基于内存的分布式计算实践
大数据技术在金融行业的运用及其挑战
大数据技术在金融行业的运用及其挑战第1章引言 (3)1.1 大数据时代的金融发展 (3)1.1.1 金融行业的发展趋势 (3)1.1.2 大数据技术对金融行业的影响 (3)1.2 金融大数据的概念与特点 (4)第2章大数据技术在金融行业的应用 (4)2.1 数据采集与存储 (4)2.2 数据挖掘与分析 (4)2.3 数据可视化与决策支持 (5)第3章金融行业大数据技术架构 (5)3.1 分布式计算框架 (5)3.1.1 Hadoop (5)3.1.2 Spark (5)3.1.3 Flink (6)3.2 分布式存储系统 (6)3.2.1 HDFS (6)3.2.2 HBase (6)3.2.3 Cassandra (6)3.3 数据处理与分析工具 (6)3.3.1 Hive (6)3.3.2 Pig (6)3.3.3 R (7)3.3.4 Python (7)第4章大数据在风险管理中的应用 (7)4.1 信用风险管理 (7)4.1.1 客户信用评估 (7)4.1.2 早期预警系统 (7)4.2 市场风险管理 (7)4.2.1 市场趋势分析 (7)4.2.2 风险敞口监测 (7)4.3 操作风险管理 (7)4.3.1 内部操作风险控制 (7)4.3.2 合规风险管理 (8)4.3.3 信息安全风险管理 (8)第5章大数据在客户关系管理中的应用 (8)5.1 客户画像构建 (8)5.2 客户细分与精准营销 (8)5.3 客户满意度与忠诚度分析 (9)第6章大数据在投资决策中的应用 (9)6.1 股票市场分析 (9)6.1.1 股票市场大数据来源及处理 (9)6.1.2 大数据技术在股票市场分析中的应用 (9)6.2 固定收益市场分析 (10)6.2.1 固定收益市场大数据来源及处理 (10)6.2.2 大数据技术在固定收益市场分析中的应用 (10)6.3 金融衍生品市场分析 (10)6.3.1 金融衍生品市场大数据来源及处理 (10)6.3.2 大数据技术在金融衍生品市场分析中的应用 (10)第7章大数据在反洗钱中的应用 (11)7.1 客户身份识别 (11)7.1.1 数据整合与分析 (11)7.1.2 客户画像构建 (11)7.1.3 异常交易预警 (11)7.2 交易监测与分析 (11)7.2.1 交易数据挖掘 (11)7.2.2 实时交易监控 (11)7.2.3 交易行为分析 (11)7.3 洗钱风险防范与控制 (12)7.3.1 风险评估模型 (12)7.3.2 智能合规检查 (12)7.3.3 风险控制策略优化 (12)第8章大数据在金融监管中的应用 (12)8.1 监管数据采集与处理 (12)8.1.1 数据采集 (12)8.1.2 数据处理 (13)8.2 风险评估与预警 (13)8.2.1 风险评估 (13)8.2.2 风险预警 (13)8.3 监管政策制定与优化 (13)8.3.1 监管政策制定 (14)8.3.2 监管政策优化 (14)第9章大数据技术在金融行业的挑战与应对 (14)9.1 数据质量与一致性 (14)9.1.1 建立严格的数据质量控制体系，保证数据的真实性、完整性及准确性； (14)9.1.2 采用数据清洗、去重等技术手段，提高数据质量； (14)9.1.3 制定统一的数据标准和规范，保证数据在不同系统、部门之间的一致性； (14)9.1.4 强化数据治理，对数据质量进行持续监控和评估。
spark入门及实践
2010’NJUPT
纲要
1
Spark综述 核心技术
5
2
Spark安装部署
Spark应用实例 Scala简介
3
Spark架构
6
4
BDAS简介
7
2010’NJUPT
三、Spark体系架构
1
架构组成
Master Worker
2010’NJUPT
三、Spark体系架构
2
架构图
2010’NJUPT
2010’NJUPT
一、Spark综述
3
Spark与Hadoop
3、执行策略 MapReduce在数据shuffle之前总是花费大量时间来 排序。Spark支持基于Hash的分布式聚合，在需要的时候 再进行实际排序。
4、任务调度的开销 MapReduce上的不同作业在同一个节点运行时，会 各自启动一个JVM。而Spark同一节点的所有任务都可以 在一个JVM上运行。
1
Spark是什么
