面向银行和金融部门的Hadoop

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Hadoop 是用 Java 编写的基于 Apache 的开源框架。它是著名的大数据工具之一，它使用其文件系统 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）提供分布式存储和使用 Map-Reduce 编程模型的分布式处理功能。Hadoop 使用商品硬件集群来存储和运行应用程序。
由于 Hadoop 使用分布式计算模型来处理大数据，因此我们可以将 Hadoop 用于银行和金融部门。它还提供了许多提高其功能的功能。Hadoop 提供低成本、容错性、可扩展性、速度、数据局部性、高可用性等 。Hadoop 生态系统 也非常庞大，并提供了许多其他工具以及在 Hadoop 之上工作并使其具有高度功能的工具。 
 
Hadoop 用于银行和金融部门的主要功能是什么？ 
  • 可靠——故障安全技术，即使在硬件故障的情况下也能防止数据丢失。 
  • 强大——独特的基于分布式文件系统的存储方法，数据处理速度更快。 
  • 可扩展——存储和分发数据集以并行运行，允许企业在数千个节点上运行应用程序。 
  • 经济高效——在商用机器和网络上运行 
  • 简单灵活的 API——支持大型解决方案提供商生态系统，例如日志处理、推荐系统、数据仓库、欺诈检测等。 
 
Hadoop 如何彻底改变银行业和金融业？ 
银行部门保护了我们的资金，但 Apache Hadoop 保护了这些银行的非结构化数据并用于工业目的。银行和金融公司获得了大量非结构化数据，只有 Hadoop 才能以流的形式存储这些数据。许多银行使用 Hadoop 技术，该技术提供扎根分析以改进安全团队并保护我们的投资和储蓄。 

在过去的 20 年里，由于他们存放在大而坚固的储物柜中的存款的安全性，银行业发生了翻天覆地的变化。因此，为了避免这些危机并提高效率和欺诈检测，快速查找和高级警卫是必须的。因此，营销和金融领域正朝着Apache Hadoop运行，  以实现 100% 正确统计的高度加密和深度分析。 

 
Hadoop 在银行和金融领域取得成功的原因在于它能够以最少的成本和时间解决金融行业面临的各种问题。尽管 Hadoop 有各种好处，但将其应用于特定问题需要尽职调查。Hadoop 用于银行和金融行业的一些场景是： 

  • 欺诈识别 
Hadoop 有效地解决了最常见的行业挑战，如欺诈、金融犯罪和数据泄露。通过分析销售点、授权和交易点以及其他点，银行可以识别和减少欺诈。大数据还有助于发现异常模式并向银行发出相同的警报，同时还大大减少了完成这些任务所需的时间和资源。 
  • 风险管理 
使用大数据解决方案准确评估风险。Hadoop 提供了一个完整而准确的风险和影响视图，使公司能够通过分析交易数据来确定基于市场行为的风险、对客户和潜在客户进行评分，从而做出明智的决策。 
  • 数据存储和安全 
保护、易于存储和访问金融数据是银行和金融公司的最佳需求。虽然 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 提供可扩展且可靠的数据存储，旨在跨越大型商用服务器集群，但 MapReduce 并行处理每个节点，仅传输该节点的包代码，这是使用 Hadoop 进行银行业务的最大优势之一和金融部门。这意味着信息存储在多个集群中，但具有额外的安全性，以提供更好、更安全的数据存储选项。 
  • 分析 
银行需要分析驻留在各种来源（如社交媒体资料、电子邮件、电话、投诉日志、讨论论坛等）中的非结构化数据，以及通过交易数据、现金、股权、贸易和贷款等传统来源的非结构化数据。更好地了解他们的客户。Hadoop 允许金融公司访问和分析这些数据，并提供准确的见解以帮助做出正确的决策。 

因此，Hadoop 是银行和金融行业最理想的选择，也用于其他部门，如客户细分和体验分析、信用风险评估、针对性服务等。