在大数据应用的浪潮中，Hadoop带来了廉价的处理大数据（大数据的数据容量通常是10-100GB或更多，同时数据种类多种多样，包括结构化、非结构化等）的能力。越来越多的行业应用客户希望使用Hadoop作为解决其数据处理过程中数据量大、数据类型复杂多样，数据产生的速度快及数据价值提炼的问题，以实现高效，低TCO的解决方案。
目前典型的应用领域如智慧城市、智能交通、智慧医疗、移动互联网、多媒体处理、零售、广告、工业等结构与非结构化数据库等。
随着城市交通的不断建设，每时每刻都会产生大量的图像和视频数据，并呈现暴增趋势，那么，如何管理、分析如此海量数据并进行智能化调度以舒缓城市拥堵等交通恶疾，已经成为目前城市交通管理面临的最大挑战。
智能交通
海量数据智能交通解决方案
随着城市交通的不断建设，每时每刻都会产生大量的图像和视频数据，并呈现暴增趋势，那么，如何管理、分析如此海量数据并进行智能化调度以舒缓城市拥堵等交通恶疾，已经成为目前城市交通管理面临的最大挑战。
通过大数据平台部署智能交通系统，可以方便交管部门实现实时全面的交通信息监控、分析与智能交通调度。如提前预测交通流量、动态监管路况、支持交通流量计划、完善交通法规、采集交通信号灯及车辆监管等；同时，还可以通过视频监控、维护公共安全，提供刑侦支持。
目前，已有基于Hbase大数据方案的智能交通平台的成功案例，实现了对大量交通数据进行实时分析、维护、管理和查询等应用，有效缓解了交通压力，提升了城市交通的智能化程度。
智慧医疗
海量数据健康医疗解决方案
在医疗行业中，对于包括结构性数据和非结构性数据在内的所有医疗大数据进行集中管理是目前医疗行业面临的挑战。建立大数据管理平台，可以利用大数据技术推进医疗信息的集中存储和快捷分析。
Hadoop大数据管理方案提供了电子病历和医疗信息的智能检索平台，有效整合医疗信息和医疗资源，医生可以随时查阅患者病历，并从个人医疗信息中挖掘数据，分析发现病症规律，并及早发现潜在的健康威胁，以确保患者得到及时救治。
智慧医疗系统不仅可以提高医疗资源利用率，降低社会医疗成本，还可以进一步实现个人主动健康管理、疾病管理，提高个人生活质量。
电信服务
海量数据电信解决方案
通信行业随着手机用户的持续增长，迫切需要提高运营效率，实现按需动态分配网络资源和服务，而应用大数据技术则是最简捷高效的解决方案，而且可以识别用户、业务、场景等信息，分档分阶，提供差异化服务。在实际应用中，大数据技术通过对用户通信和上网行为的全面记录、分析，可以掌握用户习惯和需求，从为用户提供更出色、更为个性化的定制服务。另外，在后台可以对客户进行精准分析，如基于用户位置、终端类型和用户喜好特征，提供定向推送；根据用户网络使用情况、业务使用情况、业务收入、终端类型等，为运营商提供经营策略分析或客户关怀等。
零售行业
电子商务的快速增长对传统零售行业形成巨大挑战，超市、商场、卖场等企业竞争日益激烈，很多无法做到管理优化的竞争力较低企业面临洗牌出局的命运，而大数据平台却正在给它们提供新的机遇。传统企业可借助大数据分析来优化货品的运输、库存和潜在顾客的潜在购物需求，赢得竞争优势、预测趋势，并为未来需求做好准备。
而以线上网络销售商，也可以通过该技术实现对买家和卖家的性别、年龄、地址、身份证号及购物喜好、行为特征、店铺交易信息等稳定的非结构性数据进管理，进而分析采购行为。基于客户大数据的采集、分析和应用，将成为改变线上和线下市场格局的关键所在。
为实现这些应用场景，用户需要合理规划并部署相应的大数据平台，通常Hadoop方案是最常见的选择。
基于对目前大数据应用需求的分析，英特尔通过本参考指南为客户提供经过验证的Hadoop一体机参考设计方案，提供了实现基于英特尔平台软件、硬件的完整设计，帮助渠道或OEM厂商快速介入大数据的业务机会，有效降低您在大数据环境部署上的风险和复杂性，让用户可以轻松完成大数据的应用实现。