量化派是一家金融大数据公司，为金融机构提供数据服务和技术支持，也通过旗下产品“信
用钱包”帮助个人用户展示经济财务等状况，撮合金融机构为用户提供最优质的贷款服务。
金融的本质是风险和流动性，但是目前中国对于个人方面的征信行业发展落后于欧美国家，个人消费金融的需求没有得到很好的满足。按照央行最新数据，目前央行征信中心的数据覆盖人口达到8亿人[1]，但其中有实际征信记录的只有3亿人左右，有5亿人在征信系统中
只是一个身份证号码。此外，我国还有5亿人跟银行从来没有信贷交易关系，这5亿人对
金融部门来说是陌生人。这样算下来，有征信记录的人只占到全国人口数的23.7%，远低
于美国征信体系对人口的85%的覆盖率。如何在信用记录缺失的情况下，做好多个人用户
的风险定价，是个棘手的难题。量化派通过基于机器学习和互联网化的风险定价，整合互联网及传统数据源，对个人在消费金融应用场景里的信用风险进行评估。这篇文章就主要介绍一下量化派的大数据平台，以及机器学习在量化派的应用。
一、互联网化的风控创新
量化派及“信用钱包”的核心任务是让用户可以凭借其良好的信用，而无需抵押或者担保就可以贷款。也就是说，用户仅凭信用即可开启财富之门。为了达到这个目的，信用钱包需要把用户个性化的需求与信贷产品信息精准匹配到一起。在帮助用户找到合适自己的信贷产品的同时，也帮助信贷产品公司找到了最合适的贷款用户，从而实现信贷消费者和信贷产品提供者的双赢。为了确保贷款的高成功率，为了更好的掌握用户需求以及对个人进行信用评级，我们需要大数据平台的支持。
目前，可以接入央行征信中心的金融机构仅仅只有银行、持牌照的第三方征信服务商以及部分地区的小贷公司，绝大多数的P2P平台还无法接入央行的征信数据，这无疑加大了P2P 平台的风控难度。在征信思路上，传统征信是用昨天的信用记录来判断今天的信用价值，这未见得就是最合理的。在征信技术上，传统的方法是从线下采集信用数据，效率比较低。可以说，传统的线下征信技术限制了数据来源和信用评估思路，而互联网的技术、工具和思维则具备了改变这一切的可能性。回归到征信的本质，其实就在于解决两方面问题：信用能力和信用意愿，换而言之，即解决个人的还款能力和还款意愿，再追根溯源一点，即解决坏账和逾期两个问题[2]。量化派公司基于大数据的用户征信和传统征信殊途同归，所不同的是，传统征信中，数据依赖于银行信贷数据，而大数据征信的数据并不仅仅包括传统的信贷数据，同时也包括了与消费者还款能力、还款意愿相关的一些描述性风险特征，这些相关性描述风险特征的抽取与筛选是量化派的技术核心。相比于传统征信数据的强相关性，这些大数据征信的数据与消费者的信用状况相关性较弱，量化派就利用大数据技术，通过用户授权等方法搜集了更多的数据维度来加强这些弱相关数据的描述能力。这样就使大数据征信不依赖于传统信贷数据，就可以对传统征信无法服务的人群进行征信，实现对整个消费者人群的覆盖[3]。我们的数据来源如下图所示：
图一量化派的数据来源
二、量化派的大数据平台架构
量化派的信用钱包每天都会获取大量的用户的注册信息等结构化数据以及爬虫抓取的非结构化数据，还有第三方的接入数据，系统运行产生的日志数据等等，数据的形式多种多样，如何保护好、利用好这些数据，是公司重中之重的任务。量化派的业务也决定了公司是数据驱动型的。为了更好的满足公司日益增长变化的业务，在大数据平台建设中全面拥抱开源的基础上，进行了不停迭代设计，对数据平台中采用的开源软件进行了深度应用开发，同时还
开发了很多契合业务需求的工具软件，很好的支撑我们去实现普惠金融的理想。量化派公司的数据平台架构如图二所示。
图二量化派的数据平台架构
相比我国的网民数量，信贷用户只占其中的一小部分，所以我司产品的用户基数并不是非常大，但是，为了给信贷用户更准确的信用评级，对于每个信贷用户我们都会从多个渠道获取大量的有效数据，这些数据聚合起来也是海量数据规模。公司发展伊始，几乎将所有的数据都存放在Mysql关系数据库中，工程师使用标准SQL语句来存储或者调用数据资源。Mysql 很快就遇到了性能瓶颈，虽然可以通过不停地优化整个Mysql集群以应对数据的快速增长，但是面对复杂的数据业务需求，Mysql显然无法提供最优的解决方案。所以我司最终决定将数据迁移到大数据平台上，Mysql仅用来存储需要经常变化的状态类数据。除了系统运行日志直接存放在HDFS之中，大量的数据利用HBase来进行管理。HBase中的数据按照不同的数据源存放在不同的表中，每张表按照业务和存储需求对rowkey进行精心设计，确保海量数据中查询所需数据毫秒级返回。
根据业务的不同特点，对于常规的数据ETL处理，我们使用MapReduce[4]框架来完成；
