Hadoop国内外应用
Hadoop在国外应用的部分企业
一、Yahoo
Yahoo是Hadoop的最大支持者，Yahoo的Hadoop机器总节点数目已经超过42000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。
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
- 个性化推荐
二、Facebook
主要用于存储内部日志的拷贝，作为一个源用于处理数据挖掘和日志统计。 主要使用了2个集群：一个由1100台节点组成的集群，包括8800核CPU（即每台机器8核）,和12000TB的原始存储(即每台机器12T硬盘) 一个有300台节点组成的集群，包括2400核CPU（即每台机器8核），和3000TB的原始存储(即每台机器12T硬盘) 由此基础上开发了基于SQL语法的项目：HIVE 。
Facebook使用Hadoop集群的机器节点超过1400台，共计11200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。
三、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。
Hadoop在国内应用的部分企业
一、百度
Hadoop集群规模达到近十个，单集群超过2800台机器节点，Hadoop机器总数有上万台机器，总的存储容量超过100PB，已经使用的超过74PB，每天提交的作业数目有数千个之多，每天的输入数据量已经超过7500TB，输出超过1700TB。
百度的Hadoop集群为整个公司的数据团队、大搜索团队、社区产品团队、广告团队，以及LBS团体提供统一的计算和存储服务，主要应用包括：
- 数据挖掘与分析
- 日志分析平台
- 数据仓库系统
- 推荐引擎系统
- 用户行为分析系统
二、阿里巴巴
阿里巴巴的Hadoop集群大约有3200台服务器，大约30000物理CPU核心，总内存100TB，总的存储容量超过60PB，每天的作业数目超过150000个，每天hive的query查询大于6000个，每天扫描数据量约为7.5PB，每天扫描文件数约为4亿，存储利用率大约为80%，CPU利用率平均为65%，峰值可以达到80%。
Hadoop集群拥有150个用户组、4500个集群用户，为电子商务网络平台提供底层的基础计算和存储服务，主要应用包括：
数据平台系统。
搜索支撑。
电子商务数据。
推荐引擎系统。
搜索排行榜。
三、华为
华为对Hadoop做出贡献的公司之一，排在Google和Cisco的前面，华为对Hadoop的HA方案，以及HBase领域有深入研究，并已经向业界推出了自己的基于Hadoop的大数据解决方案。
四、腾讯
TDW（Tencent distributed Data Warehouse，腾讯分布式数据仓库）基于开源软件Hadoop和Hive进行构建，打破了传统数据仓库不能线性扩展、可控性差的局限，并且根据腾讯数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造。
TDW服务覆盖了腾讯绝大部分业务产品，单集群规模达到4400台，CPU总核数达到10万左右，存储容量达到100PB；每日作业数100多万，每日计算量4PB，作业并发数2000左右；实际存储数据量80PB，文件数和块数达到6亿多；存储利用率83%左右，CPU利用率85%左右。经过四年多的持续投入和建设，TDW已经成为腾讯最大的离线数据处理平台。TDW的功能模块主要包括：Hive、MapReduce、HDFS、TDBank、Lhotse等。
