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系統管理 提供數據平臺運行的服務支撐能力，包括控制臺管理框架、統一用戶管理、流程管理、操作日志以及License服務、系統升級等。 E-MapReduce大數據組件服務 提供豐富的大數據組件即服務，同時還提供自研統一SQL服務，可兼容標準SQL，對外提供統一的數據查詢/分析服務，提升平臺的整體易用性。 管理中心 提供可視化管理能力，大幅提升大數據平臺運維效率。 安全中心 提供基于Kerberos安全認證體系以及基于角色的用戶權限管理體系；對用戶、組件、讀寫等操作進行不同維度的審計；通過角色綁定大數據集群各組件操作權限，數據“拿不走”；將密鑰的權限與用戶綁定，對數據進行加/解密。 數據工廠 提供一站式可視化的數據開發環境，全托管的數據處理流程調度，實現一整套完整的數據集成、數據表及文件管理、數據處理腳本程序開發、拖拽式工作流及調度、作業狀態監控運維等全生命周期數據開發服務。
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離線計算場景 常用于海量結構化數據的批量計算、指標匯總計算、數據挖掘等場景，比如離線數倉、預測分析等業務。
| 實時&流計算場景 常用于結構化數據、流數據的秒級實時計算場景，提供應用快速查詢分析的能力，比如：業務主題庫、用戶畫像等業務。
| 全文檢索場景 常用于海量非結構化文件、日志、結構化專題庫等數據的實時檢索場景，比如：分布式日志服務、人員信息檢索等業務。
| 交互式分析場景 常用于海量結構化數據進行多表關聯查詢的OLAP分析場景，實現千億級數據秒級響應，比如報表、大屏、實時決策等業務。
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提供可視化的集群安裝部署界面，支持進行快捷的資源管理，支持組件服務的圖形化運維，支持實時監測各項服務的健康狀態以及運行指標。
深度優化集群擴展能力，支持2000+節點以上大規模集群的實施能力，具備豐富的大規模集群調優能力。
支持可視化的工作流任務編排，并提供強大的工作流調度引擎。支持多維度的調度方式，同時支持工作流的優先級與并發數設置。
支持存算分離架構，擴展原生Hadoop能力，采用分布式架構，滿足海量數據交換需求，并具備高性能和高擴展性，提升資源利用率，方便資源靈活擴容。
支持R語言，集成機器學習算法庫Spark MLlib，助力企業建立高速可擴展的數據倉庫和數據集市，結合多種報表工具提供交互式數據分析、即時報表和BI可視化展示能力。
基于安全協議Kerberos實現安全認證，利用Ranger提供統一的用戶和角色的管理體系，通過角色綁定用戶進行權限管理，此外還支持用戶對各組件的審計日志及檢索能力，使得平臺真正做到安全可靠。
提供統一SQL服務和可編程API，提取數據存儲計算平臺的數據處理結果，屏蔽底層細節，為上層應用提供數據服務，提供接口文檔、二次開發指導手冊與二次開發示例程序，滿足開發人員的使用需求。
支持獨立模式和共享模式兩種資源劃分模式，滿足不同場景下業務需求。
