联通试点流量清单查询基于Hadoop的大数据应用

介绍了联通大数据在不同行业的应用案例，为其他企业提供了借鉴和应用的参考。

随着移动网络的迅猛发展，用户面向的服务不断增加。在竞争激烈的市场中脱颖而出，提供高质量的服务至关重要。

在互联网行业，Hadoop已经成为大数据处理的关键工具。阿里巴巴利用Hadoop处理商业数据并优化ISEARCH搜索引擎，服务器集群包括15台机器，每台配备8核CPU、16G内存和1.4T硬盘容量。百度使用Hadoop进行日志分析和网页数据库数据挖掘，集群规模从10到500个节点，处理的周数据量达到3000TB。Facebook则利用Hadoop存储内部日志，主要有两个集群，分别包含1100台和300台节点，支持数据挖掘和日志统计。Twitter和雅虎也分别应用Hadoop存储微博数据、日志文件和支持广告系统及网页搜索。

本研究基于Hadoop平台，对高校无线定位大数据进行处理，利用定位信息挖掘学生时空行为模式，构建行为数据挖掘计算模型。同时，实现大数据可视化分析Web系统，并利用算法提取校园热点区域、探测异常轨迹。

本书深入探讨了如何利用 Hadoop 技术构建高效、稳定的企业级大数据平台。内容涵盖 Hadoop 生态系统的核心组件，包括分布式文件系统 HDFS、分布式计算框架 MapReduce、资源调度框架 Yarn 等。此外，本书还详细 Hadoop 平台的搭建步骤、性能优化方法以及实际应用案例，为读者提供构建和应用大数据平台的实用指南。

传统数据仓库在决策支持系统中曾扮演着至关重要的角色。然而，随着现代应用产生的数据量急剧增长，新的数据仓库系统应运而生，以应对数据集规模和格式、数据源多样性、非结构化数据集成以及强大的分析处理等挑战。在大数据时代，紧跟时代步伐并调整现有仓库系统以克服新问题和挑战至关重要。 本研究重点关注基于大数据的数据仓库。我们将探讨传统数据仓库的局限性，并介绍其替代技术以及数据仓库相关的未来研究方向。

农业大数据是整合了农业的地域性、季节性、多样性和周期性等特征后产生的广泛数据集合，具有复杂结构和潜在价值，常规方法难以处理和分析。

Hadoop和Spark是大数据处理领域的两大热门技术。 Hadoop是一个分布式文件系统，可以处理海量数据。Spark是一个分布式计算框架，可以快速处理数据。 Hadoop和Spark可以一起使用，发挥各自的优势。Hadoop可以存储和管理数据，而Spark可以处理数据。这种组合可以提高大数据处理效率。

摩根大通的大数据应用案例还挺值得一看，尤其是它怎么用Hadoop海量非结构化数据这块，挺有参考价值的。150PB 的在线存储量、3 万多个数据库、还有 35 亿用户登录记录，这体量放哪儿都不小。它们就靠Hadoop把这些数据打通，从日志、交易到社交数据，全都能存下来，还能用起来，灵活性高。Web 日志、社交数据这类东西，原本结构就杂，Hadoop 的分布式存储就派上用场了。数据统一汇总到一个平台，后续要跑数据或搞个性化推荐也省事不少。像诈骗检测、IT 风险控制、自助查询这些业务，靠传统数据库真挺吃力的，Hadoop 支持批和实时，起来快多了，响应也快。你要是最近在研究数据平台选型，这份案例蛮有