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如何進行E-MapReduce彈性低成本離線大數據分析，相信很多沒有經驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。
大數據是一項涉及不同業務和技術領域的技術和工具的集合，海量離線數據分析可以應用于多種商業系統環境，例如，電商海量日志分析、用戶行為畫像分析、科研行業的海量離線計算分析任務等場景。
主流的三大分布式計算框架系統分別為Hadoop、Spark和Storm：
Hadoop可以運用在很多商業應用系統，可以輕松集成結構化、半結構化以及非結構化數據集。
Spark采用了內存計算，允許數據載入內存作反復查詢，融合數據倉庫、流處理和圖形計算等多種計算范式，能夠與Hadoop很好地結合。
Storm適用于處理高速、大型數據流的分布式實時計算，為Hadoop添加可靠的實時數據處理能力。
海量離線數據分析可以應用于多種場景，例如：
商業系統環境：電商海量日志分析、用戶行為畫像分析。
科研行業：海量離線計算分析和數據查詢。
游戲行業：游戲日志分析、用戶行為分析。
商業用戶：數據倉庫解決方案的BI分析、多維分析報表。
大型企業：海量IT運維日志分析。
高性能、低成本
快速部署
彈性
多種計算模式
無縫對接開源生態
一站式管理平臺
看完上述內容，你們掌握如何進行E-MapReduce彈性低成本離線大數據分析的方法了嗎？如果還想學到更多技能或想了解更多相關內容，歡迎關注億速云行業資訊頻道，感謝各位的閱讀！
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