【正文】 例如：Teradata ，HPVertica，EMC Greenplum，GBase，OracleExadata 等。Spark：Spark 是與 Hadoop 相似的開(kāi)源集群計(jì)算環(huán)境，Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，基于內(nèi)存進(jìn)行分布式計(jì)算，除了能 夠提供交互式查詢外，它 還可以優(yōu)化迭代工作負(fù)載。Ambari：Ambari 是一個(gè)基于 Web 的工具，用于配置、管理和監(jiān)視 Hadoop 集群，并支持 HDFS、MapReduce、Hive、ZooKeeper、Sqoop 等框架。Sqoop：SQLtoHadoop，Sqoop 主要作用是在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存 儲(chǔ)與 Hadoop 之間進(jìn)行數(shù)據(jù)交換。ZooKeeper：分布式系統(tǒng)的可靠 協(xié)調(diào)服務(wù)，提供的功能包括：統(tǒng)一命名服務(wù)、狀態(tài)同步服務(wù)、集群管理、分布式應(yīng)用配置項(xiàng)的管理等。Hadoop 的MapReduce 與 Common、HDFS 一起，構(gòu)成了 Hadoop 發(fā)展初期的三個(gè)組件。YARN：Hadoop Distributed File System，YARN 是 Hadoop 的資源管理器，它是一個(gè)通用資源管理系統(tǒng)，可以為上層應(yīng)用提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度。HDFS：Hadoop Distributed File System，Hadoop 分布式文件系統(tǒng)，是 Hadoop精選資料可修改編輯體系中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理的基礎(chǔ)。x86 架構(gòu)：由 Intel 推出的一種復(fù) 雜指令集，用于控制芯片的運(yùn)行的程序。股權(quán) 眾籌融資必須通過(guò) 股權(quán)眾籌融資中介機(jī)構(gòu)平臺(tái)（互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站或其他類似的電子媒介）進(jìn)行。個(gè)體網(wǎng)絡(luò)借貸是指?jìng)€(gè)體和個(gè)體之間通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)的直接借貸。互聯(lián)網(wǎng)金融：是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和信息通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)資金融通、支付、投資和信息中介服務(wù)的新型金融 業(yè)務(wù)模式。互聯(lián)網(wǎng)+：“互聯(lián)網(wǎng)+”是把互聯(lián)網(wǎng)的創(chuàng)新成果與經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域深度融合，推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步、效率提升和組織變革，提升 實(shí)體經(jīng)濟(jì)創(chuàng) 新力和生產(chǎn)力，形成更廣泛的以互聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)設(shè)施和創(chuàng)新要素的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展新形態(tài)。IBM 提出大數(shù)據(jù)的 5V 特點(diǎn)， Volume（大量）、 Velocity（高速）、Variety（多樣 ）、Value（價(jià)值）和 Veracity（真實(shí)性）。庫(kù)克耶在 2022 年 8 月提出，大數(shù)據(jù)指不用隨機(jī)分析法（如：抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。精選資料可修改編輯附錄：名詞解釋大數(shù)據(jù)：由維克托具有大數(shù)據(jù)處理需求的系統(tǒng)在建設(shè)過(guò)程中，可以考慮通過(guò)與 實(shí)施經(jīng)驗(yàn)豐富的、有 較強(qiáng) 的自主研發(fā)能力的大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺(tái)廠商或技術(shù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行合作。在研發(fā)能力方面，現(xiàn)有的技術(shù)團(tuán)隊(duì)在 Hadoopamp。Spark 技術(shù)較為適宜，主要包括：采集（解壓報(bào)文、每筆數(shù)據(jù)各字段的格式校驗(yàn)等文件操作）、校驗(yàn)（各字段的合規(guī)精選資料可修改編輯校驗(yàn)、數(shù)據(jù)之間的邏輯關(guān)系校驗(yàn)等）、 審核（與歷史數(shù)據(jù)比對(duì)，同期 /上期；或執(zhí)行審核 SQL、算法等）、匯總計(jì)算（指標(biāo)計(jì)算、數(shù)據(jù)匯總等） 各環(huán)節(jié)處理情況監(jiān)控、以及挖掘分析（基于全量數(shù)據(jù)）、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)（TB~PB ）、數(shù)據(jù)整合加工和數(shù)據(jù)分 發(fā)。面對(duì)海量、高增長(zhǎng)率、多樣化信息資產(chǎn)的諸多特點(diǎn)，在技術(shù)上我們需要引入新的處理模式以具有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)填補(bǔ)了無(wú)數(shù)的空白，面對(duì) 海量的、高增長(zhǎng)率的、種 類多樣化的大數(shù)據(jù) 僅采用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法是不夠的，需要采用大數(shù)據(jù)的思 維模式，例如：由 傳統(tǒng) 的因果思維轉(zhuǎn)變?yōu)橄嚓P(guān)思維，深入的探索數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián) 性。