数据仓库和数据分析：大数据计算引擎可以构建和管理大规模的数据仓库，帮助用户高效地存储和分析海量的结构化和非结构化数据。用户可以通过执行复杂的SQL查询、数据聚合和统计操作，获得深入的数据分析和洞察力。
日志分析和实时监控：通过大数据计算引擎，用户可以将海量的日志数据进行实时分析和处理，以监测和诊断系统的运行状况。例如，在电商平台中，可以对用户访问日志进行实时分析，以了解用户行为、购物偏好和网站性能等信息。
推荐系统和个性化推荐：大数据计算引擎可以根据用户历史数据和行为模式，为用户提供个性化的推荐结果。通过对用户行为进行实时分析和建模，可以提供准确的商品推荐、新闻推送和广告投放等服务。
图计算和社交网络分析：大数据计算引擎提供了图计算的能力，可以高效地处理和分析包含大量节点和边的网络结构。这在社交网络分析、路径优化、风险评估等场景中具有重要意义。
人工智能和机器学习：大数据计算引擎可以与人工智能和机器学习算法相结合，实现复杂的数据挖掘和模型训练。通过分布式的计算能力和并行处理，可以大幅缩短训练和预测时间，并提高模型的准确性和效果。
