Hadoop使用场景：

  1. 大数据量存储：分布式存储
  2. 日志处理: Hadoop擅长这个
  3. 海量计算: 并行计算
  4. ETL:数据抽取到oracle、mysql、DB2、mongdb及主流数据库
  5. 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
  6. 机器学习: 比如Apache Mahout项目
  7. 搜索引擎:hadoop + lucene实现
  8. 数据挖掘：目前比较流行的广告推荐
  9. 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。
  10. 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。
  11. 数据不进行本地缓存（文件很大，且顺序读没有局部性）
  12. 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。
  13. 用户细分特征建模
  14. 个性化广告推荐
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