大數據離線分析場景
通常是指對海量數據進分析和處理，形成結果數據，供下一步數據應用使用。離線處理對處理時間要求不高，但是所處理數據量較大，占用計算存儲資源較多，通常通過MR或者Spark作業或者SQL作業實現。離線分析系統架構中以HDFS分布式存儲軟件為數據底座，計算引擎以基於MapReduce的Hive和基於Spark的SparkSQL為主。
大數據實時檢索場景
提供可彈性擴展、低時延、高吞吐的高性能計算資源，支持業界主流的實時分析業務平台，結合大帶寬、支持多種協議的對象存儲服務，提升實時分析業務整體資源利用率。
大數據實時流處理場景
常指對實時數據源進行快速分析，迅速觸發下一步動作的場景。實時數據對分析處理速度要求極高，數據處理規模巨大，對CPU和內存要求很高，但是通常數據不落地，對存儲量要求不高。實時處理，通常通過Storm、Spark Streaming或者Flink任務實現。數據采集通過分布式消息系統Kafka實時發送到分布式流計算引擎Flink、Storm、Spark Streaming進行數據處理，結果存儲Redis為上層業務提供緩存。
@摘自【華為鯤鵬雲】