美国国会图书馆是全球最大的图书馆，自1800年设立至今，收藏了超过1.5亿个实体对象，包括书籍、影音、老地图、胶卷等，数字数据量也达到了235TB，但美国eBay拍卖网站，8千万名用户每天产生的数据量就有50TB，5天就相当于1座美国国会图书馆的容量。

　　在国外，不只eBay这种跨国电子商务业者感受到巨量数据的冲击，其他如美国连锁超市龙头Wal-Mart、发行信用卡的Visa公司等，在台湾如台湾集成电路（台积电）、中华电信等手上拥有大量顾客资料的企业，都纷纷感受到这股如海啸般来袭的Big Data巨量资料浪潮。这样的巨量数据并非是没有价值的数据，其中潜藏了许多使用者亲身经验的第一手原始数据，不少企业更是从中嗅到了商机。

　　这些企业纷纷向最早面临大数据挑战的搜索引擎业者Google、Yahoo取经，学习处理巨量数据的技术和经验，其中，最受这些企业青睐，用来解决巨量数据难题的技术就是Apache基金会的分布式计算技术Hadoop项目。

　　Hadoop应用案例1-全球最大超市业者 Wal-Mart

　　Wal-Mart分析顾客商品搜索行为，找出超越竞争对手的商机

　　全球最大连锁超市Wal-Mart利用Hadoop来分析顾客搜寻商品的行为，以及用户透过搜索引擎寻找到Wal-Mart网站的关键词，利用这些关键词的分析结果发掘顾客需求，以规画下一季商品的促销策略，甚至打算分析顾客在Facebook、Twitter等社交网站上对商品的讨论，期望能比竞争对手提前一步发现顾客需求。

　　Wal-Mart虽然十年前就投入在线电子商务，但在线销售的营收远远落后于Amazon。后来，Wal-Mart决定采用Hadoop来分析顾客搜寻商品的行为，以及用户透过搜索引擎寻找到Wal-Mart网站的关键词，利用这些关键词的分析结果发掘顾客需求，以规画下一季商品的促销策略。他们并进一步打算要分析顾客在Facebook、Twitter等社交网站上对商品的讨论，甚至Wal-Mart能比父亲更快知道女儿怀孕的消息，并且主动寄送相关商品的促销邮件，可说是比竞争对手提前一步发现顾客。

　　Hadoop应用案例2-全球最大拍卖网站 eBay

　　eBay用Hadoop拆解非结构性巨量数据，降低数据仓储负载

　　经营拍卖业务的eBay则是用Hadoop来分析买卖双方在网站上的行为。eBay拥有全世界最大的数据仓储系统，每天增加的数据量有50TB，光是储存就是一大挑战，更遑论要分析这些数据，而且更困难的挑战是这些数据报括了结构化的数据和非结构化的数据，如照片、影片、电子邮件、用户的网站浏览Log记录等。

　　eBay是全球最大的拍卖网站，8千万名用户每天产生的数据量就达到50TB，相当于五天就增加了1座美国国会图书馆的数据量。这些数据报括了结构化的数据，和非结构化的数据如照片、影片、电子邮件、用户的网站浏览Log记录等。eBay正是用Hadoop来解决同时要分析大量结构化数据和非结构化的难题。

　　eBay分析平台高级总监Oliver Ratzesberger也坦言，大数据分析最大的挑战就是要同时处理结构化以及非结构化的数据。

　　eBay在5年多前就另外建置了一个软硬件整合的平台Singularity，搭配压缩技术来解决结构化数据和半结构化数据分析问题，3年前更在这个平台整合了Hadoop来处理非结构化数据，透过Hadoop来进行数据预先处理，将大块结构的非结构化数据拆解成小型数据，再放入数据仓储系统的数据模型中分析，来加快分析速度，也减轻对数据仓储系统的分析负载。

　　Hadoop应用案例3-全球最大信用卡公司 Visa

　　Visa快速发现可疑交易，1个月分析时间缩短成13分钟

　　Visa公司则是拥有一个全球最大的付费网络系统VisaNet，作为信用卡付款验证之用。2009年时，每天就要处理1.3亿次授权交易和140万台ATM的联机存取。为了降低信用卡各种诈骗、盗领事件的损失，Visa公司得分析每一笔事务数据，来找出可疑的交易。虽然每笔交易的数据记录只有短短200位，但每天VisaNet要处理全球上亿笔交易，2年累积的资料多达36TB，过去光是要分析5亿个用户账号之间的关联，得等1个月才能得到结果，所以，Visa也在2009年时导入了Hadoop，建置了2套Hadoop丛集（每套不到50个节点），让分析时间从1个月缩短到13分钟，更快速地找出了可疑交易，也能更快对银行提出预警，甚至能及时阻止诈骗交易。

　　这套被众多企业赖以解决大数据难题的分布式计算技术，并不是一项全新的技术，早在2006年就出现了，而且Hadoop的核心技术原理，更是源自Google打造搜索引擎的关键技术，后来由Yahoo支持的开源开发团队发展成一套Hadoop分布式计算平台，也成为Yahoo内部打造搜索引擎的关键技术。