hadoop适合的场景？

一、hadoop适合的场景？

1，大数据量存储：分布式存储

2，日志处理：Hadoop擅长这个

3，海量计算：并行计算

4，ETL：数据抽取到oracle、mysql、DB2、mongdb及主流数据库

5，使用HBase做数据分析:用扩展性应对大量的写操作—Facebook构建了基于HBase的实时数据分析系统

6，机器学习：比如Apache Mahout项目

7，搜索引擎：hadoop + lucene实现

8，数据挖掘：目前比较流行的广告推荐,9，用户细分特征建模

10，个性化广告推荐,

11，智能仪器推荐

二、hadoop应用在哪些领域或场景？

1. 存储。

IBM貌似才刚推出关于存储的计划。这样读写的速度更快，并且高容错，同时也可采用一般机器进行水平扩展，而不需要大型机这样的高性能机器。2. 网页索引资料库。貌似搜索领域现在运用Hadoop比较多。国内估计BAT都在用吧，国外的典型应该是Yahoo了。3. 日志分析。类似日志分析这样的数据挖掘领域貌似也应用的较多。4. 商品推荐。Amazon用来进行协同过滤的商品推荐，个性化广告的推送也应该属于此类。5. 垃圾邮件的识别与过滤。

三、Python主要应用场景，适用行业有哪些？

Python的主要应用领域包括但不限于以下几个方面：Web应用开发：Python经常被用于Web开发，具有丰富的Web开发框架，如Django和flask等。这些框架能够帮助程序员更轻松地开发和管理复杂的Web程序。数据分析：Python被广泛应用到科学与数字分析中，如生物信息学等。Python具有诸多数据分析库，如NumPy和Pandas等，能够方便地处理大量数据。机器学习与人工智能：Python是机器学习和人工智能领域的热门语言之一。Python拥有众多的机器学习库，如scikit-learn和TensorFlow等，能够帮助开发人员构建复杂的机器学习模型。自动化运维：Python的语法简单易学，且具有丰富的库和模块，能够轻松地编写自动化脚本，提高运维效率。嵌入式系统开发：Python可用于嵌入式系统的开发，如树莓派等。游戏开发：Python有许多游戏引擎和框架，如Pygame和Panda3D等，可用于制作2D和3D游戏。网络安全领域：Python在网络安全领域也有广泛的应用，如网络爬虫、漏洞扫描等。适用行业包括但不限于IT、人工智能、大数据、物联网、游戏开发、金融、教育、医疗、交通、能源、电商、娱乐、制造等。以上内容仅供参考，建议咨询专业人士获取更准确的信息。

四、python适用的管理场景？

网页开发 数据分析，特别是金融数据 网站数据抓取 自动化运维 一些插件制作

五、hadoop更适用于哪些场景？

这个问题的参考答案：

Hadoop设计的目的主要包括下面几个方面，也就是所谓的适用场景：

1：超大文件

可以是几百M，几百T这个级别的文件。

2：流式数据访问

Hadoop适用于一次写入，多次读取的场景，也就是数据复制进去之后，长时间在这些数据上进行分析。

3：商业硬件

也就是说大街上到处都能买到的那种硬件，这样的硬件故障率较高，所以要有很好的容错机制。

六、hadoop的最底层应用是？

Hadoop 由许多元素构成。

其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心

七、简述python进程，线程和协程的区别及应用场景？

1.线程和进程：

线程是属于进程的，线程运行在进程空间内，同一进程所产生的线程共享同一内存空间，当进程退出时该进程所产生的线程都会被强制退出并清除。线程可与属于同一进程的其它线程共享进程所拥有的全部资源，但是其本身基本上不拥有系统资源，只拥有一点在运行中必不可少的信息(如程序计数器、一组寄存器和栈)。

2.线程、进程与协程：

线程和进程的操作是由程序触发系统接口，最后的执行者是系统；协程的操作则是程序员

协程存在的意义：对于多线程应用，CPU通过切片的方式来切换线程间的执行，线程切换时需要耗时（保持状态，下次继续）。协程，则只使用一个线程，在一个线程中规定某个代码块执行顺序。

