基于Hadoop大数据分析应用场景与实战_基于hadoop的数据处理与分析

一、Hadoop的应用业务分析

大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。

目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom：

• Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。

• Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合。它的RDD是一个很大的特点。

• Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能

Hadoop是使用Java编写，允许分布在集群，使用简单的编程模型的计算机大型数据集处理的Apache的开源框架。 Hadoop框架应用工程提供跨计算机集群的分布式存储和计算的环境。 Hadoop是专为从单一服务器到上千台机器扩展，每个机器都可以提供本地计算和存储。

Hadoop适用于海量数据、离线数据和负责数据，应用场景如下：

场景1：数据分析，如京东海量日志分析，京东商品推荐，京东用户行为分析

场景2：离线计算，（异构计算+分布式计算）天文计算

场景3：海量数据存储，如京东的存储集群

基于京麦业务三个实用场景

• 京麦用户分析

• 京麦流量分析

• 京麦订单分析

都属于离线数据，决定采用