Hadoop與大資料超市及應用

在大資料應用的浪潮中，Hadoop帶來了廉價的處理大資料（大資料的資料容量通常是10-100GB或更多，同時資料種類多種多樣，包括結構化、非結構化等）的能力。 越來越多的行業應用客戶希望使用Hadoop作為解決其資料處理過程中資料量大、資料類型複雜多樣，資料產生的速度快及資料價值提煉的問題，以實現高效，低TCO的解決方案。

目前典型的應用領域如智慧城市、智慧交通、智慧醫療、移動互聯網、多媒體處理、零售、廣告、工業等結構與非結構化資料庫等。

隨著城市交通的不斷建設，每時每刻都會產生大量的圖像和視頻資料，並呈現暴增趨勢，那麼，如何管理、分析如此海量資料並進行智慧化調度以舒緩城市擁堵等交通惡疾，已經成為目前城市交通管理面臨的最大挑戰。

智慧交通

海量資料智慧交通解決方案

隨著城市交通的不斷建設，每時每刻都會產生大量的圖像和視頻資料，並呈現暴增趨勢，那麼，如何管理、分析如此海量資料並進行智慧化調度以舒緩城市擁堵等交通惡疾，已經成為目前城市交通管理面臨的最大挑戰。

通過大資料平臺部署智慧交通系統，可以方便交管部門實現即時全面的交通資訊監控、分析與智慧交通調度。 如提前預測交通流量、動態監管路況、支援交通流量計畫、完善交通法規、採集交通信號燈及車輛監管等；同時，還可以通過視頻監控、維護公共安全，提供刑偵支援。

目前，已有基於Hbase大資料方案的智慧交通平臺的成功案例，實現了對大量交通資料進行即時分析、維護、管理和查詢等應用，有效緩解了交通壓力，提升了城市交通的智慧化程度。

智慧醫療

海量資料健康醫療解決方案

在醫療行業中，對於包括結構性資料和非結構性資料在內的所有醫療大資料進行集中管理是目前醫療行業面臨的挑戰。 建立大資料管理平臺，可以利用大資料技術推進醫療資訊的集中存儲和快捷分析。

Hadoop大資料管理方案提供了電子病歷和醫療資訊的智慧檢索平臺，有效整合醫療資訊和醫療資源，醫生可以隨時查閱患者病歷，並從個人醫療資訊中挖掘資料，分析發現病症規律，並及早發現潛在的健康威脅，以確保患者得到及時救治。

智慧醫療系統不僅可以提高醫療資源利用率，降低社會醫療成本，還可以進一步實現個人主動健康管理、疾病管理，提高個人生活品質。

電信服務

海量資料電信解決方案

通信行業隨著手機使用者的持續增長，迫切需要提高運營效率，實現按需動態分配網路資源和服務，而應用大資料技術則是最簡捷高效的解決方案，而且可以識別使用者、業務、場景等資訊，分檔分階，提供差異化服務。 在實際應用中，大資料技術通過對使用者通信和上網行為的全面記錄、分析，可以掌握使用者習慣和需求，從為使用者提供更出色、更為個人化的定制服務。 另外，在後臺可以對客戶進行精准分析，如基於使用者位置、終端類型和使用者喜好特徵，提供定向推送；根據使用者網路使用方式、業務使用方式、業務收入、終端類型等，為運營商提供經營策略分析或客戶關懷等。

零售行業

電子商務的快速增長對傳統零售行業形成巨大挑戰，超市、商場、賣場等企業競爭日益激烈，很多無法做到管理優化的競爭力較低企業面臨洗牌出局的命運，而大資料平臺卻正在給它們提供新的機遇。 傳統企業可借助大資料分析來優化貨品的運輸、庫存和潛在客戶的潛在購物需求，贏得競爭優勢、預測趨勢，並為未來需求做好準備。

而以線上網路銷售商，也可以通過該技術實現對買家和賣家的性別、年齡、位址、身份證號及購物喜好、行為特徵、店鋪交易資訊等穩定的非結構性資料進管理，進而分析採購行為。 基於客戶大資料的採集、分析和應用，將成為改變線上和線下市場格局的關鍵所在。

為實現這些應用場景，使用者需要合理規劃並部署相應的大資料平臺，通常Hadoop方案是最常見的選擇。

基於對目前大資料應用需求的分析，英特爾通過本參考指南為客戶提供經過驗證的Hadoop一體機參考設計方案，提供了實現基於英特爾平臺軟體、硬體的完整設計，説明管道或OEM廠商快速介入大資料的業務機會， 有效降低您在大資料環境部署上的風險和複雜性，讓使用者可以輕鬆完成大資料的應用實現。