Hadoop數據挖掘在多領域有廣泛應用，以下是主要場景及對應技術支撐：
- 金融風控與反欺詐
利用Hadoop分布式計算處理海量交易數據，通過聚類、分類算法（如K-means、樸素貝葉斯）識別異常交易模式，構建信用評分模型和欺詐檢測系統。例如，銀行可實時分析用戶交易行為，攔截高風險操作。
- 電商用戶行為分析與推薦
基于HDFS存儲用戶瀏覽、購買日志，結合MapReduce和Spark MLlib實現用戶分群、關聯規則挖掘（如Apriori算法），生成個性化推薦和精準營銷策略。
- 醫療健康數據挖掘
處理電子病歷、影像數據，通過分布式算法分析疾病關聯、預測治療有效性，支持精準醫療和藥物研發。例如，醫療機構可利用Hadoop挖掘大規模病例數據，發現罕見病規律。
- 社交媒體與輿情分析
對海量文本、圖片數據進行分布式存儲和文本挖掘（如情感分析、主題建模），用于輿情監控、用戶畫像構建。例如，新聞機構可通過Hadoop分析社交媒體數據，追蹤公眾情緒趨勢。
- 物聯網與智能設備分析
融合傳感器數據與業務日志，通過Hadoop分析設備運行狀態，預測故障、優化能耗。例如，智慧城市中利用Hadoop整合交通、氣象數據，實現智能調度。
- 能源與供應鏈管理
在智能電網中，Hadoop實時分析電網負荷數據，優化資源配置；在供應鏈領域，通過分析庫存、銷售數據預測需求，提升周轉效率。
