主要从管理方面入手:(1)金融机构可根据ISO27001国际标准,建立信息安全管理体系、形成制度化的信息安全规范。同时需要遵循制度实施,确保与信息安全相关的资源、技术、管理等均处于受控状态。(2)金融机构可根据内部网络区域中
精准营销在用户画像、产品画像的基础上使用Spark进行特征工程、Spark MLllib等机器学习组件进行模型开发。 主要问题在于基础数据的理解和特征工程构建、后期模型效果与营销结果评估。
用户画像主要整合了多方面数据以及相应的工具组件,包括: (1)用户人口信息、资产和交易等结构化数据,采用关系型数据库进行存储。 (2)用户APP行为等非结构化数据,采用Logstash采集,Hadoop HDFS存储。 (3)用户的关键统计信息导入至
管理员可以使用Ambari监控Hadoop、Spark、Hbase、Hive等Hadoop生态圈的组件。
(1)日志采集:Logstash,可对数据进行复杂预处理。Flume,保证数据传输的一致性,部署复杂。(2)Hadoop HDFS与数据库(MySQL)数据同步:Sqoop,部署复杂。(3)结构化数据采集,如数据库、文件等:DataStage,高性能,简单易用,收费。Kettle,免费,性能较
(1)如果数据采集过程中使用Kafka进行传输,可使用Kafka Web Conslole、Kafka Manager和KafkaOffsetMonitor等工具查看生产者和消费者等流量、Topic的延时等信息。(2)如果使用RabbitMQ作为消息队列,在RabbitMQ Web控制台中监
根据不同的业务场景,可以选择使用不同的技术。(1)维度相对固定的离线数据查询,可用Kylin。Kylin支持标准SQL,通过预计算将数据转换成Cube,提供高效的多维查询。然而,预计算需要事先定义好表结构和查询模型,查询灵活性较低。(2)
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