BI和数据挖掘这些工作都放到了Spark[5]上。这样一来，依赖不同任务或不同计算框架间
的数据共享情况在所难免，例如Spark的分属不同Stage的两个任务，或Spark与MapReduce框架的数据交互。在这种情况下，一般就需要通过磁盘来完成数据交换，而这通常是效率很低的。为了解决这个问题，我们引入了Tachyon[6]中间层，数据交换实际上
在内存中进行了。而且，使用了Tachyon之后还解决了Spark任务进程崩溃后就要丢失进程中的所有数据的问题，因为此时数据都在Tachyon里面了，从而进一步提升了Spark的性能。Tachyon自身也具有较强的容错性，Tachyon集群的master通过ZooKeeper[7]来管理，down机时会自动选举出新的leader，并且worker会自动连接到新的leader上。
多维度的征信大数据可以使得量化派可以融合多源信息，采用了先进机器学习的预测模型和集成学习的策略，进行大数据挖掘。不完全依赖于传统的征信体系，即可对个人消费者从不同的角度进行描述和进一步深入地量化信用评估。公司开发了多个基于机器学习的分析模型，对每位信贷申请人的数千条数据信息进行分析，并得出数万个可对其行为做出测量的指标，这些都在数秒之内完成。
三、不同场景的机器学习方法
上部分说到量化派首先需要对用户进行信用风险的评估，为了让用户可以仅凭信用，而无需抵押和担保就可贷款成功。美国有着很完善的征信体系，以及成熟的信用评估系统。通过几十年的发展，美国的三大征信局[8]对85%的公民有着详细的信用记录：包括信用卡，房贷，以往的住址，工作等情况都有记录在案。而且在找工作，租房时候也会查询个人信用记录，如果有违约等不良行为也会反馈给征信局。Fair Issac公司的FICO评分是业界应用最为广泛的评分，是建立在详细的个人征信记录上的预测系统。FICO从最开始的用图表画出的评分，到后来演化为logistic regression类的回归算法，用来预测用户在未来一段时间内违约的可能性。近年来，在predictive analytics 方面的发展，deep learning 在supervised learning 里面得到了广泛应用。
中国由于在征信方面的数据缺失，需要通过更为自由的模式来创新和跨越式发展。宜信[9]
作为国内最大的p2p机构，拥有多年的业务积累，以及一流的风控团队。传统上是通过线
下风控的手段，对用户进行详尽的背景调查。收集用户的资料例如他们有的曾提交过信用报告、联系人信息、教育水平、工资单、银行流水等一系列传统征信数据。这样的贷款审核流程耗时较长，贷款申请人往往需要少则几天，多则数月的等待。时间成本过大，流程繁琐，是用户痛点所在，造成了潜在贷款用户的大量流失。提高审核效率，优化贷款流程，把申请人贷款体验做到极致，最终做到极速放贷是大势所趋。到目前，宜信也开始从传统的线下业务，开始往线上做业务拓展，宜信的瞬时贷通过大数据进行实时授信，用户授权系统读取信用卡账单邮箱、电商、运营商相关记录信息，得到有关你性格、消费偏好的个人画像。同时进行交叉验证形成风控机制，进而计算出每一个用户的风险评分，最终判断是否应该放款，
以及该用户的授信额度、还款周期等并最快达到10分钟放款。另外，蚂蚁金服的芝麻信用[10]，根据个人淘宝、支付宝等交易数据以及其他授权数据，对个人进行信用评分。芝麻信用综合考虑了个人用户的信用历史，行为偏好，履约能力，身份特质，人脉关系等五个纬度的信息得出的。于此同时，腾讯系的腾讯征信都会考虑到一些信贷之外的一些信息。除了微信支付、QQ钱包绑定的银行卡外，腾讯还能够从更大范围获取数据，比如很多银行都在微信上开通了公众号，向用户发送消费数据；微信的社交状况也能够对个人的资质进行有效的评估。
量化派对用户的信息整合也包括了用户的社交信息，不光包含了用户的画像（性别、职业、爱好等等），也包含了用户之间的关系。如果说每个人是图中的一个节点，那么人与环境所形成的关系就是两点间的线。当把“点和线”综合起来分析时，我们对个人的性格特征、信用状况、财富属性都会有更深层、更全面的理解。Google 的 PageRank 算法考虑到了web
页面的相关性来提高页面的质量，例如权重高的页面指向链接的页面对应的权重相对来说会比较高。类似来说，信贷风险低的用户的常用联系人的小圈子，个人资质的也应该是比较好的。
另一个方面，“信用钱包”需要把用户个性化的需求与信贷产品信息精准匹配到一起。帮助用户找到合适自己的信贷产品，实现信贷消费者和信贷产品提供者的双赢。我们对信贷产品向用户做了基于协同过滤的和基于产品信息匹配的推荐。在对用户做了较为准确的信用评价之后，我们的分发平台（如图三所示）会根据贷款用户的贷款需求来分派给相应的贷款产品，这样就出现了一个客户面对多款信贷产品的情况。我们会根据批贷额度、贷款利率、承诺放款速度等因素在多个信贷产品中选出最适合用户的产品。
