• 大数据量存储：分布式存储
    • 日志处理: Hadoop擅长这个
    • 海量计算: 并行计算
    • ETL:数据抽取到oracle、mysql、DB2、mongdb及主流数据库
    • 使用HBase做数据分析: 用扩展性应对大量的写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统
    • 机器学习: 比如Apache Mahout项目
    • 搜索引擎:hadoop + lucene实现
    • 数据挖掘：目前比较流行的广告推荐
    • 大量地从文件中顺序读。HDFS对顺序读进行了优化，代价是对于随机的访问负载较高。
    • 数据支持一次写入，多次读取。对于已经形成的数据的更新不支持。
    • 数据不进行本地缓存（文件很大，且顺序读没有局部性）
    • 任何一台服务器都有可能失效，需要通过大量的数据复制使得性能不会受到大的影响。
    • 用户细分特征建模
    • 个性化广告推荐
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