使用Hadoop的分布式文件系統(tǒng)HDFS進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲。HDFS具有高容錯性、可擴(kuò)展性和高效的數(shù)據(jù)訪問性能，能夠處理PB級別的大數(shù)據(jù)。

通過MapReduce或Spark等工具對海量法律文本數(shù)據(jù)進(jìn)行行處理和分析。MapReduce將任務(wù)分解成多個子任務(wù)，分別在不同的節(jié)點上執(zhí)行；Spark則提供更高級別的API，支持迭代計算和交互式數(shù)據(jù)分析。

使用Mahout或TensorFlow等機器學(xué)習(xí)庫，在Hadoop平臺上進(jìn)行模型訓(xùn)練。這些庫提供了豐富的算法供我司選擇，如樸素貝葉斯分類器、支持向量機等，幫助我司實現(xiàn)文本分類、情感分析等功能。

基于訓(xùn)練好的模型實時監(jiān)控新的法律文本數(shù)據(jù)，預(yù)測其可能的風(fēng)險等級，及時發(fā)出預(yù)警。

處理大量的項目信息、合同文檔、銷售數(shù)據(jù)等，利用Hadoop進(jìn)行大數(shù)據(jù)管理和分析，提升決策效率。

收集和處理客戶的預(yù)訂信息、消費記錄、評價反饋等數(shù)據(jù)，通過Hadoop進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和個性化推薦，提高客戶滿意度。

管理各種婚禮方案、供商信息、客戶偏好等數(shù)據(jù)，利用Hadoop實現(xiàn)數(shù)據(jù)整合和智能分析，優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量和效果。