的MapReduce、GFS等技术之间的关系。

Hadoop是Apache软件基金会旗下的一-个开源分布式计算平台，为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。

①Hadoop 的核心是分布式文件系统( Hadoop Ditributed FileSystem,HDFS )和MapReduce。

②HDFS是对谷歌文件系统( Google File System, GFS )的开源实现，是面向普通硬件环境的分布式文件系统，具有较高的读写速度、很好的容错性和可伸缩性，支持大规模数据的分布式存储，其冗余数据存储的方式很好地保证了数据的安全性。

③MapReduce 是针对谷歌MapReduce的开源实现，允许用户在不了解分布式系统底层细节的情况下开发并行应用程序,采用MapReduce 来整合分布式文件系统上的数据，可保证分析和处理数据的高效性。

2.试述Hadoop具有哪些特性。

Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，并且是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的，它具有以下几个方面的特性。

①高可靠性。

采用冗余数据存储方式，即使一个副本发生故障，其他副本也可以保证正常对外提供服务。

②高效性。

作为并行分布式计算平台，Hadoop采用分布式存储和分布式处理两大核心技术，能够高效地处理PB级数据。

③高可扩展性。

Hadoop的设计目标是可以高效稳定地运行在廉价的计算机集群上，可以扩展到数以千计的计算机节点。

④高容错性。

采用冗余数据存储方式，自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务进行重新分配。

⑤成本低。

Hadoop采用廉价的计算机集群，成本比较低，普通用户也很容易用自己的PC搭建Hadoop运行环境。

大数据的起源大数据是指规模庞大、种类繁多且难以处理的数据集合。

它的起源可以追溯到20世纪90年代，当时互联网的快速发展使得数据的产生和存储量大幅增加。

随着互联网的普及和技术的进步，大数据的概念逐渐被提出并得到广泛关注。

在过去，数据的收集和处理主要依靠传统的数据库管理系统，但这些系统无法处理大规模的数据。

随着互联网的兴起，人们开始意识到传统的数据处理方法已经无法满足快速增长的数据需求。

因此，人们开始寻找新的方法来处理大规模的数据集合，从而引发了大数据的起源。

大数据的起源可以追溯到2003年，当时美国科技公司Google发表了一篇名为《Google File System》的论文，介绍了一种用于存储和处理大规模数据的分布式文件系统。

这个系统被称为Google文件系统（GFS），它的出现标志着大数据时代的开始。

随后，Google又发表了一篇名为《MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters》的论文，介绍了一种用于分布式计算的编程模型和处理框架。

这个框架被称为MapReduce，它的出现进一步推动了大数据技术的发展。

在Google的启发下，其他科技公司也开始研究和开发大数据技术。

2008年，雅虎推出了一个名为Hadoop的开源项目，它是一个基于MapReduce模型的分布式计算框架。

Hadoop的出现使得大数据处理变得更加容易和可行，为大数据的应用奠定了基础。

随着时间的推移，大数据的概念逐渐被广泛接受和应用。

大数据技术不仅在互联网行业得到了广泛应用，还在金融、医疗、零售等各个领域发挥着重要作用。

通过对大数据的收集、存储、处理和分析，人们可以获取更多的信息和洞察力，从而做出更准确的决策和预测。

总结起来，大数据的起源可以追溯到20世纪90年代，随着互联网的快速发展和数据量的增加，人们开始寻找新的方法来处理大规模的数据集合。

Google的GFS和MapReduce的论文以及雅虎的Hadoop项目为大数据技术的发展奠定了基础，使得大数据得以应用于各个领域，成为当今社会不可忽视的重要资源。

hadoop的生态体系及各组件的用途
Hadoop是一个生态体系，包括许多组件，以下是其核心组件和用途：
1. Hadoop Distributed File System (HDFS)：这是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。

