大数据系统技术原理（大数据系统设计）

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大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据通常是通过使用多种技术和方法，在不同时间将多种来源的信息结合起来而获得的。大数据技术的核心原则是什么？数据即价值是计算机领域中备受推崇的概念。

大数据分析是指对收集的大量原始数据进行处理、清理和分析，并将其转化为企业的强大资产。这是这个过程的工作原理。（1）数据收集不同企业的数据收集过程各不相同。

1、银行系统和通信大数据相连。大数据和征信是两种数据，大数据又称：网贷大数据。网贷大数据一般为一个用户在网贷平台借款时提交的信息，从放款到还款或者逾期，这些数据都会由网贷公司进行上传至数据库。

2、国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。

3、一是数据资产管理水平仍待提高。主要体现在数据质量不高、获取方式单数据系统分散等方面。二是应用技术和业务探索仍需突破。

4、银行中间业务应用大数据与传统中间业务的区别是银行中间业务应用大数据是为了适应新的环境而生产的，其风险小，收益来自于服务费，银行不使用或不直接使用自身的资金且是以接客户变忙的方式开展业务。

大数据系统技术原理（大数据系统设计）

1、1）HRegion Server主要负责响应用户I/O请求，向HDFS文件系统中读写数据，是HBASE中最核心的模块。2）HRegion Server管理了很多table的分区，也就是region。

2、HBase基于底层的HDFS作为存储系统，HDFS实现了三副本策略，按照一定的规则将副本放在不同的节点或机架中，本身具有较高的容灾能力。

3、split相关的bug应该说是hbase中会导致数据丢失最大的风险之一，这一点对于每个想使用hbase的开发者来说必须牢记。hbase由于采用了LSM-Tree模型，从架构原理上来说数据几乎没有丢失的可能，但是在实际使用中不小心谨慎就有丢失风险。

4、HBase，是一个分布式的、面向列的开源数据库，可以认为是hdfs的封装，本质是数据存储、NoSQL数据库。数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。

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