产品形态选型

企业级全托管的数据平台：无需自行构建基础设施即可开始作业开发，提供任务开发、调试到运维的完整功能。

高性能计算引擎：内置 Fusion Engine，性能可达开源 Spark 的 4 倍；支持 Remote Shuffle Service Celeborn，提供 PB 级 Shuffle 能力并降低计算成本。

高扩展性与弹性：基于阿里云 Serverless 底座，提供秒级资源弹性伸缩，按实际计算资源量计费，降低成本。

资源可观测和安全：提供作业及资源层面的监控和告警；基于 VPC 部署，支持细粒度访问控制。

开放架构与生态集成：与 OSS‑HDFS、数据湖构建 DLF 以及 DataWorks 无缝集成，支持计算存储分离并共享中心化元数据。

一站式开发体验：内置版本管理、开发与生产隔离，支持作业开发、调试、发布和调度。

希望通过全托管服务运行 Spark 作业，不愿意管理集群资源。

对弹性伸缩和按需计费要求高，需要在突发作业高峰时快速获取计算资源。

对湖仓一体或 AI 工作负载有需求，需高性能 Spark + 支持数据湖的湖仓平台。

全托管免运维：开箱即用，提供可视化实例管理、智能监控与健康诊断，大幅降低运维成本。

企业级云原生内核（Stella）：基于存算分离架构，深度优化存算分离、 Lakehouse 分析性能与稳定性，支持多计算组隔离，保障关键业务资源隔离。

一站式数据管理平台：集成 SQL 编辑、权限管控、物化视图、导入任务与 SQL 诊断等能力，提升开发与管理效率。

极速查询性能：MPP 分布式架构 + 全面向量化执行引擎，查询性能提升 3-10 倍。

智能查询优化：基于成本的优化器（CBO），自动选择最优执行计划，提升复杂查询效率。

实时数据更新：列式存储支持秒级导入、ACID 事务及高效 Upsert，满足实时分析需求。

湖仓一体分析：智能物化视图自动同步，简化了 ETL 过程；原生支持 Paimon、Iceberg、Hudi、Delta Lake、Hive 等数据湖格式高效查询。

OLAP 多维分析：支持灵活的多维分析与即席查询（Ad Hoc），广泛应用于运营报表、用户画像、指标中台、BI 分析等场景，助力数据驱动决策。

实时数据仓库：秒级数据摄入与更新，适用于实时库存监控、订单追踪、用户行为分析、实时风控等高时效性要求的业务场景。

湖仓加工与分析：无缝对接 OSS、HDFS 等数据湖存储，直接查询 Paimon、Iceberg等格式，打破数据孤岛，实现高效统一分析。

组件丰富：集成 Hadoop、Spark、Hive、Flink、Presto 等开源组件以及自研的 OSS‑HDFS、JindoCache、DLF‑Auth 等，适用批处理、流处理、数据湖等多种场景。

灵活可控：用户可登录 ECS 自定义操作。提供集群快速创建、弹性伸缩、配置管理和可视化运维能力。

稳定易用：100% 采用社区开源组件并基于云环境优化，提高性能并避免版本兼容问题。分钟级搭建大数据计算环境并支持一键调整资源规模。

成本优化：按需使用计算资源并支持包年包月或按量计费；提供自动数据冷热分层存储和丰富的运维工具以降低总体成本。

弹性伸缩：可按时间或负载动态调整集群规模，支持多种弹性资源类型。

深度集成：与阿里云 OSS、DataWorks、DLF（数据湖构建）等服务深度集成，支持在 DataWorks 使用 EMR 作为作业计算引擎。

需要完全掌控计算和存储资源的企业级大数据平台。

对部署环境和配置有自定义需求，例如安装特定开源组件、调整内核参数等。

需要兼顾成本与性能，支持长周期运行的大批量作业或混合工作负载。

共享 Kubernetes 集群资源：可将 Spark、Presto 等作业运行在现有的 ACK 集群，与在线业务共享容器资源，实现计算资源跨可用区共享。

节省成本：无需单独购买 ACK 集群；复用 ACK 集群的空闲资源一键运行 EMR 作业，适合在线与离线混合部署。

简化运维：通过统一的运维体系对在线应用和大数据任务进行管理；借助 ACK 和弹性容器实例（ECI）的能力，实现更加迅速的弹性计算资源获取。

优化体验：支持针对作业级别调整 Spark 版本，以便快速试验新特性；支持 ECS 和 ACK 两种资源模型无缝切换。

深度集成数据湖架构：采用云原生数据湖架构，计算使用 ACK，存储使用 OSS，实现存储计算分离，元数据由 DLF 管理。

已经拥有 ACK 集群并希望在同一个集群上运行大数据任务和在线应用，实现资源共池和潮汐式调度。

对容器化管理有较高需求，需要结合 Kubernetes 弹性与云原生生态（如 CI/CD、服务网格、微服务等）。

希望快速构建数据湖架构并使用 DLF 管理元数据。