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
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