互联网金融大数据应用：HBase与推荐系统实战案例

本资源是一份关于大数据技术在互联网金融领域的深度分享，涵盖了互联网金融企业在大数据应用上的实践案例。文章从多个角度详细探讨了大数据在该行业的重要性以及面临的挑战。 首先，概述部分介绍了互联网金融行业的快速发展，如第三方移动支付市场的显著增长（2013年第二季度达到11.6%），以及企业每日产生的大量数据，包括核心业务数据（每日超过1.5亿条，实际数据量每日超过200GB）和高频的互联网支付交易（每日200万笔）。这些数据规模对企业的数据平台提出了极高的要求。 数据平台建设是关键，以关系型数据库为中心，采用了IBM Netezza和商业BI软件，用于支持上百个业务指标的计算和展现。同时，引入了Hadoop技术，作为海量数据挖掘和实时访问的基础设施，不仅提供了数据备份和ETL支持，还为Netezza提供扩展能力。 大数据挑战主要体现在如何应对数据的快速增长、成本效益、高可用性、数据处理速度和多业务线的数据共享。平台需要具备多备份、低成本、智能系统和数据整合的能力，以满足快速响应和高并发访问的需求。Hadoop平台的目标是提供离线统计分析、非实时数据库支持和数据挖掘，以及元数据管理和数据恢复功能。 平台现状方面，架构包括HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（并行计算框架）、HBase（NoSQL数据库）、Hive（数据仓库工具）、Mahout（机器学习库）、Flume（数据收集系统）、Zookeeper（协调服务）等组件。系统规模已经扩展到50+节点，每节点配置有高性能硬件和冗余机制，如基于CDH3U3版本的集群。Hadoop组件如HDFS和Hive对内部开放，采用共享存储的NameNode实现HA，并利用Flume支持文件尾部读取和断点续传。此外，权限控制、数据访问中间层等细节也被提及。 线上系统正在探索Hadoop2.0的新特性，如YARN（资源管理器）、基于QJM的HA和Hadoop安全特性。HBase在客服系统的应用也有所进展，从2012年的试用到2013年全面迁移，支持二级索引、类SQL查询和事务处理。测试系统则不断进行新技术的尝试，如HBase版本升级和优化。 这份报告不仅揭示了互联网金融企业如何利用大数据技术驱动业务发展，还展示了在实际操作中如何解决数据挑战，以及如何逐步升级和优化数据平台，以适应不断变化的业务需求和技术发展趋势。