Hadoop是一個(gè)開(kāi)源的分布式計(jì)算平臺(tái)，可以使用簡(jiǎn)單的編程模型在計(jì)算機(jī)集群之間分發(fā)大規(guī)模數(shù)據(jù)。Hadoop的歷史可以追溯到2002年，當(dāng)時(shí)雅虎的Doug Cutting和Mike Cafarella開(kāi)始開(kāi)發(fā)一個(gè)可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的系統(tǒng)。他們的開(kāi)發(fā)基于Google的兩篇論文，一篇是關(guān)于Google文件系統(tǒng)（GFS），另一篇是關(guān)于MapReduce計(jì)算模型。Hadoop以前是Apache Lucene的子項(xiàng)目Nutch的一部分。Doug Cutting將其命名為Hadoop，以紀(jì)念他兒子的玩具大象。2006年，它被剝離出來(lái)，成為一個(gè)獨(dú)立的軟件。

Hadoop在Apache Lucene的歷史背景中解釋了其最初的設(shè)計(jì)目的:處理海量數(shù)據(jù)。早期，Hadoop主要用于處理網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的數(shù)據(jù)，然后用于搜索引擎和其他應(yīng)用程序。隨著時(shí)間的推移，Hadoop已經(jīng)越來(lái)越多地應(yīng)用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，成為處理大數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)工具之一。

2002-2005:Hadoop的前身Nutch

2002年10月，Doug Cutting和Mike Cafarella創(chuàng)建了Nutch，這是一個(gè)開(kāi)源網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)項(xiàng)目。Nutch最初的設(shè)計(jì)目的是從網(wǎng)絡(luò)上收集和索引大量的web信息，用于后續(xù)的搜索和數(shù)據(jù)分析。但是，Nutch的開(kāi)發(fā)需要一個(gè)可靠的分布式文件系統(tǒng)和計(jì)算模型來(lái)處理海量數(shù)據(jù)，這是Hadoop的主要功能。

2003年10月，谷歌發(fā)表了一篇關(guān)于谷歌文件系統(tǒng)（GFS）的論文，這啟發(fā)了道格·卡丁和邁克·卡法雷拉將GFS的設(shè)計(jì)思想應(yīng)用于Nutch。2004年，他們?cè)贜utch中實(shí)現(xiàn)了GFS的功能，這是Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）的前身。然后，在2004年10月，谷歌發(fā)表了MapReduce論文，該論文指導(dǎo)了Hadoop計(jì)算模型的設(shè)計(jì)。

2005年2月，Mike Cafarella在Nutch實(shí)現(xiàn)了MapReduce的第一個(gè)版本。同年12月，Nutch使用MapReduce和NDFS（Nutch分布式文件系統(tǒng)）運(yùn)行。

2006 -2010年:Hadoop成為一個(gè)獨(dú)立的項(xiàng)目。

2006年1月，道格·卡丁加入雅虎，雅虎提供了一個(gè)專門(mén)的團(tuán)隊(duì)和資源，將Hadoop開(kāi)發(fā)成一個(gè)可以在網(wǎng)絡(luò)上運(yùn)行的系統(tǒng)。2月，Apache Hadoop項(xiàng)目正式啟動(dòng)，以支持MapReduce和HDFS的獨(dú)立開(kāi)發(fā)。今年4月，Apache Hadoop發(fā)布了第一個(gè)版本，Doug Cutting將其命名為Hadoop，以紀(jì)念他兒子的玩具大象。

2008年1月，Hadoop成為Apache的頂級(jí)項(xiàng)目。6月，Hadoop SQL框架Hive成為Hadoop的子項(xiàng)目。

2009年7月，Hadoop核心模塊更名為Hadoop Common。同時(shí)，MapReduce和Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）已經(jīng)成為Hadoop項(xiàng)目的獨(dú)立子項(xiàng)目。此外，Avro和Chukwa也成為Hadoop的新子項(xiàng)目。

2009年8月，Hadoop創(chuàng)始人Doug Cutting加入Cloudera擔(dān)任首席架構(gòu)師。他的團(tuán)隊(duì)致力于推動(dòng)Hadoop的商業(yè)化應(yīng)用和發(fā)展。

2010年5月，幾個(gè)與Hadoop相關(guān)的項(xiàng)目成為Apache的頂級(jí)項(xiàng)目。其中，Avro和HBase脫離了Hadoop項(xiàng)目，成為Apache的頂級(jí)項(xiàng)目。Hive和Pig也脫離了Hadoop，成為獨(dú)立的Apache頂級(jí)項(xiàng)目。在此期間，Hadoop逐漸被越來(lái)越多的企業(yè)采用，包括雅虎、臉書(shū)和Twitter。這促進(jìn)了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，并使Hadoop成為當(dāng)時(shí)最流行的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)之一。

