web前端和hadoop关系不大，web应用的大数据处理

　　web前端和hadoop关系不大，web应用的大数据处理

　　采集工具很多，api服务器端的，cpu资源都是守恒的；与其最后几百万的数据库压力，最好还是做数据结构化处理，复杂维度的hadoop结合更有效，至于你的问题最好还是调研下智能分析的问题，

　　这种业务其实很普遍的。他们应该用到一些其他东西去实现，比如信息安全的原理。

　　web前端和hadoop关系不大，你自己考虑用hadoop的哪些组件，做出哪些设计，如果数据量小的话，可以用hadoop下的spark，后期如果再做pb数据，那就用自己写的那些组件，很容易结合hadoop和tensorflow的，记得用es2015,可以用js加载，而不是使用flask作为前端开发组件。

　　直接上tensorflow做数据分析是不错的想法，但得学习一些机器学习算法，所以建议你放到工业界，做大数据系统规划建设或者用在大数据项目里，而不是做一个个不相关的小项目。

　　web应用的大数据处理目前开源社区很少有比较好的资料，需要看实际业务需求和你掌握的技术实现成熟度。hadoop大数据框架本身开源项目是很成熟的了，直接拿来用，如果你想更深入的了解hadoop的大数据处理机制，学习掌握各种算法，resilio，phoenix等等redis之类消息队列机制hbase等做存储，hive做分析有关算法，并且搞透，深入挖掘业务的痛点场景和数据结构。

　　学好机器学习，python，paddle等语言，numpy,spark等做数据中间层处理有关大数据的开发，使用spark，hive等hadoop集群，与大数据分析结合来做相关业务分析和决策。