扣丁学堂大数据培训简述国外Hadoop的应用状况如何

Hadoop的应有可谓是非常广泛了，Hadoop是一个开源的高效云计算基础架构平台，其不仅仅在云计算领域用途广泛，还可以支撑搜索引擎服务，本篇文章扣丁学堂大数据培训小编就给读者分享一下国外Hadoop的应用状况如何，感兴趣的小伙伴就随小编一起来了解一下吧。 1、Yahoo Yahoo是Hadoop的最大支持者，Yahoo的Hadoop机器总节点数目超过42?000个，有超过10万的核心CPU在运行 Hadoop。最大的一个单Master节点集群有4500个节点(每个节点双路4核心CPUboxesw，4×1TB磁盘，16GBRAM)。总的集群存储容量大于350PB，每月提交的作业数目超过1000万个，在Pig中超过60%的Hadoop作业是使用Pig编写提交的。 Yahoo的Hadoop应用主要包括以下几个方面： 支持广告系统 用户行为分析 支持Web搜索 反垃圾邮件系统 会员反滥用 内容敏捷 个性化推荐 同时Pig研究并测试支持超大规模节点集群的Hadoop系统。 2、Facebook Facebook 使用Hadoop存储内部日志与多维数据，并以此作为报告、分析和机器学习的数据源。目前Hadoop集群的机器节点超过1400台，共计11?200个核心CPU，超过15PB原始存储容量，每个商用机器节点配置了8核CPU，12TB数据存储，主要使用StreamingAPI和JavaAPI编程接口。Facebook同时在Hadoop基础上建立了一个名为Hive的高级数据仓库框架，Hive已经正式成为基于Hadoop的Apache一级项目。此外，还开发了HDFS上的FUSE实现。 3、A9.com A9.com为Amazon使用Hadoop构建了商品搜索索引，主要使用StreamingAPI以及C++、Perl和Python工具，同时使用Java和StreamingAPI分析处理每日数以百万计的会话。A9.com为Amazon构建的索引服务运行在100节点左右的Hadoop集群上。 4、Adobe Adobe主要使用Hadoop及HBase，同于支撑社会服务计算，以及结构化的数据存储和处理。大约有超过30个节点的Hadoop-HBase生产集群。 Adobe将数据直接持续地存储在HBase中，并以HBase作为数据源运行MapReduce作业处理，然后将其运行结果直接存到HBase或外部系统。Adobe在2008年10月就已经将Hadoop和HBase应用于生产集群。 5、CbIR 自2008年4月以来，日本的CbIR(Content-basedInformationRetrieval)公司在AmazonEC2上使用Hadoop来构建图像处理环境，用于图像产品推荐系统。使用Hadoop环境生成源数据库，便于Web应用对其快速访问，同时使用Hadoop分析用户行为的相似性。 6、Datagraph Datagraph 主要使用Hadoop批量处理大量的RDF数据集，尤其是利用Hadoop对RDF数据建立索引。Datagraph也使用Hadoop为客户执行长时间运行的离线SPARQL查询。Datagraph是使用AmazonS3和Cassandra存储RDF数据输入和输出文件的，并已经开发了一个基于 MapReduce处理RDF数据的Ruby框架——RDFgrid。 Datagraph主要使用Ruby、RDF.rb以及自己开发的RDFgrid框架来处理RDF数据，主要使用HadoopStreaming接口。 7、EBay 单集群超过532节点集群，单节点8核心CPU，容量超过5.3PB存储。大量使用的MapReduce的Java接口、Pig、Hive来处理大规模的数据，还使用HBase进行搜索优化和研究。 8、IBM IBM蓝云也利用Hadoop来构建云基础设施。IBM蓝云使用的技术包括：Xen和PowerVM虚拟化的Linux操作系统映像及Hadoop并行工作量调度，并发布了自己的Hadoop发行版及大数据解决方案。 9、Last.Fm Last.Fm主要用于图表计算、专利申报、日志分析、A/B测试、数据集合并等，也使用Hadoop对超过百万的曲目进行大规模的音频特征分析。 节点超过100台机器，集群节点配置双四核XeonL5520@2.27GHzL5630@2.13GHz，24GB内存，8TB(4×2TB)存储。 