电子商务网站（主要用于浏览记录，购买记录等）
1.数据加载
2.推荐模型 训练模型
3.导入服务层
数据源：HDFS:用户点击日志
MYSQL/Oracle:用户基本信息，用户购买记录
数据加载：将不同的数据源中的数据导入Hbase
Hbase中以用户为单位组织数据（Rowkey为Uid）
Basic features:age,birthday,address,..........
Click/buy behavior:ids
利用hbase特有的特性：设置最大版本数，自动删除过期的数据
根据uid获取某用户所有信息
易于扩展
实现方案：MapReduce并行导入（Oozie协调多个mapreduce）主备Mysql
Hive（类似sql的高级语言） 查询Hadoop中的数据 执行过程。。
计算模型：MapReduce Spark ... 利用mapreduce记算pv,uv
基于规则的广告推荐：地区 年龄段 精准推荐
基于模型的广告推荐：逻辑回归
输入性别，年龄，点击和购买记录
是否会购买商品？？
导入服务层：why不直接让Hbase对外提供服务？
RegionServer挂掉，一段时间内不能对外服务
Hbase负载过重
选用服务层：Memcached(手动sharding,replication)分布式高速
Cassandra(自动sharding,replication) 分布式Nosql 数据库系统
调优，运维
Ambari简化Hadoop集群管理，提供了对Hadoop的管理和监控的支持。