Spark是基于内存计算的大数据并行 计算框架。Spark基于内存计算，提 高了在大数据环境下数据处理的实 时性，同时保证了高容错性和高可 伸缩性，允许用户将Spark部署在大 量廉价硬件之上，形成集群。 Spark于2009年诞生于加州大学伯 克利分校AMPLab。并且于2010年 Matai zaharia 开源。2013年6月Spark进入 Apache孵化器。目前，已经成为 /matei/ Apache软件基金会旗下的顶级开源 项目。
2010’NJUPT
纲要
1
Spark综述 核心技术
5
2
Spark安装部署
Spark应用实例 Scala简介
3
基于Spark的大规模图像处理技术研究及应用实践
基于Spark的大规模图像处理技术研究及应用实践随着现代数字技术的快速发展，图像处理技术在各个领域的应用也得到了广泛的关注和应用。
在大规模图像数据处理中，传统的处理方法往往受限于计算资源和算法效率。
而基于Spark的大规模图像处理技术可以充分利用分布式计算和并行处理的特性，从而有效地加速图像处理过程并提高算法的效率和准确性。
本文将探讨基于Spark的大规模图像处理技术的研究和应用实践。
首先，我们来了解一下Spark是什么。
Spark是一种基于内存的大规模数据处理框架，它能够提供高效的分布式计算能力和高度可扩展性。
相比于传统的批处理框架，Spark具有更高的计算速度和更低的延迟，特别适用于处理大规模数据集。
在基于Spark的大规模图像处理技术研究中，一个重要的任务是图像分析和特征提取。
传统的图像处理方法在处理大规模图像数据时往往需要花费大量的时间和计算资源，而基于Spark的图像处理技术可以将图像分割为多个小块进行并行处理，从而大大提高了处理效率。
此外，Spark的内存计算能力也可以在处理过程中实时更新和存储图像特征，为后续的分析和应用提供便利。
另一个重要的任务是图像分类和识别。
在大规模图像数据处理中，准确的图像分类和识别是关键问题。
基于Spark的图像处理技术可以通过建立分布式机器学习模型来实现高效的图像分类和识别。
通过将图像数据分布在不同的节点上进行训练和预测，可以充分利用Spark的并行计算能力提高算法的效率和准确性。
此外，Spark拥有丰富的机器学习库和算法，可以提供多种图像分类和识别的方法和模型选择。
此外，基于Spark的大规模图像处理技术在图像分割、目标检测和图像重建等方面也取得了重要进展。
通过将图像分割为多个区域进行并行处理，可以加快图像分割和目标检测的速度，并提高算法的准确性。
而基于Spark的图像重建技术可以通过分布式计算和并行处理，实现高效的图像重建和修复，为图像修复和恢复任务提供可靠的支持。
sim(3)原理
sim(3)原理
Sim(3)原理是环绕着现代计算机技术、人工智能领域的一个重要思想，指的是Single-Input-Module的三种实现方式。
这三种方式分别是：
1. 基于内存的单机型实现方式：将整个大规模机器学习算法都放在单
机内存里运行，可以有效提升训练速度和模型准确度，但是内存容量
有限，可能存在内存不足的情况。
2. 基于分布式计算的集群型实现方式：在多台计算机上分布式地运行
模型训练算法，可以提升模型训练速度和性能，但在参数同步和节点
通信上需要付出更多的代价。
3. 基于混合计算的云计算型实现方式：将内存容量、分布式计算等多
种计算形式进行混合计算，利用云计算平台的特点，实现协作式训练
和最优化的计算资源分配。
以上三种实现方式都是基于不同的目标和技术条件而衍生出来的，采
用不同的技术方法。
其中，第三种方式成为目前最为流行的云计算模
型训练方式之一，具有模型准确度高、支持大规模分布式计算、节省
成本等优点。
反射内存网络内存原理与应用
反射内存网络内存原理与应用反射内存网络（Reflective Memory Network，RMNet）是一种基于共享内存的分布式计算系统。
它通过在多台计算机之间共享内存，实现高效的通信和数据交换，从而实现数据共享和协同计算的目的。
本文将介绍反射内存网络的内存原理和应用。
一、内存原理具体而言，反射内存网络将每台计算机看作一个节点，每个节点上都有一块本地内存和一个反射内存适配器。
适配器负责接收和发送数据，将本地内存中的数据复制到共享内存中，或从共享内存中读取数据到本地内存中。
这样，所有的节点都可以访问共享内存，并实现数据的共享和交换。
反射内存网络使用了特殊的访问机制，称为反射机制。
在反射机制下，每个节点可以读取和写入其他节点的内存数据。
