银行大数据业务怎么做数据的增量抽取，举例说明

银行大数据业务中，增量抽取是指只抽取最近一段时间内新增或修改的数据，而不是每次都全量抽取所有数据。这样做的好处是可以减少数据抽取的时间和资源消耗，同时也可以尽快反映出业务的变化。

举一个例子，比如一个银行的客户关系管理系统，该系统记录了银行与客户之间的各种交互信息，包括客户的个人信息、贷款、储蓄、信用卡等业务信息。该系统每天都会产生大量的数据，如何进行增量抽取呢？

首先，银行可以通过记录每个数据表的更新时间戳，比如每个表都有一个“last_update_time”的字段，记录上一次该表中数据更新的时间。然后，每次进行增量抽取时，只需要查询该表中“last_update_time”字段大于上一次抽取时间的数据即可，这样可以保证只抽取最近一段时间内新增或修改的数据。

另外，银行还可以通过增量抽取的方式，实现数据同步。比如，银行的核心业务系统每天会产生大量的交易数据，这些数据需要及时同步到数据仓库中，以供分析使用。使用增量抽取的方式，可以只抽取最近一段时间内新增或修改的交易数据，而不是每次都全量抽取，这样可以减少数据抽取的时间和资源消耗，同时也可以尽快反映出业务的变化。

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银行的大数据平台需要从各个业务系统中抽取数据，以便进行数据分析和挖掘。增量数据抽取是一种常用的方式，可以定期抽取最新的数据，而不是全量抽取所有数据。以下是一种基于Apache Kafka和Apache Spark的增量数据抽取方案。

1. 准备工作

首先需要安装和配置以下工具和组件：

- Apache Kafka
- Apache Spark
- MySQL数据库

2. 创建Kafka主题

在Kafka中创建一个主题（topic）用于存储业务系统中的数据。可以使用Kafka命令行工具创建主题：

bin/kafka-topics.sh --create --topic bank-data --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1

3. 编写数据生成器

为了模拟业务系统中的数据，需要编写一个数据生成器。可以使用Python编写一个简单的生成器，每隔一定时间生成一条随机的JSON格式数据，并将其发送到Kafka中。代码如下：

import time
import json
from kafka import KafkaProducer

producer = KafkaProducer(bootstrap_servers='localhost:9092')
while True:
    data = {
        'account_number': random.randint(10000000, 99999999),
        'transaction_amount': random.uniform(0, 10000),
        'transaction_time': time.time()
    }
    producer.send('bank-data', json.dumps(data).encode())
    time.sleep(1)

4. 创建MySQL表

为了存储增量数据抽取的状态信息，需要在MySQL中创建一个表。以下是一个简单的表结构：

CREATE TABLE incremental_extraction (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    last_offset BIGINT,
    last_timestamp DATETIME
);

5. 编写Spark作业

使用Spark Streaming读取Kafka主题中的数据，并将其保存到MySQL中。为了实现增量数据抽取，需要记住上一次抽取的位置（即offset），并只读取新的数据。以下是一个基于Scala的Spark作业示例：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.streaming.{Seconds, StreamingContext}
import org.apache.spark.streaming.kafka010._
import org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer
import java.sql.{Connection, DriverManager, ResultSet}

object IncrementalExtraction {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val brokers = "localhost:9092"
    val groupId = "incremental-extraction"
    val topics = Set("bank-data")
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("IncrementalExtraction")
    val ssc = new StreamingContext(sparkConf, Seconds(1))
    ssc.checkpoint("checkpoint")

    val kafkaParams = Map[String, Object](
      "bootstrap.servers" -> brokers,
      "key.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "value.deserializer" -> classOf[StringDeserializer],
      "group.id" -> groupId,
      "auto.offset.reset" -> "latest",
      "enable.auto.commit" -> (false: java.lang.Boolean)
    )

    val jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/bank_data"
    val jdbcUser = "root"
    val jdbcPassword = "password"