图三分单平台系统
四、美国的风控系统案例
打造一流的风控系统不是光靠数据分析师团队能够做到的，整个风控是需要在公司的DNA 里面。美国的Capital One是最早利用大数据分析来判断个人借款还款概率的公司，本文的作者都曾经在Capital One 工作过，并在金融危机发生的时候也在那边，目睹了他是如何发展壮大成第五大银行的。在危机开始的时候，非常果断的把有潜在问题的
GreenPoint Mortgage整体出售，并在危机发生的时候，谨慎挑战风险政策来控制风险，并在危机发生的时候以非常低廉的价格收购华盛顿地区的Chevy Chase 银
行, ING Direct, HSBC Card北美分部。并完善其Local Banking, Global Lending的策略。
Capital One的风控系统是通过多年的积累和演变而形成的。Capital One 的 Analytics 部门里面分为几个种类，Data Analyst, Business Analyst, Statistician/Modeler. 不仅仅是分析师专注的做模型，做风控来对模型进行大数据分析。所有的决策者，包括商务的总监，运营副总等，所有的决策都会有大量的数据分析，模型策略做支撑。
Capital One在各个业务部门都有很多的决策引擎和模型来支撑。在获取用户时，根据不同的业务线prime, subprime, 汽车金融等，有专门的 customer model，risk model等。在用户关系管理方面，有cross-sell model, customer contact model等。除此还有专门的反欺诈模型，包含identify-fraud model, payment fraud model等等。不同的业务线有着这么多种类的模型，对于这些模型的监管也都是有一套系统的流程的。对于每个模型，模型开发人员会对模型开发写出详细的文档，有着一套类似于code review, unit test的检验机制。公司层面，部门设有专门的中高级别scoring officer (模型官)，负责定期对模型进行监管和监测。除了对于整体模型的效果的监管，整体评分的分布的稳定性；还包括在变量层面的监管，监测模型的重要变量的稳定性。 Capital One 用到的大量征信局的数据和在自身平台上沉淀的用户数据，根据以往的用户的个人行为和违约记录，建立的用户风险决策模型对用户进行评估，模型的效果会比FICO分数高40%以上。
面向个人消费的风控体系的搭建是一个长期的，系统的工程。在中国目前的市场情况，缺失的个人信用风险和高速发展的互联网金融，以及未被满足的普惠金融需求是十分矛盾的。移动互联网时代的到来，对个人风险评估带来了崭新的视角。大数据平台和机器学习的结合能够带来多样化的创新，量化派的使命就是通过这两者的结合来服务互联网金融机构，降低全行业的风险。
Hadoop大数据平台架构与实践--基础篇 大数据时代已经到来，越来越多的行业面临着大量数据需要存储以及分析的挑战。Hadoop，作为一个开源的分布式并行处理平台，以其高扩展、高效率、高可靠等优点，得到越来越广泛的应用。 本课旨在培养理解Hadoop的架构设计以及掌握Hadoop的运用能力。 导师简介 Kit_Ren，博士，某高校副教授，实战经验丰富，曾担任过大型互联网公司的技术顾问，目前与几位志同道合的好友共同创业，开发大数据平台。 课程须知 本课程需要童鞋们提前掌握Linux的操作以及Java开发的相关知识。对相关内容不熟悉的童鞋，可以先去《Linux达人养成计划Ⅰ》以及《Java入门第一季》进行修炼～～ 你能学到什么？ 1、Google的大数据技术 2、Hadoop的架构设计 3、Hadoop的使用 4、Hadoop的配置与管理 大纲一览 第1章初识Hadoop 本章讲述课程大纲，授课内容，授课目标、预备知识等等，介绍Hadoop的前世今生，功能与优势 第2章 Hadoop安装 本章通过案例的方式，介绍Hadoop的安装过程，以及如何管理和配置Hadoop 第3章 Hadoop的核心-HDFS简介 本章重点讲解Hadoop的组成部分HDFS的体系结构、读写流程，系统特点和HDFS
的使用。 第4章 Hadoop的核心-MapReduce原理与实现 本章介绍MapReduce的原理，MapReduce的运行流程，最后介绍一个经典的示例WordCount 第5章开发Hadoop应用程序 本章介绍在Hadoop下开发应用程序，涉及多个典型应用，包括数据去重，数据排序和字符串查找。 课程地址：https://www.doczj.com/doc/95823815.html,/view/391