10、LinkedIn LinkedIn有多种硬件配置的Hadoop集群，主要集群配置如下： 800节点集群，基于Westmere的惠普SL170X与2×4的核心，24GB内存，6×2TBSATA。 1900节点集群，基于Westmere的超微-HX8DTT，与2×6的核心，24GB内存，6×2TBSATA。 1400节点集群，基于SandyBridge超微与2×6的核心，32GB内存，6×2TBSATA。 使用的软件如下： 操作系统使用RHEL6.3。 JDK使用SUNJDK1.6.0_32。 Apache的Hadoop0.20.2的补丁和ApacheHadoop的1.0.4补丁。 Azkaban和Azkaban用于作业调度。 Hive、Avro、Kafka等。 11、MobileAnalytic.TV 主要使用Hadoop应用在并行化算法领域，涉及的MapReduce应用算法如下。 信息检索和分析。 机器生成的内容——文档、文本、音频、视频。 自然语言处理。 项目组合包括： 移动社交网络。 网络爬虫。 文本到语音转化。 音频和视频自动生成。 12、Openstat 主要利用Hadoop定制一个网络日志分析并生成报告，其生产环境下超过50个节点集群(双路四核Xeon处理器，16GB的RAM，4～6硬盘驱动器)，还有两个相对小的集群用于个性化分析，每天处理约500万的事件，每月15亿美元的交易数据，集群每天产生大约25GB的报告。 使用的技术主要包括：CDH、Cascading、Janino。 13、Quantcast 3000个CPU核心，3500TB存储，每日处理1PB以上的数据，使用完全自定义的数据路径和排序器的Hadoop调度器，对KFS文件系统有突出贡献。 14、Rapleaf 超过80个节点的集群(每个节点有2个双核CPU，2TB×8存储，16GBRAM内存);主要使用Hadoop、Hive处理Web上关联到个人的数据，并引入Cascading简化数据流穿过各种处理阶段。 15、WorldLingo 硬件上超过44台服务器(每台有2个双核CPU，2TB存储，8GB内存)，每台服务器均运行Xen，启动一个虚拟机实例运行Hadoop/HBase，再启动一个虚拟机实例运行Web或应用程序服务器，即有88台可用的虚拟机;运行两套独立的Hadoop/HBase机群，它们各自拥有22个节点。 Hadoop主要用于运行HBase和MapReduce作业，扫描HBase的数据表，执行特定的任务。HBase作为一种可扩展的、快速的存储后端，用于保存数以百万的文档。目前存储了1200万篇文档，近期的目标是存储4.5亿篇文档。 16、格拉斯哥大学的TerrierTeam 超过30个节点的实验集群(每节点配置XeonQuadCore2.4GHz，4GB内存，1TB存储)。使用Hadoop促进信息检索研究和试验，特别是用于TREC，用于TerrierIR平台。Terrier的开源发行版中包含了基于HadoopMapReduce的大规模分布式索引。 17、内布拉斯加大学的HollandComputingCenter 运行一个中等规模的Hadoop机群(共计1.6PB存储)用于存储和提供物理数据，以支持紧凑型μ子螺旋型磁谱仪(CompactMuonSolenoid，CMS)实验的计算。这需要一类能够以几Gbps的速度下载数据，并以更高的速度处理数据的文件系统的支持。 18、VisibleMeasures 将Hadoop作为可扩展数据流水线的一个组件，最终用于VisibleSuite等产品。使用Hadoop汇总、存储和分析与网络视频观众收看行为相关的数据流。目前的网格包括超过128个CPU核心，超过100TB的存储，并计划大幅扩容。 想要了解更多关于大数据开发方面内容的小伙伴，请关注扣丁学堂大数据培训官网、微信等平台，扣丁学堂IT职业在线学习教育有专业的大数据讲师为您指导，此外扣丁学堂老师精心推出的大数据视频教程定能让你快速掌握大数据从入门到精通开发实战技能。 Pyhon基础课程：https://ke.qq.com/course/327534?flowToken=1008607 【扫码进入Python全栈开发免费公开课】 H5基础课程：https://ke.qq.com/course/320523?flowToken=1008606【扫码进入HTML5前端开发VIP免费公开课】