当一个节点写入共享内存时，其他节点可以立即读取到更新后的数据。
这种实时更新的机制使得节点之间的通信效率更高，能够实现快速的数据交换和协同计算。
二、应用1.高性能计算：反射内存网络可以将多台计算机连接起来，形成一个强大的计算集群。
在高性能计算任务中，可以将大规模的计算任务分成多个子任务，并在各个节点上并行执行。
通过共享内存，节点之间可以实时交换数据，提高计算效率和并行度。
2.分布式存储系统：反射内存网络可以用于构建分布式存储系统，提供高效的数据共享和访问。
每个节点可以将本地的数据存储在共享内存中，其他节点可以通过访问共享内存来读取数据。
这种方式可以实现分布式文件系统、分布式数据库等应用。
3.分布式消息传递：反射内存网络可以用于构建高效的分布式消息传递系统。
每个节点可以在共享内存中创建消息队列，其他节点可以向队列发送消息，并从队列中读取消息。
这种方式可以实现节点之间的实时通信和数据交换，用于分布式计算、分布式机器学习等场景。
4.分布式共享内存：反射内存网络可以将多台计算机的内存连接起来，形成一个分布式共享内存空间。
每个节点可以通过访问共享内存来读取和写入其他节点的内存数据，实现数据的共享和协同处理。
大数据的分布式存储和计算技术
大数据的分布式存储和计算技术分布式存储技术是大数据处理的基础，它通过将数据分散存储在多个计算节点上，以解决单个计算节点存储容量有限的问题。
常见的分布式存储系统有Hadoop HDFS和Apache Cassandra等。
Hadoop HDFS是一个用于存储大规模数据的分布式文件系统。
它将数据划分为多个数据块，并将这些数据块存储在多个计算节点上。
Hadoop HDFS具有自动副本机制，确保数据的可靠性和容错性。
此外，Hadoop HDFS还支持数据的高效读写操作。
用户可以通过简单的API接口对数据进行读取和写入操作。
Apache Cassandra是一个分布式数据库系统，用于存储和管理大规模数据。
它采用了分布式的架构，将数据分散存储在多个节点上。
Cassandra具有高可扩展性和高性能的特点，可以支持海量数据的存储和处理。
此外，Cassandra还具有高度可靠性和容错性，即使一些节点发生故障，系统仍然可以继续运行。
除了分布式存储技术，分布式计算技术也是大数据处理的关键。
分布式计算技术通过将数据分散到多个计算节点上进行并行计算，以提高数据处理的效率。
常见的分布式计算框架有Hadoop MapReduce和Apache Spark等。
Hadoop MapReduce是一种基于分布式计算模型的编程框架，用于处理大规模数据。
它将数据分成多个小任务，并将这些任务分发到多个计算节点上进行并行计算。
MapReduce框架提供了数据的自动分片和排序功能，简化了编程的复杂度。
此外，MapReduce框架还具有高度可靠性和容错性，可以自动处理节点失败和数据丢失等问题。
Apache Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据。
它采用了内存计算的方式，提供了比MapReduce更高效的数据处理能力。
Spark提供了丰富的API接口，支持多种数据处理操作，如过滤、排序、聚合等。
此外，Spark还具有高度的可扩展性和容错性，可以处理PB级别的数据。
大数据技术在移动通信网络优化中的运用分析
第三代移动通信网络（3G）
第四代移动通信网络（4G）
提供更高速的数据传输服务，支持视频通 话和移动互联网应用，采用更先进的无线 通信技术。
提供更快的网速和更好的网络覆盖，支持高 清视频、在线游戏等大数据应用，采用正交 频分复用和多输入多输出等技术。
移动通信网络优化重要性
01
02
03
提升网络性能
优化网络可以减少干扰、 提高信号质量、增加网络 容量，从而提升用户的使 用体验。
05
基于大数据技术的移动通信网络 优化方案设计
总体架构设计思路及特点
01
以大数据平台为基础，构建移 动通信网络优化方案架构，实 现数据采集、存储、处理和分 析等功能模块集成。
02
引入云计算、分布式存储等技 术手段，提高数据处理能力和 效率，满足海量数据实时分析 需求。
03
注重系统可扩展性和灵活性， 支持多种数据源接入和定制化 功能开发，以适应不同场景下 的优化需求。
数据采集、处理和分析模块设计
1 2 3
数据采集模块
通过移动网络信令数据、用户行为数据等多维度 数据源，实时采集网络运行状态和用户感知信息 。
