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系统管理 提供数据平台运行的服务支撑能力，包括控制台管理框架、统一用户管理、流程管理、操作日志以及License服务、系统升级等。 E-MapReduce大数据组件服务 提供丰富的大数据组件即服务，同时还提供自研统一SQL服务，可兼容标准SQL，对外提供统一的数据查询/分析服务，提升平台的整体易用性。 管理中心 提供可视化管理能力，大幅提升大数据平台运维效率。 安全中心 提供基于Kerberos安全认证体系以及基于角色的用户权限管理体系；对用户、组件、读写等操作进行不同维度的审计；通过角色绑定大数据集群各组件操作权限，数据“拿不走”；将密钥的权限与用户绑定，对数据进行加/解密。 数据工厂 提供一站式可视化的数据开发环境，全托管的数据处理流程调度，实现一整套完整的数据集成、数据表及文件管理、数据处理脚本程序开发、拖拽式工作流及调度、作业状态监控运维等全生命周期数据开发服务。
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离线计算场景 常用于海量结构化数据的批量计算、指标汇总计算、数据挖掘等场景，比如离线数仓、预测分析等业务。
| 实时&流计算场景 常用于结构化数据、流数据的秒级实时计算场景，提供应用快速查询分析的能力，比如：业务主题库、用户画像等业务。
| 全文检索场景 常用于海量非结构化文件、日志、结构化专题库等数据的实时检索场景，比如：分布式日志服务、人员信息检索等业务。
| 交互式分析场景 常用于海量结构化数据进行多表关联查询的OLAP分析场景，实现千亿级数据秒级响应，比如报表、大屏、实时决策等业务。
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提供可视化的集群安装部署界面，支持进行快捷的资源管理，支持组件服务的图形化运维，支持实时监测各项服务的健康状态以及运行指标。
深度优化集群扩展能力，支持2000+节点以上大规模集群的实施能力，具备丰富的大规模集群调优能力。
支持可视化的工作流任务编排，并提供强大的工作流调度引擎。支持多维度的调度方式，同时支持工作流的优先级与并发数设置。
支持存算分离架构，扩展原生Hadoop能力，采用分布式架构，满足海量数据交换需求，并具备高性能和高扩展性，提升资源利用率，方便资源灵活扩容。
支持R语言，集成机器学习算法库Spark MLlib，助力企业建立高速可扩展的数据仓库和数据集市，结合多种报表工具提供交互式数据分析、即时报表和BI可视化展示能力。
基于安全协议Kerberos实现安全认证，利用Ranger提供统一的用户和角色的管理体系，通过角色绑定用户进行权限管理，此外还支持用户对各组件的审计日志及检索能力，使得平台真正做到安全可靠。
提供统一SQL服务和可编程API，提取数据存储计算平台的数据处理结果，屏蔽底层细节，为上层应用提供数据服务，提供接口文档、二次开发指导手册与二次开发示例程序，满足开发人员的使用需求。
支持独立模式和共享模式两种资源划分模式，满足不同场景下业务需求。
