银行大数据：非hadoop的架构证明-低调大师

银行大数据：非hadoop的架构证明

2017-04-02 610

为啥写这文章呢？很多人都认为，银行在大数据方面应用落后，如何跟不上时代，说是支付宝都去“IOE”了，都推出余额宝了，银行是否除了雇人出来说余额宝的坏话就没啥能耐了等等巴拉巴拉巴拉。但是，笔者真的不是这样的认为的。

首先，银行的IT系统非常跟的上时代。如果论国内的信息化水平，银行的绝对算是数一数二，甚至直接就是数一。哪个公司敢站出来说自己的信息化比银行这个行业好？单独看看那些提供IT技术服务的公司（俗称“外包”，卖人头）就能知道，这个行业吸收了太多的IT从业人员。如果农行不买外协服务，就如同联通拿掉省级精分数据仓库一样，不知道要死多少家IT公司。

先看看工行。不久前，前工行杨凯生先生弄了一篇大论，深刻见底。足见银行IT之威武雄壮。
现在工行有17000余家营业机构，但目前通过网上银行、电话银行、手机银行、自助银行等渠道处理的业务量已

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Cloudera正在重建机器学习方法

作者：Derrick Harris 翻译：岳辰校对: 陈洁(转载请保留) 摘要：Cloudera目前正在进行一个名叫Oryx的开源项目，旨在将机器学习的方法代入Hadoop，而这个早些时候Apache Mahout做过类似的尝试都以失败告终。当Hadoop软件的卖方Cloudera在去年收购一家总部在伦敦的公司Myrrix时，他们并没有大肆宣传。他们也没有将之后公司在机器学习技术方面的成就带入公众的视线里。而公司的技术以及她的创始人，Sean Owen，却很可能成为一笔非常可观的资产。在公司里头衔为数据科学师的Owen，目前正致力于开发一个名叫Oryx的开源机器学习项目。（Oryx原意为一种非洲羚羊，而Cloudera另一款产品Impala原意也是一种非洲羚羊。）Oryx项目的目标是能帮助Hadoop用户建立机器

2017-04-03

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在数据处理方面，我们发现数据输入速度一般要比的数据处理速度快很多，这种现象在大数据领域尤为明显。随着数据不断膨胀，相应的响应时间自然要有所增加，数据处理的复杂度也在不断提高。作为一个开发者，我们自然非常关注系统的运行速度问题。在云计算领域，一个小技巧也许能带来系统性能的大幅度提升。对于Hadoop来说，如何提升它的速度呢？来看看下文。 Hadoop是用以下的方式来解决速度问题： 1 使用分布式文件系统：这使得负载分摊，并壮大系统 2 优化写入速度：为了获得更快的写入速度，Hadoop架构是设计成先写入记录，然后在进行处理 3 使用批处理(Map/Reduce)来平衡数据传送速度和处理速度。批处理所带来的挑战批量处理的挑战在于，数据必须要间断性地进入才能保证流程正常运作，而如果数据源连续地输入，就会造成系统崩溃。如果我们增加批处理窗口的话，

2017-04-03

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