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弹性 MapReduce（EMR）集群应用场景很多，Hadoop 和 Spark 能够支持的场景 EMR 都可以支持，因为 EMR 本质就是 Hadoop 和 Spark 的集群服务。下文为 EMR 应用的经典场景。
离线数据分析
把游戏、Web 应用、手机 App 等业务服务器上的海量日志同步到 EMR 的数据节点或 COS 后，可借助于 Hue 等工具，使用 Hive、Spark、Presto 等主流计算框架快速获取数据洞察力。可使用 Sqoop 等工具加载分散于各 TencentDB 或其他存储引擎的数据，并把分析后的数据同步到 TencentDB，为 RayData 这样的数据可视化产品提供数据支撑。
流式数据处理
在程序/工具中通过 API、SDK 把位于业务服务器上实时产生的数据 Push 到 CMQ 消息中间件之后，可在 EMR 产品中选择合适的流式数据处理引擎来分析数据，以实现对业务变动的实时告警；还可以把分析结果实时同步到 TencentDB 等存储引擎，以便于通过 RayData 等数据可视化产品对业务状态进行实时可视化检测。
分析 COS 数据
可通过 EMR 产品快速分析存储于 COS 上的海量数据，以实现彻底的存储计算分离。通过这样的设计，可充分利用 COS 提供的丰富数据同步工具，同时还可以让多个不同版本 Hadoop 集群分析同一份数据，以满足数据一致性及历史原因导致的多版本 Hadoop 集群共存的问题。
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