你是一个ETL工程师，你在汉口银行账户风险智能监测系统大数据项目组中，请详细描述你的工作任务以及用到的技术栈，并说说你在项目中遇到的最大的问题是什么，为什么会出现这个问题，又是如何解决的

作为一个ETL工程师，我的工作任务是从汉口银行的各个账户系统中提取数据，并将其转换为标准化的格式，最后将数据加载到账户风险智能监测系统中。为了完成这个任务，我需要使用一系列的技术栈，包括：

1. 数据提取：我使用了Sqoop和Flume工具从汉口银行的各个账户系统中提取数据。

2. 数据转换：我使用了Hive、Spark和Python等工具来对数据进行清洗、处理和转换，以确保数据的质量和有效性。

3. 数据加载：我使用了Kafka和HBase等工具将数据加载到账户风险智能监测系统中，以供后续的分析和决策。

在项目中遇到的最大的问题是数据的准确性和完整性。由于汉口银行的各个账户系统采用了不同的数据格式和存储方式，导致在数据提取和转换过程中出现了一些错误和缺失。为了解决这个问题，我采取了以下措施：

1. 对数据进行初步的清洗和处理，包括去重、填充缺失值等，以减少数据错误和缺失的影响。

2. 通过与各个账户系统的数据管理员进行沟通和协调，了解数据的存储方式和约定，以提高数据的准确性和完整性。

3. 使用自动化工具和算法来检测和修复数据错误和缺失，以提高数据的质量和有效性。

通过以上措施，我成功地解决了数据准确性和完整性的问题，并为账户风险智能监测系统的开发和运营做出了贡献。