机器学习技术必须部署在诸如此类的应用场景中，通常输入数据量都非常庞大，以至于无法在一台计算机上完全处理，即使这台计算机非常强大。如果没有 Mahout这类的实现手段，这将是一项无法完成的任务。
a. Mahout是基于Hadoop的数据挖掘和机器学习的算法框架，Mahout的重点同样是解决大数据的计算的问题。b. Mahout目前已支持的算法包括，协同过滤，推荐算法，聚类算法，分类算法，LDA， 朴素bayes，随机森林。
Hadoop的工作原理是将一个非常大的数据集切割成一个较小的单元，以能够被查询处理。同一个节点的计算资源用于并行查询处理。当任务处理结束后，其处理结果将被汇总并向用户报告，或者通过业务分析应用程序处理以进行进一步分析或仪表盘显示。
然后把这个大文件，再上传到HDFS上，就可以充分发挥HDFS分布式文件系统的优势。当然，这个转换过程由mahout的内置工具完成，而大数据分析师这个时候只需要把所有的新闻按文件夹分好类放置好，同时运行mahout内置的解析器命令就可以了。
Storm与Spark、Hadoop这三种框架，各有各的优点，每个框架都有自己的最佳应用场景。所以，在不同的应用场景下，应该选择不同的框架。
Storm用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算系统。为Hadoop添加了可靠的实时数据处理功能 Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复查询，此外还融合数据仓库，流处理和图形计算等多种计算范式。Spark构建在HDFS上，能与Hadoop很好的结合。它的RDD是一个很大的特点。
Storm由java和clojure写成，storm的优点是全内存计算，因为内存寻址速度是硬盘的百万倍以上，所以storm的速度相比较hadoop非常快。hadoop是实现了mapreduce的思想，将数据切片计算来处理大量的离线数据数据。
storm 是流式处理的老大。 速度快 即时通讯。 淘宝的JStorm 可以达到百万级每秒。spark 是对 hadoop 的 MR 的改进。 由于 MR 需要不断的将数据落盘，互相拉取导致 IO 大。 降低少量数据的运算速度（落盘是为了大量数据时 出错可以在错误的地方继续处理 ，而 Spark 只能重来）。
没有，hadoop不擅长实时在线处理，推荐storm 在2011年Storm开源之前，由于Hadoop的火红，整个业界都在喋喋不休地谈论大数据。Hadoop的高吞吐，海量数据处理的能力使得人们可以方便地处理海量数据。但是，Hadoop的缺点也和它的优点同样鲜明——延迟大，响应缓慢，运维复杂。
hadoop对于实时在线处理有优势吗？直接使用hadoop进行实时处理时没有优势的，因为Hadoop主要解决的是海量批处理作业计算问题，但是可以使用基于Hadoop的分布式NOSQL系统HBase系统以及相关实时处理系统： 基于Hadoop的HBase可以做到实时处理以及相关需求的实时计算，主要解决海量key，value相关查询计算等需求。
hadoop一般是应用于冷数据处理，对于实时数据，如果非要使用，可以变着方法使用。方法一：在hadoop上使用hbase数据库，以为hbase是不走Map/Reduce的，所以操作在毫秒级。
实时处理软件支持自动去除三脚架功能新增了自动去除三脚架的功能。用户在全景图拼合完成以后，可以直接在软件中使用去除三角架功能，将全景图底部的三角架去除（本功能适用用于简单的的全景图）。实时处理软件支持在全景图中添加热点功能在全景图中添加热点可以实现弹出图像以及链接到指定网页的功能。
hadoop一般是应用于冷数据处理，对于实时数据，如果非要使用，可以变着方法使用。方法一：在hadoop上使用hbase数据库，以为hbase是不走Map/Reduce的，所以操作在毫秒级。方法二：将业务数据用程序分成实时数据和冷数据，实时数据存于关系数据库，冷数据存到hadoop。