Hadoop是什么 Apache Hadoop is an open source software framework for storage and large scale processing of data-sets on clusters of commodity hardware
Hadoop名字的由来 Hadoop was created by Doug Cutting and Mike Cafarella in 2005 Named the project after son's toy elephant
从移动数据到移动算法
Hadoop的核心设计理念?可扩展性 ?可靠性
相对于传统的BI 架构转变 数据仓库电子表格 视觉化工 具 数据挖掘集成开发工具 数据集市 企业应用工具 传统文件日志社交& 网络遗留系 统结构化 非结构化 音视频数据应用非关系型数据库内存数据库NO SQL 应用 Nod e Nod e Nod e Hadoop * Web Apps MashUps 导出/导入INSIGHTS 消费Create Map 存储/计算实时数据处理通道（Spark,Storm)数据交换平台数据存储计算平台数据访问 层Kafka Flume Goldengat e Shareplex ..传感器传感器
hadoop 的适用场景 小数据+ 小计算量OLTP 业务系统：ERP/CRM/EDA 大数据+ 小计算量如全文检索，传统的ETL 小数据+大计算量D a t a Compute 数据 计算 实时性
Hadoop大数据平台测试报告及成功案例
目录 1技术规范书应答书 ................................. 错误！未定义书签。2技术方案建议 ......................................... 错误！未定义书签。3测试及验收 ............................................. 错误！未定义书签。4项目实施与管理 ..................................... 错误！未定义书签。5人员资质与管理 ..................................... 错误！未定义书签。6技术支持及保修 ..................................... 错误！未定义书签。7附录 ......................................................... 错误！未定义书签。
1.1 大数据平台测试报告 1.1.1某银行Cloudera CDH 性能测试测试 某银行现有HODS在支撑行内业务方面已经遇到瓶颈。希望通过搭建基于Hadoop 的历史数据平台(新HODS)，以提升平台运行效率及数据覆盖面，支撑未来大数据应用，满足未来业务发展需求。本次POC测试的主要目的是验证Hadoop商业发行版(EDH) 是否可以满足某银行HODS应用特点，主要考察点包括： ?验证产品本身的易用性、可扩展性，主要涉及集群的部署、运维、监控、升级等； ?验证产品对安全性的支持，包括认证、授权、审计三大方面； ?验证产品对资源分配的控制与调度； ?验证Hadoop基本功能，包括可靠性、稳定性、故障恢复等； ?验证Hadoop子系统(包括HDFS、HBase、Hive、Impala等) 的性能、使用模式、设计思想、迁移代价等。 1.1.1.1基础设施描述 1.1.1.1.1硬件配置 硬件配置分为两类：管理节点(master node) 与计算节点(worker node)。 管理节点配置(2) CPU Intel? Xeon? E5-2650 v3 2.3GHz,25M Cache,9.60GT/s QPI,Turbo,HT,10C/20T (105W) Max Mem 2133MHz (40 vcore) 内存16GB RDIMM, 2133MT/s, Dual Rank, x4 Data Width (128GB) 网络Intel X520 DP 10Gb DA/SFP+ Server Adapter, with SR Optics
