mapreduce的典型應用場景中，
目前日誌分析用的比較多，還有做搜素的索引，機器學習演算法包mahout也是之一，當然它能做的東西還有很多，比如
資料探勘、資訊提取。
mapreduce得到廣泛的應用，主要集中在分布排序、web連線圖反轉和web訪問日誌分析。
google建立了基於mapreduce的搜尋索引系統。從本質上而言，這個索引是由序列的批處理操作組成的。它通過把對資料集的大規模操作分發給網路上的每個節點進行運算，而每個節點會週期性的把完成的工作和狀態的更新報告回主計算.lipkovitz首先談到了google基於mapreduce檔案索引系統處理方式。「我們必須面對乙個非常龐大的資料系統，在這之前，我們需要等待8個小時的計算時間我們才能夠得到計算的全結果，然後我們就會把它發布到索引系統中去。過去我們一直在不停地重複這個耗時耗力的工作。」
mapreduce僅僅是乙個批處理操作方式.google之所以放棄mapreduce，是因為它並不能為谷歌提供它所想要的索引速度，特別是隨著實時檢索時代的到來，谷歌需要的是在幾秒內重新整理索引內容，而非8小時。
索引系統是谷歌最大的mapreduce的應用程式。
我們看看doug cutting的對於hadoop在業務上的使用：
doug cutting(dc):yahoo定期在搜尋業務上使用hadoop來提高其產品和服務，如排名功能和目標廣告等。除此之外，也有一些直接使用hadoop進行資料生成的案例。hadoop的長期目標是提供世界級的分布式計算工具，也是對下一代業務（如搜尋結果分析等）提供支援的web擴充套件（web-scale）服務。
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