近年来，Hadoop技术，大数据研发产品在国内迅猛发展，其在不断的发展中解决了传统数据库无法胜任海量数据处理的问题，以及结构化和非结构化数据统一起来进行数据分析、建模和挖掘得到了更高效的处理方案。这一切都归因于Hadoop的开源工具，依靠其自身优势实现对大容量数据计算存储。
伴随着互联网发展带来的影响，Hadoop大数据为企业发展所能解决的难题：
1.由于累积的数据量越来越大，从GB增长到了TB，Hadoop大数据实现对海量增长的数据进行便捷高效的计算。
2.随着应用的增多和复杂化，计算能力越来越不能满足要求。
3.不能及时高效的处理互联网上关于企业负面消息，做好舆情监测
4.挖掘数据价值，进行精准定位营销
基于Hadoop技术的大数据应用解决方案
（1）金融行业，大数据在高频交易、社交情绪分析和信贷风险分析三大金融创新领域。
a.高频交易：
交易信息也可以称为支付信息，客户通过渠道发生的交易以及现金流信息。信息大多存在银行的渠道系统里面，如网上银行，信用卡系统，卡交易，核心银行系统，保险销售平台，外汇交易系统等。
金融机构借助大数据技术海量的交易数据进行计算、分析、存储。银行利用这些数据对个人消费者进行消费行为分析，开发产品，提供金融服务。
b.社会情绪分析：
根据金融用户，利用机器学习平台可以根据用户的消费习惯实时分析用户的社会情绪，并对用户进行深层分析，可以预测未来客户可能会在哪些层面进行消费，深度了解客户，有助于金融领域进行一个精准的定位营销。
c.信贷风险分析：
针对申请人（名、性别、年龄、电话、身份证件、家庭住址、职业、学历、信贷记录、支出……）或者企业（是否存在不良的借贷记录、评估企业的实力、以及是否有还款的能力…………）进行采集分析评估。分析用户的历史借款记录、逾期笔数、借贷意图等等。
(2)汽车行业，利用大数据和物联网技术的无人驾驶汽车。
a.根据车道线、轨迹、车身、障碍物等进行实施解析
b.实施分析，自动调节红绿灯的等待、通行时间
c.根据行车习惯反馈应用需求
d.根据客户的出行习惯，驻停地点，提供和呈现个性化的服务……
e.基于Hadoop大数据技术，不断优化无人驾驶技术以及存在的问题，进行优化升级。
(3)互联网行业，借助于大数据技术，可以分析客户行为，进行商品推荐和针对性广告投放。
能源行业，利用大数据技术分析用户用电模式，可以改进电网运行，合理设计电力需求响应系统。
(4)物流行业，利用大数据优化物流网络，提高物流效率，降低物流成本
借助大数据可以获取市场变化、物流需求等信息，及时规划和调整资源配置；同时可因此优化物流路由规划，降低物流成本和提高时效。
原文链接：http://www.sdydata.com/gsxw/info_itemid_122.html
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