基于Hadoop的大数据平台实施——整体架构设计大数据的热度在持续的升温，继云计算之后大数据成为又一大众所追捧的新星。我们暂不去讨论大数据到底是否适用于您的公司或组织，至少在互联网上已经被吹嘘成无所不能的超级战舰。好像一夜之间我们就从互联网时代跳跃进了大数据时代!关于到底什么是大数据，说真的，到目前为止就和云计算一样，让我总觉得像是在看电影《云图》——云里雾里的感觉。或许那些正在向你推销大数据产品的公司会对您描绘一幅乌托邦似的美丽画面，但是您至少要保持清醒的头脑，认真仔细的慎问一下自己，我们公司真的需要大数据吗? 做为一家第三方支付公司，数据的确是公司最最重要的核心资产。由于公司成立不久，随着业务的迅速发展，交易数据呈几何级增加，随之而来的是系统的不堪重负。业务部门、领导、甚至是集团老总整天嚷嚷的要报表、要分析、要提升竞争力。而研发部门能做的唯一事情就是执行一条一条复杂到自己都难以想象的SQL语句，紧接着系统开始罢工，内存溢出，宕机........简直就是噩梦。OMG!please release me!!! 其实数据部门的压力可以说是常人难以想象的，为了把所有离散的数据汇总成有价值的报告，可能会需要几个星期的时间或是更长。这显然和业务部门要求的快速响应理念是格格不入的。俗话说，工欲善其事，必先利其器。我们也该鸟枪换炮了......。 网上有一大堆文章描述着大数据的种种好处，也有一大群人不厌其烦的说着自己对大数据的种种体验，不过我想问一句，到底有多少人多少组织真的在做大数据?实际的效果又如何?真的给公司带来价值了?是否可以将价值量化?关于这些问题，好像没看到有多少评论会涉及，可能是大数据太新了(其实底层的概念并非新事物，老酒装新瓶罢了)，以至于人们还沉浸在各种美妙的YY中。 做为一名严谨的技术人员，在经过短暂盲目的崇拜之后，应该快速的进入落地应用的研究中，这也是踩着“云彩”的架构师和骑着自行车的架构师的本质区别。说了一些牢骚话，
Hadoop大数据平台建设要求及应答方案
目录 2技术规范书应答书 (2) 2.1业务功能需求 (4) 2.1.1系统管理架构 (4) 2.1.2数据管理 (12) 2.1.3数据管控 (26) 2.1.4数据分析与挖掘 (27) 2.2技术要求 (30) 2.2.1总体要求 (30) 2.2.2总体架构 (31) 2.2.3运行环境要求 (32) 2.2.4客户端要求 (35) 2.2.5数据要求 (36) 2.2.6集成要求 (36) 2.2.7运维要求 (37) 2.2.8性能要求 (49) 2.2.9扩展性要求 (50) 2.2.10可靠性和可用性要求 (52) 2.2.11开放性和兼容性要求 (57) 2.2.12安全性要求 (59)
1大数据平台技术规范要求 高度集成的Hadoop平台：一个整体的数据存储和计算平台，无缝集成了基于Hadoop 的大量生态工具，不同业务可以集中在一个平台内完成，而不需要在处理系统间移动数据；用廉价的PC服务器架构统一的存储平台，能存储PB级海量数据。并且数据种类可以是结构化，半结构化及非结构化数据。存储的技术有SQL及NoSQL，并且NoSQL能提供企业级的安全方案。CDH提供统一的资源调度平台，能够利用最新的资源调度平台YARN分配集群中CPU,内存等资源的调度，充分利用集群资源； 多样的数据分析平台–能够针对不用的业务类型提供不同的计算框架，比如针对批处理的MapReduce计算框架；针对交互式查询的Impala MPP查询引擎；针对内存及流计算的Spark框架；针对机器学习，数据挖掘等业务的训练测试模型；针对全文检索的Solr搜索引擎 项目中所涉及的软件包括： ?Hadoop软件（包括而不限于Hadoop核心） ?数据采集层：Apache Flume, Apache Sqoop ?平台管理：Zookeeper, YARN ?安全管理：Apache Sentry ?数据存储：HDFS, HBase, Parquet ?数据处理：MapReduce, Impala, Spark ?开发套件：Apache Hue, Kite SDK ?关系型数据库系统：SAP HANA企业版 ?ETL工具：SAP Data Services 数据管控系统的二次开发量如下： ?主数据管理功能 通过二次开发的方式实现主数据管理功能，并集成甲方已有的主数据管理系统。
