"本资源主要介绍了Hadoop在不同公司的实际应用案例，包括Yahoo!、eBay、百度和Facebook，以及在海量数据排序方面的应用。"
在当前大数据时代，Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，已经成为处理和存储大规模数据的核心工具。由于其可扩展性、容错性和高效的数据处理能力，Hadoop在互联网公司中得到了广泛应用。
首先，让我们来看看Hadoop在Yahoo!的应用。Yahoo!是Hadoop的重要推动者和使用者，它在多个业务场景中部署了Hadoop。例如，Yahoo!利用Hadoop进行数据分析，帮助优化内容展示，提高用户体验。在反垃圾邮件系统中，Hadoop集群被用来识别和评分潜在的垃圾邮件，确保邮件服务的清洁和安全。此外，Hadoop还支持广告系统的决策，通过对用户行为的分析，实现广告的精准投放。在大数据处理和ETL（提取、转换、加载）流程中，Hadoop发挥了关键作用，高效地处理海量数据。
接着，eBay利用Hadoop进行复杂的商务智能分析。在电子商务环境中，eBay需要处理大量的交易数据，Hadoop帮助其快速分析用户购物行为，优化商品推荐，提升交易效率。同时，Hadoop还用于监控和改进网站性能，确保用户能够流畅地浏览和购买商品。
百度是中国的互联网巨头，它将Hadoop应用于日志分析，通过分析用户访问记录，洞察用户需求，改进搜索算法。同时，Hadoop也被用于网页数据库的数据挖掘，帮助百度获取更深层次的网络信息，提升搜索引擎的准确性和响应速度。
Facebook则依赖Hadoop来存储和处理内部日志，这些日志包含了用户的活动信息，对社交媒体平台来说，这些数据对于理解用户行为、优化用户体验至关重要。Hadoop还支持Facebook的数据挖掘和日志统计，为公司的决策提供数据支持。
在Hadoop平台上的海量数据排序方面，随着数据规模的增长，传统的排序方法已无法满足需求。Hadoop的MapReduce模型提供了高效的分布式排序解决方案，能够处理PB级别的数据，这对于处理如网页链接、用户行为等大量无序数据的企业来说，是一项重要的能力。
这些案例展示了Hadoop在实际业务中的灵活性和实用性。无论是用于数据分析、广告优化，还是在日志处理和数据挖掘中，Hadoop都能够有效地应对大数据挑战，为企业创造价值。随着Hadoop技术的不断发展和完善，它将继续在各行各业中发挥关键作用，推动大数据处理的边界不断拓展。
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