协程的适用场景： 当程序中存在大量不需要CPU的操作时（IO），适用于协程；

八、python最大的应用？

Python语言通俗易懂、简单易学、容易上手，而且具有丰富的第三方库，是非常不错的选择，应用领域也是非常广泛的，比如说： 　　1、人工智能：Python是人工智能的首选语言，选择人工智能作为就业方向是理所当然的。 　　2、大数据：Python在大数据上比java更加具有效率，大数据虽然难学，但是Python可以更好的和大数据进行对接，尤其是大数据分析这个方向。 　　3、网络爬虫：爬虫是进行数据采集的利器，利用Python可以更快的提升对数据抓取的精准程度和速度。 　　4、全栈工程师：全栈工程师是指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人，也叫全端工程师 　　5、自动化运维：运维工作者对Python的需求也很大; 　　6、自动化测试：Python十分高效，目前做自动化测试的大部分的工作者都需要学习Python帮助提高测试效率。用Python测试也可以说是测试人员必备的工具了。

九、hadoop 应用现状

hadoop 应用现状

在当今信息化时代，大数据技术的应用已成为企业发展的重要策略之一。Hadoop作为大数据处理领域的重要工具，正逐渐成为更多企业的首选。那么，让我们来探讨一下Hadoop在当前的应用现状。

Hadoop技术背景

为了更好地了解Hadoop在应用中的作用，首先我们需要了解Hadoop的技术背景。Hadoop是一个开源的、能够处理大规模数据的分布式系统框架，它的核心包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce。Hadoop具有高可靠性、高扩展性、高效性等特点，能够帮助企业实现大规模数据的存储、处理和分析。

Hadoop在企业中的应用

随着大数据的快速增长，越来越多的企业开始将Hadoop技术引入到自己的业务中。在企业中，Hadoop主要用于数据存储、数据处理和数据分析等方面。通过Hadoop，企业能够更好地管理海量数据，从中挖掘出有价值的信息，并为业务决策提供支持。

行业应用案例

让我们以几个具体的行业应用案例来说明Hadoop在不同领域的应用现状：

• 金融行业：银行利用Hadoop技术来进行风险管理和客户画像分析，实现个性化服务。
• 零售行业：零售商通过Hadoop技术对销售数据进行分析，优化供应链管理，提升销售效率。
• 医疗行业：医疗机构利用Hadoop技术对患者健康数据进行分析，提高诊断精准度。

未来发展趋势

随着大数据技术的不断发展，Hadoop作为大数据处理的先锋已经取得了一定的成就。未来，Hadoop技术仍然会在更多领域得到应用，同时也会面临一些挑战，例如数据安全、性能优化等问题。因此，只有不断地完善Hadoop技术，才能更好地满足企业的需求。

结语

综上所述，Hadoop作为大数据处理领域的重要工具，已经在各个行业中展现出巨大的应用潜力。随着技术的不断发展，相信Hadoop在未来会越来越广泛地应用于企业的各个领域，为企业的发展提供强大的支持。

十、yield的应用场景？

yield关键字在Python中有多种应用场景，主要是在生成器（generator）的使用中，它能够让一个普通的函数转换成一个生成器函数。生成器函数可以在迭代过程中产生一系列的值，而不是一次性计算并返回所有值。这在处理大量数据或需要懒加载数据时非常有用，因为它能够避免一次性占用大量内存。

具体来说，yield的应用场景包括：

创建迭代器：通过在函数中使用yield关键字，可以将一个普通的函数转换成一个生成器函数，从而实现迭代器的功能。这样可以在按需生成值的同时，避免一次性生成所有值，节省内存空间，并提高程序的效率。

处理大数据：当需要处理大量数据时，通常需要将数据分成多个小块进行处理，以避免内存溢出。yield可以帮助实现这个目标。通过将数据分成若干个小块，并使用生成器函数逐块读取数据进行处理，可以大大减少内存的使用，提高程序的性能。

惰性计算：在一些场景中，可能只需要逐步获取数据，而不需要一次性获取所有数据。这种情况下，可以使用生成器和yield来实现惰性计算。例如，可以使用生成器函数逐个获取偶数，而不是一次性计算并保存所有偶数。

文件逐行读取：在处理文件时，特别是大文件，使用生成器和yield可以实现文件的逐行读取，而不是一次性将整个文件加载到内存中。这样可以有效处理大文件，并减少内存占用。

无限序列的产生：例如斐波那契数列等无限序列，可以使用生成器和yield来逐步生成序列的值，而不需要一次性计算出所有值。

总结来说，yield关键字在Python中主要用于生成器函数中，它能够让函数在产生数据的同时保留状态，实现一种懒加载的数据生成方式。这种机制在处理大量数据和惰性计算的场景中非常实用。