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如何进行E-MapReduce弹性低成本离线大数据分析，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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大数据是一项涉及不同业务和技术领域的技术和工具的集合，海量离线数据分析可以应用于多种商业系统环境，例如，电商海量日志分析、用户行为画像分析、科研行业的海量离线计算分析任务等场景。
主流的三大分布式计算框架系统分别为Hadoop、Spark和Storm：
Hadoop可以运用在很多商业应用系统，可以轻松集成结构化、半结构化以及非结构化数据集。
Spark采用了内存计算，允许数据载入内存作反复查询，融合数据仓库、流处理和图形计算等多种计算范式，能够与Hadoop很好地结合。
Storm适用于处理高速、大型数据流的分布式实时计算，为Hadoop添加可靠的实时数据处理能力。
海量离线数据分析可以应用于多种场景，例如：
商业系统环境：电商海量日志分析、用户行为画像分析。
科研行业：海量离线计算分析和数据查询。
游戏行业：游戏日志分析、用户行为分析。
商业用户：数据仓库解决方案的BI分析、多维分析报表。
大型企业：海量IT运维日志分析。
高性能、低成本
快速部署
弹性
多种计算模式
无缝对接开源生态
一站式管理平台
看完上述内容，你们掌握如何进行E-MapReduce弹性低成本离线大数据分析的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
