金融行业大数据方案.docx

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1、金融行业大数据方案5目录1.行业概述32.方案架构33.业务应用44.方案优势5551.行业概述金融行业信息化已经逐渐普及，但是随着互联网技术和应用的飞速发展，尤其是发卡量和网上交易量激增，如何对这些个性化的交易进行监管和交易行为进行分析，欺诈侦测，发现和驱动新的业务，相关业务数据量急剧上升，是当前金融业在面临大数据的难题，同时由于关系型数据库的架构在面临大数据处理的先天性不足的原因，金融业亟待新的方法和技术来解决这些问题，以满足新的需求，推动业务持续快速的发展。2.方案架构金融行业大数据解决方案针对金融业当前面临的问题，针对性提出了此方案，该方法结合大数

2、据处理准标准hadoop，对开源hadoop进行重新定制和优化开发，同时加入ETL工具和连接驱动器，和现有金融业务系统进行对接，方案总体架构图如下图所示：图形化报表（直方图，曲线图，饼图）Bl系统集成，统一对外接口曙光Xdata大数据处理平台智能数据公共分析搜索集市接口SQLT：具融构务统金机业系Hmdoop开源组件(HDFS,MR,Hbase,Hive,zookeeper)51.业务应用针对金融行业历史数据应用业务，在方案设计上满足应用访问数据安全性，历史数据高效导入，快速访问及分析报表，由于金融行业业务复杂，数据格式多变，非结构数据如票据影像，对这些数

3、据进行统一存储分析管理成为一项重要的需求。为了满足多样的需求，针对金融行业历史数据应用的方案拓扑架构图：传统Bl工具集成NMBackupNMSNM+JobTXdata管理节点查询服务器HM,Hive-thriftserver,ZK共5台金融行业历史数据应用方案特点金融历史数据解决方案添加安全访问控制机制，限制数据访问通过SQL连接器和常用BI报表工具进行集成结构化数据急速导入，完全融入数据生命周期管理完整的高可用解决方案，保证业务7x24小时正常运行4.方案优势金融行业大数据解决方案立足于基础平台建设，同时切实贴合金融行业用户需求，提5供优质软硬一体优质解

4、决方案服务，为用户解决部署、业务移植开发等技术难题，帮助用户跨过应用门槛。为金融行业盘活数据资产，用户抢占新技术的制高点，推动业务持续不断的发展。5