4. 數(shù)據(jù)價(jià)值的探索。多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)的公共維度所遵循標(biāo)準(zhǔn)的一致性上。大數(shù)據(jù)在挖掘分析之前需要先將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，利用 標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 業(yè)務(wù)系統(tǒng)中需要有完善的數(shù)據(jù)質(zhì)量管理流程，能 夠作用于數(shù)據(jù)生命周期的不同階段。為了充分挖掘大數(shù)據(jù)的價(jià)值，業(yè)務(wù)系統(tǒng)必須持久的保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。沒(méi)有準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來(lái)源，很難得到有價(jià)值的結(jié)果。從業(yè)務(wù)角度來(lái)看，在數(shù)據(jù)來(lái)源和種類多樣化的環(huán)境中為了能夠更加深入的對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值進(jìn)行探勘，還需要注重以下幾方面：1. 數(shù)據(jù)來(lái)源的準(zhǔn)確。精選資料可修改編輯7. 總結(jié)與思考大數(shù)據(jù)是指不用隨機(jī)分析法（如：抽樣調(diào)查）這樣的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。. 參考架構(gòu)運(yùn)行狀態(tài)通過(guò)下圖的能夠看出，參考架構(gòu)在運(yùn)行時(shí)，各引擎在主機(jī)節(jié)點(diǎn)中均會(huì)有對(duì)應(yīng)的進(jìn)程， YARN 的集群在運(yùn)行 時(shí)提供了資源的調(diào)度和管理，ZooKeeper 的集群在運(yùn)行時(shí)為各引擎提供了高可用的保障。對(duì)于數(shù)據(jù)處理過(guò)程中的狀態(tài)跟蹤和監(jiān)控以及簡(jiǎn)要的信息發(fā)布，可以通過(guò)分布式數(shù)據(jù)庫(kù) HBase 直接從 HDFS 中獲取相應(yīng)的信息。 結(jié)合統(tǒng)計(jì)類系統(tǒng)的處理流程，對(duì)于現(xiàn)有系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，可以通過(guò) 分布式遷移引擎 Sqoop 將數(shù)據(jù)同步至分布式文件系統(tǒng) HDFS 中加以分析利用。下圖基于 Apache Hadoop 的開(kāi)源框架， 給出了大數(shù)據(jù) 處理的參考架構(gòu)。配置管理 監(jiān)控服務(wù) Ambari 是基于 Web 的工具，用于配置、管理和監(jiān)視 Hadoop 集群，并支持HDFS、MapReduce、Hive、ZooKeeper、Sqoop 等框架。Sqoop 可以將一個(gè)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（如：MySQL、DB2 等）中的數(shù)據(jù)導(dǎo)入 Hadoop 的 HDFS、Hive 中，也可以將 HDFS、Hive 中的數(shù)據(jù)導(dǎo) 入關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)中。ZooKeeper 通過(guò)封裝好復(fù)雜、易出錯(cuò)的關(guān)鍵服務(wù)，將簡(jiǎn)單易用的接口和性能高效、功能穩(wěn)定的服務(wù)提供給用戶。分布式數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)Hive 是建立在 Hadoop 基 礎(chǔ)上的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)架構(gòu)， 為 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的管理提供的主要功能包括：數(shù)據(jù) ETL 工具、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理和大型數(shù)據(jù)集的 查詢和分析能力。計(jì)算引擎 MapReduce，用以 進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的計(jì) 算。分布式文件系統(tǒng) HDFS，是 Hadoop 體系中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理的基礎(chǔ)，也是高度容錯(cuò)的系統(tǒng)，能檢測(cè)和應(yīng)對(duì) 硬件故障，用于在低成本的通用硬件上運(yùn)行。 Spark 阿里云工商銀行 Teradata 信息庫(kù) 　建設(shè)銀行 Teradata 　 　交通銀行 Teradata 　 　廣發(fā)銀行 Oracle 　 　中國(guó)銀聯(lián) 　風(fēng)險(xiǎn)控制與交易查詢（Cloudera）實(shí)時(shí)查詢 采用 HadoopHBase　民生銀行 　大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)（星環(huán)科技）實(shí)時(shí)查詢 采用基于 HadoopHBase的星環(huán) Hyperbase　恒豐銀行 　數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（星環(huán)科技）實(shí)時(shí)查詢 采用基于 HadoopHB