在動(dòng)畫(huà)電影的制作過(guò)程中，會(huì)產(chǎn)生大量的圖像、音頻等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過(guò)Hadoop分布式文件系統(tǒng)進(jìn)行存儲(chǔ)和管理。通過(guò)MapReduce模型在Hadoop上對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模的行計(jì)算，以提取出有用的信息。

Spark提供了RDD（彈性分布式數(shù)據(jù)集）和DataFrame兩種數(shù)據(jù)抽象，使得我司更加方便地處理和操作數(shù)據(jù)。在特效制作中利用Spark進(jìn)行圖像識(shí)別、視頻剪輯等任務(wù)。

再次，F(xiàn)link是個(gè)實(shí)時(shí)計(jì)算框架，它實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)流處理。在動(dòng)漫影視特效制作中用Flink來(lái)處理實(shí)時(shí)的觀眾反饋數(shù)據(jù)，及時(shí)調(diào)整特效效果。

在鐵路貨運(yùn)行業(yè)中，大數(shù)據(jù)幫助我司優(yōu)化路線規(guī)劃、預(yù)測(cè)貨物需求、提高運(yùn)輸效率等使用Hadoop進(jìn)行歷史運(yùn)輸數(shù)據(jù)的分析，利用Spark進(jìn)行實(shí)時(shí)的物流跟蹤，使用Flink進(jìn)行貨運(yùn)量的預(yù)測(cè)。

在電力設(shè)施安裝領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)幫助我司進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障預(yù)警、能源管理等使用Hadoop進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析，利用Spark進(jìn)行實(shí)時(shí)的故障檢測(cè)，使用Flink進(jìn)行能源消耗的預(yù)測(cè)。