IT 기업의 클라우드 플랫폼 Hadoop 활용 하는 10 가지 방법

만약 당신이 세계에서 Hadoop 사용자의 대부분의 일원이, 구글 한번에 분산된 컴퓨팅 기술 (HADOOP) 검색 엔진 및 광고에서 세계적인 성공을 달성 하기 위해 의존 하는 것이 알다시피. 오늘날의 Hadoop은 두 번째 야 후 전용 제품, 뿐만 Hadoop의 긴 목록에서 사용자가 페이스 북을 볼 수 있습니다, 링크 드 인을 볼 수 있습니다, 아마존을 볼 수 있습니다, EMC,이 베이, 트위터, IBM, 볼 수 있습니다 마이크로 소프트, 애플, HP...

국내 기업에 Taobao, 바이 있다. 오늘 우리는 어떻게 Hadoop, 기본 클라우드 컴퓨팅 플랫폼으로 사용 하 여 Hadoop 광고 외에 찾아보기 거 야.

1. 온라인 여행

클라우드 컴퓨팅 공급자 Cloudera COO 커크 던 세계의 온라인의 80% 지금 여행 했다 Cloudera Hadoop 서비스를 사용 합니다. 그는 특정 목록, 하지만 유명한 Orbitz Worldwide 내가 아는 고객 중 하나는 공개 하지 않았다.

2. 데이터 이동

Cloudera 현재 Hadoop 지원 제공의 미국 스마트폰 70%, 우리 수 던 모바일 데이터 스토리지에 대 한 이야기 이며 무제한 공급 업체 지원 처리.

3입니다. 전자 상거래

던 미국에 10 백만 이상 온라인 기업에 Hadoop 서비스를 제공 하는 Cloudia 그리고 ebay 그들의 큰 고객 중 하나 때문에 10 백만 이상의 판매자와 거 대 한 개인 판매자 시장 관리를 말한다. 그리고이 3% 증가 당기 순이익 Hadoop 서비스의 사용 후 90 일 베이.

4. 에너지 발견

쉐 브 론의 대표는 Hadoop을 사용 하 여 회사의 예를 설명 합니다: 분류 하 고 해양 지진 데이터 처리, 오일의 상태 보유 예측할 수 있습니다.

5. 에너지 절약

쉐 브 론 대표 또한 에너지 절약에도 사용 하는 둡, 쉐 브 론을 사용 하 여 Hadoop의 에너지 절약 시스템, 시스템에 따라 고객을 지원 하기 위해 에너지 절약도 돈을 많이 저장 묻는 메시지가. 그리고 관련 된 사람도 정확 하 고 장기적 기금 예측에 대 한 아이디어를 사용할 수 있습니다.

6. 인프라 관리

IT 기업의 더 수집 하 고 그들의 서버 데이터를 분석, Cloudera 심포지엄에서 NetApp 대표 했다 그들의 회사는 Hadoop 기술을 사용 하 여 모든 설치 지점에서 장비 로그 수집 (로그 개수 보다 더 많은 사 제곱).

7. 그림 처리

신생 Skybox 그림 과정 사진, 고화질 이미지를 위성 정기적으로 지리의 변화 패턴에 따라 저장 하 둡의 사용 이다. Skybox는 최근 금융 70 백만 달러를 받았다.

8. 사기 식별

이것은 금융 기관 및 정보 기관에 대 한 시장에서 매우 클래식 하 고 실용적인 주제입니다. Zions Bancorporation Cloudera의 고객 중 하나는 그들은 사기성 사용자 트랜잭션 및 예외 예 수 모든 것을 저장 하 둡을 사용 했다.

9. IT 보안

인프라 관리 뿐만 아니라 IT 회사 Hadoop을 사용 하 여 악성 코드 및 네트워크 공격 데이터 처리를 시작 합니다. 작년 신뢰

다양 한 IP 점수에 대 한 Hadoop을 사용 하 고 주요 기업 그 악성 IP 방문을 받아들일 것인지를 결정할 수 있습니다.

10입니다. 건강 관리

현재, Apixio 의사를 Hadoop을 사용 하 고 그들의 답변의 의미 분석을 함으로써 더 나은 제어 그들의 환자를 간호사.

Hadoop 정의:

1. 분산된 시스템 인프라 아파치 재단에 의해 개발 된. 사용자는 분산 된 낮은 수준의 세부 정보를 이해 하지 않고 분산된 프로그램을 개발할 수 있습니다. 클러스터 고속 동작 및 스토리지의 전력의 전체 활용.

2. Hadoop은 오픈 소스, 자바 기반으로, 현재 그것 PB 수준의 대용량 데이터 저장 될 수 있도록, 저렴 한 서버를 안정적이 고 강력한 클러스터 형성의 수천을 만들 수의 컴퓨팅. 강력 하 고 안정적인 생태계는 뿐만 아니라 확장 제품의 사용을 많이 하고있다. 예를 들어 돼지를 쿼리 할 명명 서비스 동물원의 사육 담당자를 배포 할 할 데이터베이스 하이브 및 등등.

(책임 편집기: 루 광)