场景一：海量数据复杂分析
- 场景说明：对多张千万级以上表做关联分析。
- 优势：能够充分利用集群的并行计算能力
- 实现架构：
场景二：大表查询和分析
- 场景说明：单表 1 亿级以上数据复杂查询或批量分析。
- 优势：能够利用集群的并行计算提高查询速度，支持高并发、高吞吐查询。
- 实现架构：
场景三：海量历史数据存储
- 场景说明：关系型数据库中需要归档的历史数据存放到分布式文件系统 HDFS 中
- 优势：相对于共享储存廉价 ，相对带库使用方便
- 实现架构：
场景四：庞大的网页数据分析，如舆情分析、社会满意度分析
- 场景说明：基于网页数据做各种数据分析。
- 优势：大数据平台提供分布式存储、并行化计算框架、机器学习库。
- 实现架构：
场景五：海量的日志数据分析，如用户体验优化、系统运行日志分析
- 场景说明：对海量日志数据做清洗、统计、分析。
- 优势：大数据平台提供分布式存储、并行化计算框架、机器学习库。
- 实现架构：
场景六：非结构数据存储
- 场景说明：海量的图片、视频、音频等非结构化数据存放到分布式文件系统 HDFS 中
- 优势：在分布式文件系统下存储可靠并使用方便
- 实现架构：
场景七：实时信息处理，如大屏神州数码信息展示
- 场景说明：高并发（每秒 5000 笔以上）的实时信息处理
- 优势：采集的数据不落地，基于内存的实时计算及查询
- 实现架构：
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