数据处理模块
采用分布式计算框架和机器学习算法，对采集到 的数据进行清洗、整合和转换，提取关键特征指 标。
数据分析模块
运用统计分析、关联规则挖掘等技术手段，深入 挖掘数据内在规律和潜在价值，为网络优化提供 决策支持。
论文结构安排
第一章
介绍研究背景、目的、意义和内容，以及论 文结构安排。
第二章
分析移动通信网络数据特点，包括数据类型、 数据规模、数据动态性等方面。
第三章
研究大数据处理关键技术，包括数据采集、预处 理、存储、分析和可视化等方面。
基于分布式系统的高效数据处理研究
基于分布式系统的高效数据处理研究随着数据量不断增大，对于数据处理的需求也开始变得越来越迫切。
而在这样的背景下，分布式系统开始被广泛应用于数据处理中，成为了处理大规模数据的一种主流方案。
本文将会探讨基于分布式系统的高效数据处理研究。
一、背景在20年前，各类应用领域产生的数据量都比较少，数据处理能使用传统的数据库或者文件系统实现，但随着科技的飞速发展，诸如物联网、互联网、5G等应用的出现，数据量已经从PB级别涨到EB和ZB级别，每秒需要进行的数据处理量已经超越了单台服务器的承受能力，原有的解决方案已经不能应对这样的情况，需要利用更高效的技术，实现对数据的快速处理和分发。
而分布式系统作为一种强大的工具，在处理数据并行化、扩展性等方面具备了许多优势，成为了处理大规模数据的利器。
二、分布式系统概述分布式系统是指由若干互相协作和通信的计算机节点组成的系统，通过共享资源和协同完成任务。
它的核心是分布式计算，是一种将巨大的计算问题分解成许多较小的问题交由多个计算机节点分别计算并最终合并结果的技术。
分布式系统可以分为两种类型：基于消息传递和基于共享内存。
基于消息传递的分布式系统利用消息队列来完成节点之间的通信，每个节点都有自己的独立计算任务，完成后再利用消息队列来传递结果。
而基于共享内存的分布式系统则通过共享内存来实现节点之间的通信，每个节点可以访问同一块内存，完成计算任务的节点将结果写入共享内存中，其他节点发现有新数据后进行读取。
三、分布式系统在数据处理中的应用早期的数据处理技术仅限于单机环境，往往面临以下问题：1. 存储容量受限2. 数据处理能力受限3. 可用性难以保证随着大数据时代的到来，需要更高效的处理方式，分布式系统应运而生。
分布式系统通过利用多台计算机节点完成不同的计算任务，可以在短时间内完成大规模数据的处理，在处理能力、存储容量和可用性等方面都有着很大的优势。
在处理大规模数据时，常采用的分布式系统有Hadoop、Spark等。
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企业客户APP日活设计目标
2000 W 500 W
问题分析 1
我们使用了bitmap索引 技术保证移动运营各项指标 （如日活、留存、转化漏斗 等）的 实时 计算，因为 bitmap索引高效且能节省存 储空间，它能很方便地做指 标的实时排重。
bitmap 第1位 设备1
0
某APP某天0：0的初始活跃状态
基于内存的分布式计算
主讲人： 企业产品研发总监 周国平
背景简介
我们团队专注于移动运营 平台企业版，客户的APP日活 小的有不到10万，大的可以达 到数千万。
我们致力于让移动运营平 台企业版能够弹性地支持小、 中、大型企业客户，系统稳定 且易于维护。
移动运营平台企业版 产品进化图
V4.0
V3.0
V3.1
第2位 设备2
0
第3位 设备3
0
… 第N-1位 第N位 设备N-1 设备N
0
0
0
bitmap 1
设备1
0
当天8：10，设备3和设备N-1访问了APP
2 设备2
0
3 设备3
1
…
N-1
N
设备N-1 设备N
0
1
0
bitmap 1
设备1
0
当天9：20，设备2和设备N-1访问了APP
2 设备2
1
3 设备3
1
…
V2.0
V1.0
2013
2014
2015
2016
2017
问题
我们团队负责 移动运营平台企业 版V3.0及后续版本 迭代，当时的设计 目标支撑500w日活 ， 数据库使用MySQL。
500 W
事实证明移动运 营平台企业版V3.0能 够满足绝大多数企业 客户的需求，能够稳 定地支撑他们的业务。
有一天，我们的一个客 户，他们上线了几个日活量 较大的APP，系统的整体日活 达到了2000万，运维人员反 映MySQL的binlog增长很快， 快把剩余磁盘空间占满了。
