大数据技术如何实际应用?

　　为了应对日益增长的业务变化，JD.COM京迈团队在JD.COM大数据平台的基础上，采用Hadoop等流行的开源大数据计算引擎，打造了一款为JD提供决策的数据产品——北斗平台。COM的运营和产品。

　　Hadoop的应用业务分析。

　　大数据是传统计算技术无法处理的大数据集的集合。它不是单一的技术或工具，而是涉及商业和技术的多个领域。

　　目前主流的三大分布式计算系统是Hadoop、Spark和Strom:

　　⊙Hadoop是目前的大数据管理标准之一，在目前很多商业应用系统中使用。结构化、半结构化甚至非结构化数据集都可以轻松集成。

　　⊙Spark使用内存计算。从多迭代批处理开始，它允许数据加载到内存中进行重复查询，此外，它还集成了数据仓库、流处理和图形计算等各种计算范式。Spark建立在HDFS之上，可以和Hadoop很好的结合。它的RDD是一大特色。

　　⊙Storm是一个处理高速大规模数据流的分布式实时计算系统。Hadoop增加了可靠的实时数据处理功能。

　　Hadoop是Apache用Java编写的开源框架，它允许处理分布在集群中的大型计算机数据集，并使用简单的编程模型。Hadoop框架应用工程提供了一个跨计算机集群的分布式存储和计算环境。Hadoop旨在从单个服务器扩展到数千台机器，每台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、责任数据，应用场景如下:

　　⊙场景一:数据分析，比如JD.COM的海量日志分析，JD.COM的商品推荐，JD.COM的用户行为分析;

　　⊙场景二: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，比如JD.COM的存储集群。