2011-2012:Hadoop的快速發(fā)展

2011年10月，Apache Hadoop 0 . 20 . 205版本發(fā)布，該版本引入了Apache Hadoop安全性，使Hadoop能夠處理更多敏感數(shù)據(jù)。同年發(fā)布了Apache Hadoop 0 . 22 . 0版本，該版本加入了Hadoop Common項(xiàng)目，使Hadoop更加通用。

2011年12月，Apache Hadoop 1 . 0 . 0版本發(fā)布。該版本標(biāo)志著Hadoop已成為真正可靠、穩(wěn)定的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。同年，Cloudera發(fā)布了CDH4版本（Cloudera的發(fā)行版包括Apache Hadoop 4），該版本增加了Hadoop的許多新功能和工具，包括HBase、Zookeeper和Hue。

2012年10月，第一個(gè)Hadoop原生查詢引擎Impala加入Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。除了技術(shù)發(fā)展之外，在此期間，Hadoop還吸引了更多企業(yè)加入Hadoop生態(tài)系統(tǒng)。例如，IBM發(fā)布了基于Hadoop的大數(shù)據(jù)處理平臺(tái)InfoSphere BigInsights。還有一些新的Hadoop發(fā)行版，如Hortonworks和MapR，它們?yōu)镠adoop的發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。自2013年以來(lái):Hadoop不斷擴(kuò)展其功能并完善其生態(tài)系統(tǒng)。

2013年11月，Hadoop 2.0發(fā)布，并引入了Yarn（另一個(gè)資源談判者）資源管理器。YARN使Hadoop不再局限于MapReduce計(jì)算模型，而是將MapReduce作為一個(gè)可以在YARN上運(yùn)行的應(yīng)用程序。它還可以支持其他計(jì)算框架，如Spark和Storm。

2014年2月，Apache Spark成為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中備受關(guān)注的項(xiàng)目，并成為Apache基金會(huì)的頂級(jí)項(xiàng)目。與MapReduce相比，Spark具有更高的性能和更多的計(jì)算功能。許多企業(yè)開(kāi)始將Spark集成到Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中。

2015年4月，Hadoop 2.7發(fā)布，該版本引入了Hadoop Docker支持，使Hadoop更易于在Docker容器中部署和運(yùn)行。此外，Hadoop 2.7還引入了許多新功能和改進(jìn)，例如備份節(jié)點(diǎn)和磁盤(pán)負(fù)載平衡。

2016年4月，Apache Zeppelin成為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)分析和可視化工具。Zeppelin提供了一個(gè)交互式Web界面，使用戶能夠輕松地分析和可視化數(shù)據(jù)。

2016年9月，Hadoop 3.0發(fā)布，其中引入了許多新功能和改進(jìn)，例如支持擦除編碼、GPU加速、容器洗牌等。Hadoop 3.0還升級(jí)了YARN和HDFS，使Hadoop能夠更好地支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理。

2018年，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的項(xiàng)目數(shù)量持續(xù)增加。例如，Apache Kafka已經(jīng)成為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的實(shí)時(shí)流媒體平臺(tái)。此外，Apache Druid已經(jīng)成為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的OLAP數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢引擎。

2019年3月，Hadoop 3.2發(fā)布，其中引入了許多新功能和改進(jìn)，例如支持擦除編碼、GPU加速、容器洗牌等。此外，Hadoop 3.2還引入了許多新的API和工具，如S3A支持、Hadoop Ozone、Hadoop Token服務(wù)等。

2020年，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的項(xiàng)目數(shù)量將繼續(xù)增加。例如，Apache Arrow已經(jīng)成為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的跨語(yǔ)言數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理框架。此外，Apache胡迪已經(jīng)成為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的分布式數(shù)據(jù)湖工具。

Hadoop已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的重要工具之一，其生態(tài)系統(tǒng)包括許多重要項(xiàng)目，如Spark、Kafka、Hive等。隨著新技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的出現(xiàn)，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)將不斷擴(kuò)展和完善。

Hadoop是一個(gè)用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的開(kāi)源分布式計(jì)算框架。Hadoop的核心組件主要包括以下四個(gè)部分。

Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）：HDFS（Hadoop分布式文件系統(tǒng)）是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的一個(gè)分布式文件系統(tǒng)，最初由Apache Hadoop項(xiàng)目開(kāi)發(fā)和維護(hù)。其設(shè)計(jì)目標(biāo)是支持大規(guī)模數(shù)據(jù)處理應(yīng)用的存儲(chǔ)和處理。HDFS是基于谷歌文件系統(tǒng)（GFS）的研究成果，但在某些方面進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)。HDFS由兩個(gè)核心組件組成:NameNode和DataNode。NameNode是主節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)管理文件系統(tǒng)的命名空間、控制數(shù)據(jù)塊的復(fù)制和處理客戶端訪問(wèn)請(qǐng)求。DataNode是存儲(chǔ)和提供數(shù)據(jù)塊的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。HDFS中的文件被劃分為數(shù)據(jù)塊（通常大小為128 MB或256 MB），并在數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間復(fù)制以提供容錯(cuò)能力。每個(gè)數(shù)據(jù)塊都有多個(gè)副本（通常是三個(gè)），這些副本分布在不同的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上以確保可靠性。這樣，即使某個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，也可以從其他節(jié)點(diǎn)恢復(fù)數(shù)據(jù)塊。HDFS提供了多種方法來(lái)訪問(wèn)存儲(chǔ)在其中的文件，包括Java API、命令行界面和Web界面。用戶可以使用這些界面上傳、下載、刪除和查看文件。HDFS還具有高可擴(kuò)展性和高可靠性的優(yōu)勢(shì)。它可以輕松擴(kuò)展到數(shù)百甚至數(shù)千臺(tái)服務(wù)器，并且可以通過(guò)塊復(fù)制來(lái)保證數(shù)據(jù)的可靠性和可用性。

Hadoop紗線：YARN是Hadoop的資源管理器，最初是作為Hadoop 2.0的新功能引入的。YARN的設(shè)計(jì)目標(biāo)是將Hadoop從一個(gè)僅支持MapReduce的系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€(gè)通用的分布式計(jì)算平臺(tái)，從而使Hadoop可以支持多種分布式計(jì)算框架，例如Apache Spark和Apache Flink。YARN將集群資源的管理與任務(wù)的調(diào)度分離，使不同的應(yīng)用程序可以共享集群資源，提高集群資源的利用率。YARN包含兩個(gè)核心組件:ResourceManager和NodeManager。ResourceManager負(fù)責(zé)管理集群資源，為不同的應(yīng)用程序分配資源；NodeManager運(yùn)行在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上，負(fù)責(zé)啟動(dòng)、停止和監(jiān)視容器（運(yùn)行應(yīng)用程序的進(jìn)程）。在YARN中，應(yīng)用程序被封裝為一個(gè)容器，這是一個(gè)虛擬化的執(zhí)行環(huán)境，其中包含應(yīng)用程序的代碼、依賴關(guān)系和環(huán)境設(shè)置。YARN根據(jù)應(yīng)用程序的需求為其分配容器，并根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)調(diào)整容器的數(shù)量和大小。YARN提供了豐富的API和CLI接口來(lái)管理和監(jiān)控應(yīng)用程序的運(yùn)行狀態(tài)，例如啟動(dòng)、停止和查詢。此外，YARN還提供了一個(gè)Web界面，可以查看集群資源的使用情況、應(yīng)用程序的運(yùn)行狀態(tài)等信息。

Apache Hadoop

Hadoop MapReduce：MapReduce是Hadoop的數(shù)據(jù)處理框架，用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。它最初受到Google的MapReduce研究論文的啟發(fā)，是Hadoop版本的核心組件之一。Hadoop MapReduce的設(shè)計(jì)目標(biāo)是分布數(shù)據(jù)，以便數(shù)據(jù)處理任務(wù)可以在分布式計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行。Hadoop MapReduce的處理流程可以分為兩個(gè)階段:Map階段和Reduce階段。在Map階段，將輸入數(shù)據(jù)分成若干小塊，對(duì)每個(gè)小塊進(jìn)行相同的計(jì)算，生成鍵值對(duì)序列作為輸出；在Reduce階段，對(duì)Map輸出的鍵值對(duì)序列進(jìn)行排序和合并，并執(zhí)行相應(yīng)的計(jì)算以生成最終的輸出結(jié)果。在Hadoop MapReduce中，Map和Reduce任務(wù)可以在不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上并行執(zhí)行，從而使數(shù)據(jù)處理任務(wù)可以快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集。此外，Hadoop MapReduce還提供了一種數(shù)據(jù)本地化優(yōu)化機(jī)制，即盡可能將計(jì)算任務(wù)調(diào)度到存儲(chǔ)相關(guān)數(shù)據(jù)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行，從而減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_(kāi)銷，提高處理效率。Hadoop MapReduce提供了多種API和CLI接口，如Java API和Streaming API，以支持開(kāi)發(fā)人員使用他們熟悉的編程語(yǔ)言進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。此外，Hadoop MapReduce還提供了豐富的監(jiān)控和管理工具，例如JobTracker和TaskTracker，用于監(jiān)控和管理任務(wù)的執(zhí)行狀態(tài)以及重試失敗。

