HADOOP在阿里巴巴:
用于处理商业数据的排序,并将其应用于阿里巴巴的ISEARCH搜索引擎,垂直商业搜索引擎。
节点数: 15台机器的构成的服务器集群
服务器配置: 8核CPU,16G内存,1.4T硬盘容量。
HADOOP在百度:
HADOOP主要应用日志分析,同时使用它做一些网页数据库的数据挖掘工作。
节点数:10 - 500个节点。
周数据量: 3000TB
HADOOP在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
HADOOP在HULU
主要用于日志存储和分析
13台机器构成的集群 (8核PUC,单台机器:4TB硬盘)
基于HBASE数据库
HADOOP在TWITTER
使用HADOOP用于存储微博数据,日志文件和许多中间数据
使用基于HADOOP构件的Cloudera's CDH2系统,存储压缩后的数据文件(LZO格式)
HADOOP在雅虎:
主要用于支持广告系统及网页搜索
机器数:25000,CPU:8核
集群机器数: 4000 个节点 (2*4cpu boxes w 4*1TB disk & 16GB RAM)
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