    var lastOffset = 0L
    var lastTimestamp = new java.sql.Timestamp(0)

    def getOffsetFromDb(): Unit = {
      Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")
      val conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, jdbcUser, jdbcPassword)
      val stmt = conn.createStatement()
      val rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM incremental_extraction ORDER BY id DESC LIMIT 1")
      if (rs.next()) {
        lastOffset = rs.getLong("last_offset")
        lastTimestamp = rs.getTimestamp("last_timestamp")
      }
      conn.close()
    }

    def saveOffsetToDb(offset: Long, timestamp: java.sql.Timestamp): Unit = {
      Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")
      val conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, jdbcUser, jdbcPassword)
      val stmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO incremental_extraction (last_offset, last_timestamp) VALUES (?, ?)")
      stmt.setLong(1, offset)
      stmt.setTimestamp(2, timestamp)
      stmt.executeUpdate()
      conn.close()
    }

    getOffsetFromDb()

    val messages = KafkaUtils.createDirectStream[String, String](
      ssc,
      LocationStrategies.PreferConsistent,
      ConsumerStrategies.Subscribe[String, String](topics, kafkaParams, Map("bank-data" -> lastOffset))
    )

    val transactions = messages.filter { message =>
      val data = parseJson(message.value())
      data("transaction_time") > lastTimestamp
    }.map { message =>
      parseJson(message.value())
    }

    transactions.foreachRDD { rdd =>
      if (!rdd.isEmpty()) {
        val lastMessage = rdd.reduce((a, b) => if (a("transaction_time") > b("transaction_time")) a else b)
        lastOffset = lastMessage("offset").asInstanceOf[Long]
        lastTimestamp = new java.sql.Timestamp(lastMessage("transaction_time").asInstanceOf[Double].toLong)

        saveOffsetToDb(lastOffset, lastTimestamp)
        rdd.foreachPartition { partitionOfRecords =>
          Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")
          val conn = DriverManager.getConnection(jdbcUrl, jdbcUser, jdbcPassword)
          partitionOfRecords.foreach { record =>
            val stmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO transactions (account_number, transaction_amount, transaction_time) VALUES (?, ?, ?)")
            stmt.setInt(1, record("account_number").asInstanceOf[Int])
            stmt.setDouble(2, record("transaction_amount").asInstanceOf[Double])
            stmt.setTimestamp(3, new java.sql.Timestamp(record("transaction_time").asInstanceOf[Double].toLong))
            stmt.executeUpdate()
          }
          conn.close()
        }
      }
    }

    ssc.start()
    ssc.awaitTermination()
  }

  def parseJson(jsonString: String): Map[String, Any] = {
    JSON.parseFull(jsonString).get.asInstanceOf[Map[String, Any]]
  }
}

该作业首先从MySQL中获取上一次抽取的位置和时间戳，然后使用Spark Streaming读取Kafka主题中的数据，并过滤出新的数据。最后将新的数据保存到MySQL中，并更新上一次抽取的位置和时间戳。

6. 运行作业

将以上代码保存为一个可运行的Jar包，并在命令行中运行以下命令启动Spark作业：

spark-submit --class IncrementalExtraction --master local[*] incremental_extraction.jar

该作业将会不断从Kafka中读取新的数据，并将其保存到MySQL中。通过修改数据生成器中的生成频率和数量，可以模拟不同的数据量和速度。同时，可以通过修改作业中的时间窗口大小和MySQL表结构来适应不同的场景和需求。

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银行个贷业务的日增量数据是受到很多因素的影响的，比如银行的规模、业务水平、市场需求等等。因此，不同银行之间的日增量数据是有很大差异的。一般而言，大型银行的个贷业务日增量可能会达到几千甚至几万笔，而小型银行可能会少很多。需要注意的是，由于银行个贷业务的复杂性和风险性，银行在进行个贷业务时需要进行充分的风险评估和审查，因此并非所有的申请都能够得到批准。