在CentOS上部署和应用Hadoop分布式文件系统（HDFS）的案例有很多，以下是一些常见的应用案例：
大数据处理：使用HDFS存储和管理大规模数据集，结合MapReduce进行并行处理。例如，处理日志文件、用户行为数据等。应用场景包括数据仓库、日志分析、用户行为分析等。
机器学习和数据分析：将HDFS与机器学习框架（如Apache Spark）结合，用于存储和处理分析数据。例如，进行图像识别、自然语言处理等。应用场景包括机器学习项目、数据挖掘、科学计算等。
数据备份与恢复：利用HDFS的高容错性进行数据备份和恢复。通过将数据分块存储在多个节点上，确保数据的安全性和可靠性。应用场景包括企业数据备份、云存储等。
高性能计算：在HDFS上运行高性能计算任务，结合YARN资源管理器进行资源分配和任务调度。例如，进行基因组数据分析、金融模型计算等。应用场景包括科学计算、金融分析、高性能计算等。
内容分发：使用HDFS存储静态内容，结合Web服务器进行内容分发。例如，存储和分发图片、视频、文档等。应用场景包括内容管理系统（CMS）、视频流媒体等。
日志收集与分析：将各种服务的日志数据存储在HDFS中，使用MapReduce进行日志分析和处理。例如，分析Web服务器日志、应用日志等。应用场景包括运维监控、安全审计、业务分析等。
零售业：大数据处理和分析可以帮助企业了解消费者行为、购买偏好和市场趋势。通过收集和存储大量的消费者数据，企业可以使用Hadoop生态系统中的工具进行数据分析，以制定更有效的市场营销策略、优化供应链和改进客户服务。
金融业：大数据处理可以帮助银行和金融机构进行风险管理、欺诈检测和客户分析。通过分析大量的交易数据、客户数据和市场数据，金融机构可以更准确地评估风险、识别欺诈行为和优化金融产品。
健康医疗行业：大数据处理可以帮助医疗机构改善医疗服务、提高疾病预测和诊断准确性。通过收集和分析患者的临床数据、遗传数据和生物医学图像，医疗机构可以提供个性化治疗方案、发现新的治疗方法和预测疾病的发展趋势。
科学研究：在天文学研究中，大数据处理可以帮助天文学家分析天体观测数据、建模宇宙演化和发现新的天体现象。通过处理和分析从天文望远镜收集的大量数据，天文学家可以揭示宇宙的奥秘，并推动科学研究的进展。
中风数据处理与分析：使用HDFS存储中风相关的医疗数据，并通过Spark等工具进行数据处理和分析，以帮助医疗机构进行疾病预测和治疗。
这些案例展示了HDFS在CentOS上的广泛应用，能够满足不同场景下的数据存储和处理需求。