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根据需求，主要是处理30亿条交易数据，并利用机器学习为交易地址打上标签，使用Hadoop和Spark是一个合适的大数据平台方案。数据量：Hadoop适合存储海量的数据，并提供了多种技术组件用于查询和分析，由于本需求是30亿条数据进行存储和处理，所以选择Hadoop是合适的。Spark是基于内存的...(more)

不全，打不开

很好，值得学习

可以可以可以

在当前的银行系统中，业务部门获取数据的方式确实存在一定的困难和门槛。为了降低业务部门对技术的关注度并增加对数据的关注度和分析，利用大模型实现类似于ChatGPT的问答方法是一个有前景的方向。这种方法可以使业务人员通过自然语言提问，然后由模型返回可执行的SQL查询，从而...(more)

以之前迁移一套oa系统为经验，先复制一套x86系统。然后用复制过的系统去迁移到信创，来进行测试验证。这样不影响正式系统的运行，记录所有花费时间，这样就能较为准确的估算出整个迁移时间，包括迁移时出现的问题。大大提高了数据迁移的准确性。做好实施计划，进行正式迁移。...(more)

数据分类分级：银行可以根据数据的敏感程度和重要性，将数据分为不同的等级。例如，将客户个人信息、交易记录等敏感数据划分为高等级，将市场营销数据、公共数据等非敏感数据划分为低等级。安全等级的确定：银行可以根据数据分类分级，确定不同等级数据的安全等级。例如，高等级数据需...(more)

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