Фреймворк для хранения и обработки больших данных, работающий на основе распределённых вычислений.
⚡ Когда использовать?
- ✅ Обработка больших данных – распределённые вычисления на кластере серверов
- ✅ Data Lake – хранение неструктурированных данных
- ✅ Аналитика и машинное обучение – подготовка данных для AI
👨💻 Пример из практики
Компания анализирует поведение пользователей. Hadoop собирает данные о просмотрах, кликах и покупках, агрегирует их для ML-модели, которая предсказывает отток клиентов
🛠 Сравнение с аналогами:
- 🔹 Apache Spark → быстрее, но требует больше ресурсов
- 🔹 Snowflake → облачное решение, не требует кластеров
- 🔹 Google BigQuery → SQL-аналитика без сложных настроек
простое пояснение: ссылка
#devopstool #mltool