它设计为高可靠性和高吞吐量，并能在低成本的通用硬件上运行。

通过流式数据访问，它提供高吞吐量应用程序数据访问功能，适合带有大型数据集的应用程序。

2. MapReduce：这是Hadoop的分布式计算框架，用于并行处理和分析大规模数据集。

MapReduce模型将数据处理任务分解为Map和Reduce两个阶段，从而在大量计算机组成的分布式并行环境中有效地处理数据。

3. YARN：这是Hadoop的资源管理和作业调度系统。

它负责管理集群资源、调度任务和监控应用程序。

4. Hive：这是一个基于Hadoop的数据仓库工具，提供SQL-like查询语言和数据仓库功能。

5. Kafka：这是一个高吞吐量的分布式消息队列系统，用于实时数据流的收集和传输。

6. Pig：这是一个用于大规模数据集的数据分析平台，提供类似SQL的查询语言和数据转换功能。

7. Ambari：这是一个Hadoop集群管理和监控工具，提供可视化界面和集群配置管理。

此外，HBase是一个分布式列存数据库，可以与Hadoop配合使用。

HBase 中保存的数据可以使用MapReduce来处理，它将数据存储和并行计算完美地结合在一起。

Hadoop十大应用及案例Hadoop是一个分布式计算框架，可用于处理和分析大规模数据集。

以下是Hadoop的十大应用场景和案例：1.数据分析Hadoop在数据分析中非常有用，特别是对于大数据集。

它允许用户在集群中并行处理数据，从而使分析更快速和高效。

一种典型的应用是客户行为分析，通过分析大量客户的交易数据和交互数据，企业可以更好地了解客户需求，以制定更加精准的营销策略。

2.搜索引擎搜索引擎是Hadoop的另一个常见应用场景。

例如，Hadoop被用来处理和索引网页，使得用户可以在搜索引擎中快速找到他们需要的信息。

Hadoop的分布式处理能力使得这种大规模的索引和查询操作成为可能。

3.数据仓库Hadoop可以作为数据仓库使用，存储大规模的数据集。

与传统的关系型数据库不同，Hadoop可以处理大规模的半结构化和非结构化数据，而且可以高效地进行查询和分析。

例如，企业可以使用Hadoop作为其数据仓库，存储和分析销售、市场、财务等各个方面的数据。

4.机器学习Hadoop为机器学习提供了强大的支持。

由于Hadoop可以处理大规模的数据集，并且可以在集群中并行执行任务，因此它非常适合进行机器学习算法的训练。

例如，可以使用Hadoop进行大规模的图像识别或者语音识别训练。

5.文本处理Hadoop可以高效地处理文本数据。

例如，可以使用Hadoop对大规模的文本文件进行分词、词频统计、情感分析等操作。

这种操作在传统的单台计算机上是不可能完成的，因为它的计算和存储能力有限。

但是，在Hadoop中，这些操作可以在集群中并行执行，使得它们变得可能并且更加高效。

6.推荐系统Hadoop可以用于构建推荐系统。

推荐系统通常需要分析大量的用户数据以找出用户可能感兴趣的物品或服务。

Hadoop的分布式计算能力使得这种分析能够在短时间内完成。

例如，电子商务网站可以使用Hadoop来分析用户的购买记录和浏览行为，以提供个性化的商品推荐。

hadoop应⽤场景总结我个⼈接触hadoop仅仅不到⼀年，因为是业余时间学习，故进度较慢，看过好多视频，买过好多书，学过基本知识，搭建过伪分布式集群，有过简单的教程式开发，恰逢毕业季，⾯试过相关岗位，⾃认为路还很远，还需⼀步⼀步积累。

今天总结⼀篇关于hadoop应⽤场景的⽂章，⾃认为这是学习hadoop的第⼀步，本⽂主要解答这⼏个问题：hadoop的⼗⼤应⽤场景？hadoop到底能做什么？2012年美国著名科技博客GigaOM的专栏作家Derrick Harris跟踪云计算和Hadoop技术已有多年时间，在⼀篇⽂章中总结了10个Hadoop的应⽤场景，下⾯分享给⼤家： 在线旅游：⽬前全球范围内80%的在线旅游⽹站都是在使⽤Cloudera公司提供的Hadoop发⾏版，其中SearchBI⽹站曾经报道过的Expedia也在其中。

