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，这份案例蛮有启发性的。相关资源我也给你整理了一些：

如果你也在搭建数据平台，或者想搞清楚大公司是怎么运用 Hadoop 的，这篇文章可以先看看，挺实在的。