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翼MapReduce（翼MR）是一种基于云计算平台的即开即用、稳定可靠、弹性伸缩、便捷管理的数据处理分析服务。

MRS打造了高可靠、高安全、易使用的运行维护平台，对外提供大容量数据的存储和分析能力，可解决用户的数据存储和处理需求。用户可以独立申请和使用托管Hadoop、Spark、HBase和Hive组件，用于快速在主机上创建集群，提供实时性要求不高的海量数据的批量存储和计算能力。

即开即用
提供Hadoop、Spark、Spark SQL、HBase和Hive能力，全流程统一的SQL交互接口使得大数据开发变得更加简单

灵活使用
免运维，计算和存储分离，计算的集群可以按需创建，作业运行结束就可以释放集群。

安全可靠
您用于调试和监视集群的时间将更少，服务可用性高（99.9%），数据可靠性高（99.9999%）。

拥抱开源
积极拥抱开源大数据生态，兼容开源，易于与其他服务对接，提供REST API、JDBC等多种使用方式。

集群功能
按需选择配置CPU、内存、存储等。
按需创建集群，配置主节点和核心节点的个数。
根据业务需求弹性伸缩集群规模。
提供多类型集群服务，Hadoop、Spark、SparkSQL、Hive、Hue、Kafka、Storm、Flume、Loader等。

管理功能
集群及作业的管理，包括：创建、扩容、添加等。
支持集群监控及健康检查、日志审计。
支持Kerberos安全认证。
支持多级租户管理。

海量数据分析处理场景

适用场景
适用于需要大量机器同时对海量数据进行日志分析，离线分析，在线分析，科学模拟计算，生物特征分析和时空轨迹分析等场景。

海量数据存储场景

适用场景
适用于企业级日志与文件和生物特征信息、基因工程、时空轨迹等科学数据模拟场景的海量数据存储和检索，数据仓库。

海量数据流式处理场景

适用场景
适用于需要对高吞吐的海量数据进行实时分析、持续计算、离线和在线消息消费的场景