Hadoop数据挖掘在多领域有广泛应用，以下是主要场景及对应技术支撑：
- 金融风控与反欺诈
利用Hadoop分布式计算处理海量交易数据，通过聚类、分类算法（如K-means、朴素贝叶斯）识别异常交易模式，构建信用评分模型和欺诈检测系统。例如，银行可实时分析用户交易行为，拦截高风险操作。
- 电商用户行为分析与推荐
基于HDFS存储用户浏览、购买日志，结合MapReduce和Spark MLlib实现用户分群、关联规则挖掘（如Apriori算法），生成个性化推荐和精准营销策略。
- 医疗健康数据挖掘
处理电子病历、影像数据，通过分布式算法分析疾病关联、预测治疗有效性，支持精准医疗和药物研发。例如，医疗机构可利用Hadoop挖掘大规模病例数据，发现罕见病规律。
- 社交媒体与舆情分析
对海量文本、图片数据进行分布式存储和文本挖掘（如情感分析、主题建模），用于舆情监控、用户画像构建。例如，新闻机构可通过Hadoop分析社交媒体数据，追踪公众情绪趋势。
- 物联网与智能设备分析
融合传感器数据与业务日志，通过Hadoop分析设备运行状态，预测故障、优化能耗。例如，智慧城市中利用Hadoop整合交通、气象数据，实现智能调度。
- 能源与供应链管理
在智能电网中，Hadoop实时分析电网负荷数据，优化资源配置；在供应链领域，通过分析库存、销售数据预测需求，提升周转效率。