今天，企业对数据价值的认同已经成为共识，然而如何从海量的数据信息中挖掘其中的价值却并不那么容易，幸运的是，找到了 hadoop 数据挖掘与分析工具。

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Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构，使得用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式应用程序，充分利用集群的威力实现高速运算和存储。Hadoop尤其适合大数据的分析与挖掘，最为常见的应用就是Web数据分析。因为从本质上讲，Hadoop提供了在大规模服务器集群中捕捉、组织、搜索、共享以及分析数据的模式，且可以支持多种 数据源 (结构化、半结构化和非结构化)，规模则能够从几十台服务器扩展到上千台服务器。

随着越来越多的传统企业开始关注大数据的价值，Hadoop也开始在传统企业的商业智能或数据分析系统中扮演重要角色。相比传统的基于数据库的商业智能解决方案，Hadoop拥有无以比拟的灵活性优势和成本优势

  问题在于，你根据某种分析的需要将大批非结构化数据转化成结构化数据之后，一旦分析的需求发生变化，你需要把之前的工作重新做一遍。Hadoop的内部数据存储能力是非常重要的，能在你不知道该如何处理数据的时候尽可能多的保存数据，Hadoop系统允许你不断的尝试。在传统的数据分析系统中，你必须明确的知道你希望做什么，需要哪些数据。

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