关于用于建模和机器学习的技术方案？
目前是技术方案选择的问题
我们目前拥有离线区块链交易数据
数据体量：30亿条交易数据，每条交易包含10个字段（主要的字段：发送地址、收款地址、交易类型、交易金额）
我们想做的：
根据业务需求提出分析策略，利用机器学习建立模型输出分析结果，为交易地址打上标签
策略比如：
实体聚集：多个账号行为、交易路径 相似度高的
路径符合：在有商品上架后，在限定的时间内进行了购买的地址。然后卖出，又买入了同一个其他商品的地址。
（几百万种商品在不同的时间上架）
整体工作包含
1，数据获取（完成）》
2，建设大数据平台〉导入数据》数据清洗〉
3，基础数据建模分析（抽象化分析）
4，机器学习算法分析
我们的疑问是：想要完成能够适配这个数据量的大数据分析（能够用于建模和机器学习），用什么大数据平台方案
我们现在打算使用hadoop和spark来完成此事
是一个好的选择吗
2同行回答
根据需求，主要是处理30亿条交易数据，并利用机器学习为交易地址打上标签，使用Hadoop和Spark是一个合适的大数据平台方案。
数据量：Hadoop适合存储海量的数据，并提供了多种技术组件用于查询和分析，由于本需求是30亿条数据进行存储和处理，所以选择Hadoop是合适的。Spark是基于内存的计算框架，擅长于大量数据的计算，适合本场景的需求。
容量扩展性：Hadoop和Spark在集群扩展上支持很好，物理上可以稳定支持数百台服务器的扩展，比较适合后续数据量的增长。
计算性能：Spark是一个基于内存的计算框架，适用于迭代计算和机器学习算法，可以显著提高处理速度和效率。
社区支持：这两个项目都有庞大的社区支持，可以方便地获取帮助和解决问题。技术选型上属于主流技术，能够较容易获得市场上的技术支持。
ChatGPT 回答
针对您的需求，使用Hadoop和Spark来完成大数据分析是一个不错的选择。Hadoop是一个分布式计算框架，可以处理大规模数据，而Spark则是一个快速的数据处理引擎，可以在内存中进行数据处理，提高处理速度。
对于您的数据量，使用Hadoop和Spark可以帮助您快速地进行数据清洗、建模和机器学习算法分析。同时，您也可以考虑使用Hive或Impala来进行SQL查询，以便更好地处理数据。
另外，您还可以考虑使用云计算平台，如阿里云、腾讯云等，来搭建大数据平台。这些云计算平台提供了强大的计算和存储能力，可以帮助您更好地管理和处理数据。
总之，使用Hadoop和Spark来完成大数据分析是一个不错的选择，但具体方案还需要根据您的具体需求和预算来进行选择。