淘宝
总容量9.3PB, 利用率77.09%
• 总共1100台机器
• Master：8CPU(HT)，48G内存，SAS Raid
• Slave节点异构
– 8CPU/8CPU(HT)
– 16G/24G内存
– 1T x 12 / 2T x 6 / 1T x 6 SATA JBOD
– 12/20 slots
• 约18000道作业/天, 扫描数据：约500TB/天
• 用户数474人, 用户组38个
基于0.19.1
• 大量Patch
– 主要来自官方社区0.19.2, 0.20, 0.21等, 少部分自己开发
• Hadoop客户端和服务端代码开发分离, 云梯管理员只负责服务端升级, 并保持版本向下兼容
以上数据是淘宝数据平台的周敏在2009年9月发布的。
但是最近关注阿里的2012年技术分享，已经看到一些数据的更新：
规模：2000 台
总数据量30PB
数据每天增长100T
每天的集成/挖掘任务数100K
每天提交的分析任务数10K
百度
百度从07年开始使用Hadoop做离线处理，目前有80%的Hadoop集群用作日志处理，目前百度的Hadoop服务器规模是1万多台，已经超过了Yahoo和Facebook.
百度的服务器大部分是价格在两到三万元左右的，标配12个1TB硬盘，32GB内存，没有RAID卡，没有采用高端的服务器。
百度的目标是10万节点，而且需要充分考虑跨机房部署的问题”
参考: http://www.cxybase.com/201105/hadoop-%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%A1%88/
Facebook主要将Hadoop平台用于日志处理、推荐系统和数据仓库等方面。
2010年Facebook的Hive-Hadoop 集群拥有超过2250台机器和23000个核心，数据容量超过36PB，大部分任务通过Hive完成，每天有超过25000个Hive Jobs在运行。
目前Facebook Hadoop集群内的HDFS物理磁盘空间承载超过100PB的数据（分布在不同数据中心的100多个集群,一个集群是100个节点）。
以上资料是本人于2012年7月收集。
