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大數據在人們的生活中無處不在，在IoT、電子商務、金融、制造、醫療、能源和政府部門等行業均可以使用云MRS服務進行大數據處理。

海量數據分析場景

海量數據分析是現代大數據系統中的主要場景。通常企業會包含多種數據源，接入后需要對數據進行ETL（Extract-Transform-Load）處理形成模型化數據，以便提供給各個業務模塊進行分析梳理，這類業務通常有以下特點：

• 對執行實時性要求不高，作業執行時間在數十分鐘到小時級別。
• 數據量巨大。
• 數據來源和格式多種多樣。
• 數據處理通常由多個任務構成，對資源需要進行詳細規劃。

例如在環保行業中，可以將天氣數據存儲在OBS，定期轉儲到HDFS中進行批量分析，在1小時內MRS可以完成10TB的天氣數據分析。

詳見下圖：環保行業海量數據分析場景

該場景下MRS的優勢如下所示。

• 低成本：利用OBS實現低成本存儲。
• 海量數據分析：利用Hive實現TB/PB級的數據分析。
• 可視化的導入導出工具：通過可視化導入導出工具Loader，將數據導出到DWS，完成BI分析。

海量數據存儲場景

用戶擁有大量結構化數據后，通常需要提供基于索引的準實時查詢能力，如車聯網場景下，根據汽車編號查詢汽車維護信息，存儲時，汽車信息會基于汽車編號進行索引，以實現該場景下的秒級響應。通常這類數據量比較龐大，用戶可能保存1至3年的數據。

例如在車聯網行業，某車企將數據儲存在HBase中，以支持PB級別的數據存儲和毫秒級的數據詳單查詢。

詳見下圖：車聯網行業海量數據存儲場景

該場景下MRS的優勢如下所示。

• 實時：利用Kafka實現海量汽車的消息實時接入。
• 海量數據存儲：利用HBase實現海量數據存儲，并實現毫秒級數據查詢。
• 分布式數據查詢：利用Spark實現海量數據的分析查詢。

實時數據處理

實時數據處理通常用于異常檢測、欺詐識別、基于規則告警、業務流程監控等場景，在數據輸入系統的過程中，對數據進行處理。

例如在梯聯網行業，智能電梯的數據，實時傳入到MRS的流式集群中進行實時告警。

詳見下圖：梯聯網行業低時延流式處理場景

該場景下MRS的優勢如下所示。

• 實時數據采集：利用Flume實現實時數據采集，并提供豐富的采集和存儲連接方式。
• 海量的數據源接入：利用Kafka實現萬級別的電梯數據的實時接入。