融合大数据技术架构在大型商业银行海量数据分析的应用
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Application of Fusion Big Data Architecture in Large Commercial Bank's Data Analysis Platform
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    相对于软硬件一体的企业级数据仓库解决方案,以X86开放式硬件平台为基础的并行处理数据库和Hadoop/Spark生态体系,在扩展性和低成本方面有明显的优势,随着其不断发展成熟,已经成为企业级大数据平台不可或缺的一部分.本文从如何应对“大数据”所带来的挑战出发,提出一套适用于大型商业银行数据分析处理的融合大数据技术架构,并已取得应用实践的成功.

    Abstract:

    Compared with traditional Enterprise Data Warehouse (EDW) solution having vendor lock-in risk on both hardware and software, Massive Parallel Processing (MPP) database and Hadoop/Spark ecosystem based on open hardware platform, like X86, have advantages on both scalability and low cost. And with the mature of these technologies, they become integral parts of enterprise-class big data platform. Based on how to deal with the challenges posed by "big data", this study proposes a fusion big data architecture suitable for data analysis and processing of large commercial banks, and has achieved the success of application practice.

    参考文献
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引用本文

金磐石,朱志,沈丽忠.融合大数据技术架构在大型商业银行海量数据分析的应用.计算机系统应用,2018,27(10):46-53

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  • 收稿日期:2018-03-06
  • 最后修改日期:2018-04-18
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  • 在线发布日期: 2018-09-29
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