移动数据：Cloudera运营总监称，美国有70%的智能⼿机数据服务背后都是由Hadoop来⽀撑的，也就是说，包括数据的存储以及⽆线运营商的数据处理等，都是在利⽤Hadoop技术。

电⼦商务：这⼀场景应该是⾮常确定的，eBay就是最⼤的实践者之⼀。

国内的电商在Hadoop技术上也是储备颇为雄厚的。

能源开采：美国Chevron公司是全美第⼆⼤⽯油公司，他们的IT部门主管介绍了Chevron使⽤Hadoop的经验，他们利⽤Hadoop进⾏数据的收集和处理，其中这些数据是海洋的地震数据，以便于他们找到油矿的位置。

节能：另外⼀家能源服务商Opower也在使⽤Hadoop，为消费者提供节约电费的服务，其中对⽤户电费单进⾏了预测分析。

基础架构管理：这是⼀个⾮常基础的应⽤场景，⽤户可以⽤Hadoop从服务器、交换机以及其他的设备中收集并分析数据。

图像处理：创业公司Skybox Imaging使⽤Hadoop来存储并处理图⽚数据，从卫星中拍摄的⾼清图像中探测地理变化。

诈骗检测：这个场景⽤户接触的⽐较少，⼀般⾦融服务或者政府机构会⽤到。

Hadoop三大核心组件及应用场景分析Hadoop是一个开源的分布式计算平台，拥有良好的可扩展性和容错性，已成为大数据处理领域的领导者。

Hadoop的三大核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce和YARN，本文将分别介绍它们的特点和应用场景。

一、HDFSHDFS是Hadoop分布式文件系统，是Hadoop的存储层。

它的设计灵感来源于Google的GFS（Google File System）。

HDFS将文件分割成块（Block）并存储在集群的不同节点上，块的大小通常为128MB。

这样，大文件可以并发地读取和写入，加快了数据处理的速度。

同时，HDFS具有高可靠性，它能够自动将数据复制到不同节点上，从而避免节点故障时数据的丢失。

HDFS常用于处理海量数据，例如日志分析、数据挖掘等。

在日志分析中，HDFS可以存储大量的日志数据，MapReduce处理日志数据并生成相应的统计结果。

在数据挖掘中，HDFS可以存储大量的原始数据，MapReduce处理数据并生成分析报告。

二、MapReduceMapReduce是Hadoop的计算框架，是Hadoop的处理层。

它的设计灵感来源于Google的MapReduce。

MapReduce将计算分解成两个过程：Map（映射）和Reduce（归约）。

Map过程将数据分割成小块并交给不同的节点处理，Reduce过程将不同节点处理的结果汇总起来生成最终的结果。

MapReduce适用于大规模的数据处理、批量处理和离线处理等场景。

例如，某电商公司需要对每个用户的操作行为进行分析，并生成商品推荐列表。

这种场景下，可以将用户的操作行为数据存储在HDFS中，通过MapReduce对数据进行分析和聚合，得到每个用户的偏好和行为模式，最终为用户生成相应的商品推荐列表。

三、YARNYARN（Yet Another Resource Negotiator）是Hadoop的资源管理框架，能够为分布式计算集群提供高效的资源管理和调度功能。

