支持不同的存储方案和计算方案，灵活满足客户的各类场景
支持 HDFS、Hbase、Kudu 等从 GB 到 PB 级别的存储方案，支持 Hive 和 MapReduce 等批量计算、Spark 内存计算、Kylin 多维分析、Impala 和流式计算（开源 Spark Streaming 和自研 Sloth）等计算方案，灵活满足客户的各类场景。
支持全量离线接入和关系型数据库和日志的增量实时/准实时接入
全量离线接入：将业务数据从各类数据源（MySQL、Oracle、PostgreSQL、MongoDB等）离线导入数据仓库以及其他相关大数据环境，适用于对数据导入实时性要求不高以及静态数据源的场景，例如将某业务上个月的所有数据导入数据仓库用于数据分析。
关系型数据库和日志的增量实时/准实时接入：分别使用了自研的NDC系统和DataStream，将业务库中增量数据和APP日志实时导入到大数据环境，延迟可控制在秒级，适用于对数据导入实时性要求高，且业务快速增长的场景。
提供SQL开发、依赖配置与调度管理、交互式查询等，提高开发效率
传统软件的开发过程中，有大量丰富的软件保证开发、调试、发布等步骤井然有序地进行。从业人员的高素质和这些管理过程的工具保证了线上应用的高质量。但目前大数据商用软件领域，很少有足够好用的IDE来帮助企业构建数据应用。猛犸提供了SQL开发、依赖配置与调度管理、交互式查询等，协助管理开发过程，提高开发效率。
提供元数据管理，标准化企业内部的元数据定义
元数据管理的主要目标是标准化企业内部的元数据定义。而随着数据依存度逐年增加，追踪数据流动，了解数据含义和血缘关系越发困难。猛犸通过数据地图、数据字典、数据血缘三个方面保证企业的元数据标准。同时对主题、维度、指标进行一致性定义和管理解决了数据生产过程中的质量问题。
通过认证、授权、审计三个方面来保证数据安全
平台采用Kerberos做用户级别的认证。基于加密方法建立用户（和系统）识别自己的方法，对个人通信以安全的手段进行身份认证，用户和服务器都能验证对方的身份。针对角色授权数据访问。对HDFS、Hive等实现了统一的，细粒度的数据权限控制。从数据角度，可以查看当前何种角色有何种权限。从角色角度，可以查看对哪些数据有何种权限。审计提供较直观事件跟踪，包括实时监测对系统敏感信息的访问和操作行为，根据规则设定报警并及时阻断违规操作，收集并记录用户行为。
支持实时的数据接入，SQL开发流式计算任务，降低开发门槛
使用SQL开发流式计算任务，兼容离线SQL，可实时分析用户的访问数据，展示流量变化和用户分布情况。具备高可用(分布式)，高吞吐(1000w/s)，低延迟(毫秒级)，精准计算（Exactly-once）等特点，用户可在猛犸平台上调试和提交流SQL任务，为用户节省技术方面(开发、运维)的投入，帮助用户专注于解决产品本身的流计算需求。
