金融大数据风控培训：大数据风控平台方案

大数据在金融行业当中，无疑是有着很广阔的应用空间的。金融行业领域当中的海量数据源，以及企业对于数据价值的重视，都使得大数据在金融领域当中有更大的价值空间。今天的金融大数据风控培训分享，我们来聊聊大数据风控平台的搭建方案。

常见的大数据分析平台架构有Hadoop、Spark、Storm、Samza等，而基于Hadoop构建大数据风控平台具有分布式云存储和云计算能力，提供了核心分布式数据仓库、分布式列数据库解决方案，还具有良好的扩展性，常用在银行大数据风控平台建设中。


1、系统总体硬件框架

银行大数据风控平台是基于PC服务器部署，无需购买数据库的软件及硬件，实现小时级别的安装部署。甚至实现数据并行传输、实时数据更新服务、查询数据秒出结果等等。

1）分布式计算和存储，根据数据量增大快速水平扩展。

2）面向多应用系统，多数据类型和多数据源，实现统一数据架构，融合结构化、半结构化、非结构化的数据，实现数据的安全控制和统一建模。

3）为其他应用系统提供API接口，实现第三方系统数据集成并提供各种数据服务。

4）以数据归档为核心，全面实现数据的全生命周期管理和全数据搜索、实时数据分析可视化以及交互式数据发现等。

5）支持传统SQL结构化数据访问和传统BI软件的集成。

2、系统软件架构

大数据风控平台的软件设计理念和技术，能够解决海量数据容纳问题、多业务数据源整合问题、多数据格式转换问题等。

1）整个系统软件部分可基于JAVA开发，运行在Windows和Linux操作系统上，节点同时运行在物理机、虚拟机、Linux、Windows上。

2）所有后台数据服务程序可直接运行在JVM上，实现灵活、高效的分布式运算。

3）用户使用管理功能可基于J2EE开发，WEB用JSF2.0实现，可扩展性强，便于二次开发。

4）采用分布式存储和搜索技术，数据集中平台最根本的要求是处理海量的数据，高效融合结构化、半结构化、非结构化数据的管理。

关于金融大数据风控培训，大数据风控平台方案，以上就为大家做了一个简单的介绍了。金融风控是大数据的重要应用场景，也是行业当中普遍的需求所在。加米谷大数据，成都大数据培训机构，大数据开发工程师培训，专业技能提升，本月正在招生中，详情可联系客服了解！