hadoop实际案例Hadoop是一个开源的分布式计算平台，被广泛应用于处理大规模数据集的分布式存储和计算任务中。

下面列举了十个Hadoop的实际应用案例，展示了它在不同领域的应用和价值。

1. 电商数据分析一个电商企业需要分析大量的用户数据、销售数据和日志数据，以了解用户行为和购买习惯，优化推荐算法和营销策略。

Hadoop集群可以存储和处理这些海量数据，并通过MapReduce等计算模型进行高效的数据分析和挖掘。

2. 金融风控银行、保险公司等金融机构需要对客户的信用风险进行评估和监测。

Hadoop可以帮助这些机构处理大量的客户数据和交易数据，通过机器学习和数据挖掘技术进行风险模型的建立和分析，提供准确的风险评估和预警。

3. 医疗影像分析医院需要处理大量的医疗影像数据，如CT、MRI等。

Hadoop可以存储和处理这些大规模的医疗影像数据，并通过分布式计算进行影像分析、疾病诊断和治疗方案制定，提高医疗诊断的准确性和效率。

4. 物流路径优化物流公司需要优化货物的配送路径，降低成本和提高效率。

Hadoop可以处理包括实时位置数据、交通状况数据等在内的大量数据，通过分布式计算和算法优化，提供最佳的货物配送路径和调度方案。

5. 天气预测气象局需要利用历史气象数据、卫星云图等数据进行天气预测和气候模拟。

Hadoop可以存储和处理这些大规模的气象数据，通过分布式计算和气象模型，提供准确的天气预测和气候模拟结果，帮助决策者做出相应的应对措施。

6. 社交网络分析社交媒体平台需要对用户的社交网络关系和行为进行分析，以提供个性化的推荐和广告投放。

Hadoop可以存储和处理海量的社交网络数据，通过图计算等技术，进行社交网络分析和用户行为预测，提供更精准的推荐和广告效果评估。

7. 电力负荷预测电力公司需要根据历史负荷数据、天气数据等进行电力负荷预测，以合理调度发电设备和优化电力供应。

Hadoop可以存储和处理这些大规模的电力数据，通过分布式计算和时间序列分析，提供准确的电力负荷预测结果，帮助电力公司进行合理的电力调度和规划。

林子雨大数据技术原理及应用课后题答案大数据第一章大数据概述课后题 (1)大数据第二章大数据处理架构Hadoop课后题 (5)大数据第三章Hadoop分布式文件系统课后题 (10)大数据第四章分布式数据库HBase课后题 (16)大数据第五章NoSQl数据库课后题 (22)大数据第六章云数据库课后作题 (28)大数据第七章MapReduce课后题 (34)大数据第八章流计算课后题 (41)大数据第九章图计算课后题 (50)大数据第十章数据可视化课后题 (53)大数据第一章课后题——大数据概述1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及其具体内容。

第一次信息化浪潮1980年前后个人计算机开始普及，计算机走入企业和千家万户。

代表企业：Intel，AMD，IBM，苹果，微软，联想，戴尔，惠普等。

第二次信息化浪潮1995年前后进入互联网时代。

代表企业：雅虎，谷歌阿里巴巴，百度，腾讯。

第三次信息浪潮2010年前后，云计算大数据，物联网快速发展，即将涌现一批新的市场标杆企业。

2.试述数据产生方式经历的几个阶段。

经历了三个阶段:运营式系统阶段数据伴随一定的运营活动而产生并记录在数据库。

用户原创内容阶段Web2.0时代。

感知式系统阶段物联网中的设备每时每刻自动产生大量数据。

3.试述大数据的4个基本特征。

数据量大（Volume）据类型繁多（Variety）处理速度快（Velocity）价值密度低（Value）4.试述大数据时代的“数据爆炸”特性。

大数据摩尔定律：人类社会产生的数据一直都在以每年50%的速度增长，即每两年就增加一倍。

5.科学研究经历了那四个阶段？实验比萨斜塔实验理论采用各种数学，几何，物理等理论，构建问题模型和解决方案。

例如：牛一，牛二，牛三定律。

计算设计算法并编写相应程序输入计算机运行。

数据以数据为中心，从数据中发现问题解决问题。

6.试述大数据对思维方式的重要影响。

全样而非抽样效率而非精确相关而非因果7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别？数据仓库以关系数据库为基础，在数据类型和数据量方面存在较大限制。