Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据。它具有以下主要用途：

　　1.批量数据处理：Hadoop的核心是MapReduce模型，用于高效处理大规模数据集。可用于数据清洗、ETL和批处理分析等任务。

　　2.大数据存储：Hadoop的分布式文件系统(HDFS)提供可靠的存储解决方案，可存储和管理大规模数据集。

　　3.实时数据处理：Hadoop生态系统中的组件如Spark和Flink提供实时数据处理能力，支持流式处理和复杂事件处理。

　　4.数据仓库和商业智能：结合工具如Hive，可构建大规模的数据仓库和商业智能解决方案，支持数据挖掘、报表和可视化。

　　5.日志和事件处理：Hadoop可用于处理和分析大量的日志和事件数据，用于日志分析、故障排查和异常检测。

　　6.机器学习和人工智能：Hadoop生态系统提供机器学习和人工智能工具，如Mahout和MLlib，可在大数据规模上训练和应用模型。

　　7.图计算：Hadoop的生态系统中的图计算框架如Giraph和GraphX可处理大规模图数据，支持社交网络分析、路径搜索和推荐系统。

　　Hadoop适用于大规模数据存储、批量和实时数据处理、数据仓库和商业智能、日志和事件处理、机器学习和人工智能，以及图计算等各种用途。根据需求选择适当的组件和工具构建解决方案。