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商业银行如何玩转大数据?

“大数据(Big Data)”的概念在过去几年里引起了各个行业的充分关注。以信息处理能力作为核心竞争力之一的商业银行,如能引入大数据的理念和相关技术,将有效提升自身的信息化水平,促进信息化银行的建设和发展。 因此,有必要基于商业银行经营特点和现有IT架构,对“大数据”的概念加以分析和探讨。 本文以商业银行的视角,从大数据的核心思想、数据特点、技术要领、实施要点四个方面切入,以六组问答的形式对商业银行大数据相关的思想、概念、方法、对策等进行辨析和讨论。 大数据的核心在于“大”吗? 体量大、维度高、形态多、价值高但密度低是公认的大数据四大特点(即大数据的“4V”定义)。需要指出的是,这四大特点的概括,是出于理论研究的需要,对“数据”本身特点进行的概括。 而对于商业银行的业务应用而言,则应从具体效用的角度来理解大数据思想及技术。 大数据之于商业银行,在于对既有数据分析系统的升级,显著提升数据分析和商业决策的效率。 大数据的思想追求数据在商业决策中的“无处不在”,讲求数据分析与具体业务的紧密衔接。 从商业智能(BusinessIntelligence, BI)的角度来看,大数据技术是原有BI的...

借hbase-rdd二次开发谈如何在Spark Core之上扩建自己的模块

hbase-rdd是一个构建在SparkContext基础之上的用于对Hbase进行增删改查的第三方开源模块,目前最新版本为0.7.1。目前该rdd在操作hbase时,默认调用隐式方法。 implicitdefstringToBytes(s:String):Array[Byte]={ Bytes.toBytes(s) } 将RDD的key转换成字节b,然后调用Hbase的put(b)方法保存rowkey,之后将RDD的每一行存入hbase。 在轨迹图绘制项目数据计算中,我们考虑到hbase的rowkey的设计——尽量减少rowkey存储的开销。虽然hbase-rdd最终的rowkey默认都是采用字节数组,但这个地方我们希望按自己的方式组装rowkey。使用MD5(imei)+dateTime组成的字节数组作为rowkey。因此默认的hbase-rdd提供的方法是不满足我们存储需求的,需要对源代码进行修改。在toHbase方法中,有一个convert方法,该方法将对RDD中的每一行数据进行转化,使用RDD中的key生成Put(Bytes.toBytes(key))对象,该对象为之后存储H...

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