应用场景

批量数据处理

将海量日志同步到E-MapReduce的数据节点后，您可以借助于Hue等工具使用Hive、Spark和Presto等主流计算框架快速获取数据洞察力。您还可以使用Sqoop等工具加载分散于各RDS或其他存储引擎的数据，并把分析后的数据同步到RDS，为数据可视化产品提供数据支撑。

Ad hoc数据分析查询

E-MapReduce将海量数据通过导入或者外表等形式引入到OLAP分析引擎里，例如，Clickhouse、Presto和Impala，提供高效、实时和灵活的数据分析能力，满足用户画像、人群圈选、BI报表和业务分析等一系列的业务场景。

海量数据在线服务

E-MapReduce基于Web和移动应用程序等生成的PB级别的结构化、半结构化或非结构化数据进行在线分析，以方便Web应用或者数据可视化产品获取分析结果进行实时展示。

流式数据处理

通过Spark Streaming和Storm，使用和处理来自阿里云日志服务Log Service、阿里云消息队列ONS（Message Queue）、阿里云消息服务MNS（Message Service）、Apache Kafka或其他数据流的实时数据。

采用容错方式执行流式数据分析，并将相应结果写入阿里云对象存储服务OSS（Object Storage Service）或HDFS中。