Hadoop Common：Hadoop Common是Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中的核心模塊，它提供了Hadoop分布式計(jì)算框架中所需的基本庫(kù)和工具。它包含分布式文件系統(tǒng)（HDFS）和分布式計(jì)算框架（MapReduce）的通用代碼和工具。Hadoop Common提供了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中組件之間的通信和協(xié)調(diào)機(jī)制，如RPC機(jī)制、序列化和反序列化機(jī)制、安全認(rèn)證機(jī)制、日志記錄和異常處理。此外，Hadoop Common還提供了一系列工具和實(shí)用程序，如命令行工具、文件系統(tǒng)操作API、Shell API等。，方便開(kāi)發(fā)者使用Hadoop分布式計(jì)算框架進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和管理。Hadoop Common還提供了一些額外的組件，如ZooKeeper、Avro、Thrift等，以支持更豐富的分布式計(jì)算場(chǎng)景。例如，ZooKeeper用于分布式協(xié)調(diào)和鎖定，Avro和Thrift用于支持不同語(yǔ)言和平臺(tái)之間的數(shù)據(jù)交換。Hadoop Common還提供了豐富的配置選項(xiàng)和可擴(kuò)展接口，以滿足不同的業(yè)務(wù)和環(huán)境需求。開(kāi)發(fā)人員可以通過(guò)修改配置文件和實(shí)現(xiàn)自定義擴(kuò)展點(diǎn)來(lái)定制Hadoop分布式計(jì)算框架的行為和性能。

除了Hadoop本身，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)還包括許多其他工具和技術(shù)，如Avro、Parquet、Sqoop、Hive、Pig、HBase、Spark等。這些工具可以幫助用戶更方便地使用Hadoop處理和分析數(shù)據(jù)。以下是對(duì)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中重要組件和技術(shù)Hive、Spark和Hbase的簡(jiǎn)單介紹。

Hive：Hive是一個(gè)基于Hadoop的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，它提供了一種類似SQL的查詢語(yǔ)言HiveQL，用于查詢和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)。Hive將查詢轉(zhuǎn)換為MapReduce作業(yè)并在Hadoop集群上執(zhí)行。Hive的應(yīng)用場(chǎng)景主要包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)分析、日志分析等領(lǐng)域。它可以幫助用戶快速處理和分析大規(guī)模數(shù)據(jù)，從而提高數(shù)據(jù)處理的效率和準(zhǔn)確性。

Spark：Spark是一個(gè)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的統(tǒng)一分析引擎，由加州大學(xué)伯克利分校的AMPLab開(kāi)發(fā)。Spark支持基于內(nèi)存的計(jì)算，可以比Hadoop MapReduce更快地處理數(shù)據(jù)。Spark可以在Hadoop、Mesos、YARN和Kubernetes等集群管理器上運(yùn)行，也可以在單臺(tái)機(jī)器上運(yùn)行。Spark的應(yīng)用場(chǎng)景包括數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)、SQL分析和BI、存儲(chǔ)和基礎(chǔ)設(shè)施。

HBase：HBase是一個(gè)基于Apache Hadoop項(xiàng)目構(gòu)建的分布式、面向列的開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。它支持海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)讀寫(xiě)操作，通常用于存儲(chǔ)非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如網(wǎng)頁(yè)、日志數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等。HBase適用于大規(guī)模、高速率的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)場(chǎng)景，如實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)分析、Web日志處理、用戶行為分析、在線廣告等。

優(yōu)勢(shì)

處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集：Hadoop可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，包括海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并且它支持多種數(shù)據(jù)類型和格式，如文本、圖像、音頻和視頻。Hadoop可以有效地處理從數(shù)十GB到數(shù)百PB的數(shù)據(jù)集。

高可靠性：Hadoop的高可靠性是由其分布式存儲(chǔ)和計(jì)算模型決定的。數(shù)據(jù)在Hadoop中被劃分為許多塊并存儲(chǔ)在不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上，因此即使一個(gè)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障，也可以在其他節(jié)點(diǎn)上找到數(shù)據(jù)。此外，Hadoop還具有數(shù)據(jù)冗余功能，可以在數(shù)據(jù)丟失時(shí)自動(dòng)恢復(fù)數(shù)據(jù)。

