1樓：Tim
我認識一人在我校LIGO部門工作，內容是用雲計算協助分析引力波資料。但不一定是HADOOP。
還有上次聽乙個噴氣推進實驗室的人來給talk，有用機器學習演算法幫助觀測和分析資料。
2樓：
在我的領域（可以算粒子物理吧）裡，大部分情況下並不需要更新已有的大量資料，更多的是讀取。而且讀取的時候都是一大塊一大塊的讀 binary，讀完放到記憶體裡用。我們現有的做法是用 MPI 並行地讀取，效果很好。
我覺得用資料庫恐怕不可能更快。還有乙個因素是一般科學計算中不重視資料 integrity 的檢查，一般就是一些很簡單的 check.
至於對資料的運算，我們的程式都是優化到暫存器級別的，而且基本都是線性代數，沒必要用 map reduce.
嗯，大概就這樣，科學計算還是非常實用主義的，能不擼那些 fancy 的東西就不擼，但是如果啥新技術可以極大提高生產力，我們會謹慎驗證過以後想方設法擼。
// 我們一次運算的資料量大概是 1G 到 100+T 不等，不知道算不算「大資料」。
3樓：勞風雷
非物理學天文學外行人士嘗試回答。
科學計算領域，也存在大資料處理的問題。
科學計算領域主要還是依靠MPI來進行平行計算。採用Hadoop的HDFS作為分布式資料儲存平台是可行的。
MapReduce（或Spark）等資料批處理框架通常並不適用於科學計算的業務，因為處理效率較低。
總體上來說，Hadoop還是更適合於網際網路領域的應用。
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