大数据时代已经到来，金融数据、电商数据、社交数据、游戏数据…….这些数据的规模、结构、增长的速度都给传统数据存储和处理技术带来巨大考验。Hadoop的简单方便、可扩展性和健壮性让其在大数据处理方面占尽优势，其主要适合的应用场景有：
1) 搜索引擎，Doug Cutting设计Hadoop的初衷，就是为了针对大规模的网页快速建立索引。
2) 大数据存储，利用Hadoop的分布式存储能力，例如数据备份、数据仓库等。
3) 大数据处理，利用Hadoop的分布式处理能力，例如数据挖掘、数据分析等。
4) 科学研究，Hadoop是一种分布式的开源框架，对于分布式计算有很大程度地参考价值。
目前，Hadoop已经成长为一个庞大的体系，只要和海量数据相关的领域，都有Hadoop的身影。
预计到2020年，每年产生的数字信息中将会有1/3的内容驻留在云平台中或借助云平台处理。我们需要对这些数据进行分析处理，以获取更多有价值的信息。那么我们如何高效地存储管理这些数据、如何分析这些数据呢？这时可以选用Hadoop系统。
当然，这上面仅仅是部分而已，不多赘述。
本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5058092.html，如需转载请自行联系原作者
