在数据采集、数据交换、数据同步、数据合并、数据整合、数据迁移、数据仓库建设等领域有广泛的使用。
任何完整的大数据平台，一般包括以下的几个过程：
● 数据采集
● 数据存储
● 数据处理
● 数据展现
● 经过几年积累，D-Fusion目前已经有了比较全面的插件体系。
● 主流的RDBMS数据库、NOSQL、文件、日志、网页集成都已经接入。
● 每一种读插件都有一种或多种切分策略，都能将作业合理切分成多个Task并行执行，单机多线程执行模型可以让抽取速度随并发成线性增长。DANA团队对所有的已经接入的插件都做了极致的性能优化，并且做了完整的性能测试。
● 抽取作业是极易受外部因素的干扰，网络闪断、数据源不稳定等因素很容易让同步到一半的作业报错停止。因此稳定性是D-Fusion的基本要求，在D-Fusion 3.5的设计中，重点完善了框架和插件的稳定性。目前可以做到线程级别、进程级别、作业级别多层次局部/全局的重试，保证用户的作业稳定运行。
● D-Fusion针对常用的数据源抽取提供了向导式开发，针对复杂流程任务也支持拖拽式配置任务流程，简单清晰的表达抽取任务。
● D-Fusion数据融合平台抽取支持非常多种类的目标数据库、文件系统，oracle, Stork, Teryx, Eagles等。
● 同时在流计算场景，通过实时消息队列，完美的和D-Mining大数据计算分析引擎对接。
分钟级策略配置，支持复杂cron表达式。
支持数据库/文件系统的全量抽取和增量抽取。
兼容标准的Kafka协议。
内置RESTFul网关代理，支持给每个Kafka Topic创建独立代理,支持多节点并发。
通过部署配置动态抓取相关网页信息，通过控制台轻松部署项目列表，通过设置抓取策略实时监控项目状态。
支持复杂流程的ETL抽取，一键提交分布式调度框架执行。
支持跨平台日志采集代理，自定义复杂日志采集规则，支持正则表达式,日志增量收集等特性。
产品提供了丰富数据转换的功能，让数据在传输过程中可以轻松完成数据脱敏，补全，过滤等数据转换功能，另外还提供了内置公式函数，也可以让用户自定义处理脚本。
● 支持SQL脚本
● Javascript/Shell脚本
● 公式函数
● flume
● collectd
● sqoop等
D-fusion内置实时消息引擎，兼容标准Kafka标准协议，同时支持配置HTTP/TCP 等协议代理网关，Scale-out水平扩展，高性能，满足100w+/s性能的高吞吐场景需求。
主要用于各种RDMS，Mongodb，Hbase等数据源数据同步，定时抽取、过滤加工等业务场景。
通过DANA Crab大数据融合引擎，可以帮助开发者快速进行网页爬虫系统开发。提供上手简单，灵活开放的爬虫云开发环境，让开发者只需要在线写几行Python代码就可以实现一个网站爬虫。并且爬虫将自动运行在DANA平台服务器上，爬取速度更快，效率更高。
支持Mac、linux，windows三种类型客户端，支持在客户端操作系统上按照一个代理agent，即可完成文件的定时、准实时文件收集，采集目标存储。
