1.先進的混合計算架構(gòu)。

　　采用改進的YARN統(tǒng)一資源管理，在同一物理主機/虛擬主機和數(shù)據(jù)集上運行多種計算框架,包括：批處理MapReduce、內(nèi)存計算Spark、實時流處理Storm和大規(guī)模并行計算MPP等;對半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)支持并行計算和低成本存儲，提供低時延、高并發(fā)的查詢功能;對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采用MPP列存儲，支持分布式計算、智能索引、數(shù)據(jù)深度分析、數(shù)據(jù)深度挖掘、完善的SQL等功能，實現(xiàn)高性能結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)分析處理。

　　2.高性價比的計算集群。

　　基于x86服務(wù)器本地的計算與存儲資源，計算集群可以動態(tài)調(diào)整，從數(shù)臺到數(shù)千臺之間彈性擴展，按需構(gòu)建應(yīng)用，減少總體成本; 同時，Hadoop在設(shè)計時充分考慮了硬件設(shè)備的不可靠因素，在軟件層面提供計算和存儲的高可靠保證，具備較強的容錯性。

　　3.數(shù)據(jù)分層和分級存儲

　　把數(shù)據(jù)按照不同階段分為ODS(Operational Data Store)數(shù)據(jù)、輕度匯總數(shù)據(jù)、信息子層數(shù)據(jù)和應(yīng)用數(shù)據(jù)，分別存儲在Hadoop平臺、MPP分布式數(shù)據(jù)庫、主數(shù)據(jù)倉庫和應(yīng)用數(shù)據(jù)庫，滿足不同階段的計算需求;按照在線數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等來管理數(shù)據(jù)生命周期，滿足在線數(shù)據(jù)的高性能存儲的需求;將核心模型數(shù)據(jù)通過改造融入到主數(shù)據(jù)倉庫的核心模型中，減少數(shù)據(jù)冗余，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量;將主數(shù)據(jù)倉庫中的歷史數(shù)據(jù)遷移到低成本分布式數(shù)據(jù)庫，減輕主數(shù)據(jù)倉庫的計算與存儲壓力并支撐深度數(shù)據(jù)分析。

　　4.BDaaS大數(shù)據(jù)即服務(wù)

　　大數(shù)據(jù)即服務(wù)交付，提供多維分析、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)共享、數(shù)據(jù)檢索、數(shù)據(jù)可視化等模塊化數(shù)據(jù)服務(wù)功能，以及統(tǒng)一的計算資源調(diào)度， 減少數(shù)據(jù)遷移，提升整體IT效率，上層應(yīng)用開發(fā)聚焦業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的分析利用。

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