N-1
N
设备N-1 设备N
0
1
0
问题分析 2
我们使用MySQL 存储bitmap索引，因 为MySQL稳定且易于 运维。
网络IO
但是，MySQL本身 在业务上是不支持 bitmap类型的数据，不 能够发送指令给MySQL 让它把bitmap的某一位 设置为1或0。
更新前 Bitmap 1~3MB
我们将bitmap对象作 为blob类型存入MySQL，对 bitmap索引的某一位更新 时需要先从DB查询出来， 更新之后再update到DB中。
• 另外一个重要的原因是Redis的事件机制有问题，expired和eviction事件拿不到缓 存对象的值，这样会导致一旦缓存对象过期或被驱逐，我们无法把缓存对象更新 到数据库。
• 对大块bitmap索引的频繁更新，导致存储空间耗用巨大，而且大块数据的复制延 迟很严重，Redis变得不稳定。
为什么不选用Apache Ignite方案
• 2000w存量用户，随机200w日活，每个bitmap原始大小 2.6MB，压缩后1.5MB
• 1亿存量用户，随机500w日活，每个bitmap原始大小 11.5MB，压缩后5.2MB
频繁地更新blob二进制数据，导致binlog数据量极大，从而导致存储空间不够用。 这就是前面某客户出现瓶颈的原因所在。
APP数据处理 程序
1.查询某个维度的bitmap， 比如说今天的活跃用户。
MySQL
磁盘
2.设置某一位为 1
更新后
Bitmap 1~3MB
4.写binlog（磁盘IO） 3.更新到DB（网络IO）
问题分析 3
每个bitmap对 象的大小从数百 KB到数MB不等。
数据分析：
• 100w存量用户，随机60w日活，每个bitmap原始大小 130KB，压缩后126KB
DB操作进行优化。
• 它会把bitmap索引缓存在内存中，数据处理程序只需要告诉Blade修改哪个bit即可，
无需把整条bitmap索引从DB拉取到本地更新后再写回DB，Blade会负责内存中的
bitmap索引与MySQL的同步。
更新前
2.设置某一位为1
网络IO
Bitmap 1~3MB
APP数据处理 1.设置某个维度的
• 使用了数据备份功能，因为频繁更新较大的bitmap索引，涉及到数据在不同节点 的备份，导致系统不稳定，经常出现OOM问题。
最终方案
权衡下来，我们决定基于Ehcache、redis和zookeeper实现一套分布式缓存计算框架。
分布式缓存计算框架简介
代号 Blade，意在像锋利的刀锋一样有效解决企业产品的问题 • 它是一个bitmap索引计算的加速框架，专门针对海量bitmap索引计算时频繁更新
员；而换了Druid/rockdb，需要有较多的运维工作，等于放弃了我们原有的优势， 增加了对客户运维人员的要求。 • Druid/RockDB 需要大量的服务器资源。
为什么不选用纯Redis缓存方案
• Redis在高并发下不能支撑对较大bitmap索引的频繁更新，单个bitmap索引平均能 够达到2、3MB，而Redis的value达到1MB时吞吐量不到1000每秒，远远达不到要 求的吞吐量。
问题域
大块（1M~10M）的二进制 对象（约30w个bitmap对象）频 繁读写，导致网络IO、磁盘IO等 资源耗费巨大，MySQL binlog增 长过快导致存储空间不够与浪费。
我们需要考虑如何在分布 式内存中计算以解决此类问题， 解决方案需要满足：
• 第一个，缓存备份 • 第二个，性能高 • 第三个，易于维护
候选解决方案
方案一：替换MySQL，使用 druid/rockdb等大数据组件
方案二：在MySQL前面引入redis缓 存层，定时同步到MySQL
方案三：调研使用Apache Ignite组件
为什么不选用Druid/RockDB方案
我们在互联网研发线使用了此种方案，但调研下来不适合企业侧产品研发： • 原来我们的系统运维工作很少，整个2000万日活体量的系统，也只需要1个运维人
程序
bitmap的某一位为1
Blade
3.定时（如每两小时） 获取该维度的bitmap 。
MySQL
磁盘
4.设置某些位为 1
更新后
Bitmap 1~3MB
6.写binlog（磁盘IO） 5.更新到DB
（网络IO）
为什么Blade？
Blade能够减少更新MySQL中bitmap索引数据的频率，彻底解决大活跃客户出现的问 题，对比之前提出的三种候选解决方案，它主要有如下优势：