高可擴(kuò)展性：Hadoop的計(jì)算和存儲(chǔ)能力可以隨著集群規(guī)模的增加而線性擴(kuò)展，因此可以輕松處理不斷增加的數(shù)據(jù)量。

高容錯(cuò)性：Hadoop的高容錯(cuò)性意味著當(dāng)計(jì)算節(jié)點(diǎn)或數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)，它可以繼續(xù)運(yùn)行。Hadoop的數(shù)據(jù)冗余和計(jì)算任務(wù)重試機(jī)制可以保證失效節(jié)點(diǎn)的任務(wù)重新分配到其他可用節(jié)點(diǎn)上，從而保證任務(wù)的完成和數(shù)據(jù)的可靠性。

劣勢(shì)

不適合低延遲數(shù)據(jù)訪問(wèn)：HDFS是為大規(guī)模數(shù)據(jù)批處理而設(shè)計(jì)的，具有高吞吐量，但也存在高延遲。主要原因是HDFS需要將大文件分成多個(gè)塊并以分布式方式存儲(chǔ)，同時(shí)還需要優(yōu)化數(shù)據(jù)局部性以減少網(wǎng)絡(luò)傳輸開(kāi)銷。此外，Hadoop的MapReduce模型還需要大量的數(shù)據(jù)交換和磁盤(pán)I/O，這增加了處理時(shí)間。因此，在需要實(shí)時(shí)處理的場(chǎng)景中，我們應(yīng)該考慮使用或引入其他技術(shù)。

無(wú)法高效存儲(chǔ)大量小文件：Hadoop是基于HDFS的文件存儲(chǔ)系統(tǒng)。HDFS使用塊作為存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的基本單位，每個(gè)塊的大小為64KB。如果文件未達(dá)到64KB，它將被保存為一個(gè)獨(dú)立的塊。如果有大量小于64KB的小文件，每個(gè)塊將無(wú)法完全存儲(chǔ)，從而導(dǎo)致大量空間浪費(fèi)。

不支持多用戶寫(xiě)入和任意修改文件：Hadoop目前不支持多用戶并發(fā)寫(xiě)入和隨機(jī)修改同一文件的功能。相反，它只允許一個(gè)文件只有一個(gè)寫(xiě)入者，并且只允許對(duì)文件進(jìn)行追加，即新寫(xiě)入的數(shù)據(jù)將添加到文件的末尾。這種方法與傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)不同，因?yàn)镠adoop的設(shè)計(jì)目標(biāo)是高吞吐量和數(shù)據(jù)處理能力而不是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)訪問(wèn)。

搜索引擎：搜索引擎需要處理網(wǎng)頁(yè)、圖片和視頻等數(shù)據(jù)，并對(duì)其進(jìn)行存儲(chǔ)、索引和分析。Hadoop可以幫助搜索引擎公司處理這些數(shù)據(jù)，提高搜索引擎的響應(yīng)速度和搜索質(zhì)量。2007年，百度開(kāi)始使用Hadoop進(jìn)行離線處理。

社交網(wǎng)絡(luò)：社交網(wǎng)絡(luò)需要處理用戶上傳的文本、圖片和視頻等數(shù)據(jù)，同時(shí)需要執(zhí)行用戶行為分析和廣告推薦等任務(wù)。Hadoop可以幫助社交網(wǎng)絡(luò)公司處理這些數(shù)據(jù)，提高社交網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)營(yíng)效率和用戶體驗(yàn)。例如，臉書(shū)使用Hadoop進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，并推出了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具Hive。

電子商務(wù)/電子商務(wù)：電子商務(wù)需要處理大量的用戶數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)、商品數(shù)據(jù)等。，同時(shí)它需要執(zhí)行數(shù)據(jù)分析和推薦系統(tǒng)等任務(wù)。Hadoop可以幫助電子商務(wù)公司處理這些數(shù)據(jù)并進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，以便更好地了解用戶行為并提供個(gè)性化服務(wù)。2008年，淘寶開(kāi)始研究基于Hadoop的系統(tǒng)“天梯”，并將其用于處理電子商務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)。

在線廣告：在線廣告需要處理大量的廣告數(shù)據(jù)和用戶數(shù)據(jù)，同時(shí)需要實(shí)時(shí)競(jìng)價(jià)、定位和投放。Hadoop可以幫助在線廣告公司處理這些數(shù)據(jù)，以便更好地了解用戶行為并提供準(zhǔn)確的廣告。Hadoop起源于雅虎！，美國(guó)著名的互聯(lián)網(wǎng)門(mén)戶網(wǎng)站。