课题：项目3 部署Hadoop大数据平台第2部分部署Hadoop平台课次：第7次教学目标及要求： （1）任务1 JDK的安装配置（熟练掌握） （2）任务2部署Hadoop（熟练掌握） （3）任务3 理解启动Hadoop（熟练掌握） 教学重点： （1）任务1 JDK的安装配置 （2）任务2 部署Hadoop （3）任务3 启动Hadoop 教学难点： （1）任务2 部署Hadoop （2）任务3 启动Hadoop 思政主题： 旁批栏： 教学步骤及内容： 1.课程引入 2.本次课学习内容、重难点及学习要求介绍 （1）任务1 JDK的安装配置 （2）任务2 部署Hadoop （3）任务3 启动Hadoop 3.本次课的教学内容 （1）任务1 JDK的安装配置（熟练掌握） Hadoop的不同版本与JDK的版本存在兼容性问题，所有必须选择对应 版本的JDK进行安装，表中列出了Hadoop和JDK兼容表。我们通过测试 使用Hadoop3.0.0 和JDK1.8。 安装JDK我们使用JDK包安装的方式。首先我们新建JDK的安装目录 /opt/bigddata。操作步骤为：//定位opt目录【操作新建目录/opt/bigdata】
[root@master /]# cd /opt/ //在opt目录下新建bigdata文件夹 [root@master /]# mkdir bigdata //查看opt目录下文件夹是否存在 [root@master /]# ls bigdata [root@master /]# Jdk解压安装，步骤为：【操作解压步骤】 [root@master opt]# cd / [root@master /]# cd /opt/ [root@master opt]# ls bigdata jdk-8u161-linux-x64.tar.gz //解压jdk压缩包 [root@master opt]# tar -zxvf jdk-8u161-linux-x64.tar.gz [root@master opt]# ls bigdata jdk1.8.0_161 jdk-8u161-linux-x64.tar.gz //把Jdk目录移动至bigdata目录 [root@master opt]# mv jdk1.8.0_161/ bigdata [root@master opt]# cd bigdata/ //查看是否移动成功 [root@master bigdata]# ls jdk1.8.0_161 [root@master bigdata]# JDK配置环境变量，此步骤为添加JA V A_HOME变量，并配置JDK。具体步骤为：【操作JDK的配置】 //进入环境变量配置文件 [root@master /]# vi /etc/profile //添加如下信息 export JA V A_HOME="/opt/bigdata/jdk1.8.0_161" export PATH=$JA V A_HOME/bin:$PATH //激活环境变量配置文件 [root@master /]# source /etc/profile //验证JDK是否配置完成 [root@master /]# java -version java version "1.8.0_161" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_161-b12) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.161-b12, mixed mode)
HADOOP大数据平台配置方法（完全分布式，懒人版） 一、规划 1、本系统包括主节点1个，从节点3个，用Vmware虚拟机实现； 2、主节点hostname设为hadoop,IP地址设为192.168.137.100； 3、从节点hostname分别设为slave01、slave02，slave03，IP地址设为192.168.137.201、192.168.137.202、192.168137.203。今后如要扩充节点，依此类推； 基本原理：master及slave机器的配置基本上是一样的，所以我们的操作方式就是先配置好一台机器，然后克隆3台机器出来。这样可以节省大量的部署时间，降低出错的概率。安装配置第一台机器的时候，一定要仔细，否则一台机器错了所有的机器都错了。 二、前期准备 1、在Vmware中安装一台CentOS虚拟机； 2、设置主机名（假设叫hadoop）、IP地址，修改hosts文件； 3、关闭防火墙； 4、删除原有的JRE，安装JDK，设置环境变量； 5、设置主节点到从节点的免密码登录（此处先不做，放在第七步做）； 三、安装Hadoop 在hadoop机上以root身份登录系统，按以下步骤安装hadoop： 1、将hadoop-1.0.4.tar.gz复制到/usr 目录； 2、用cd /usr命令进入/usr目录，用tar –zxvf hadoop-1.0.4.tar.gz进行 解压，得到一个hadoop-1.0.4目录； 3、为简单起见，用mv hadoop-1.0.4 hadoop命令将hadoop-1.0.4文件夹 改名为hadoop； 4、用mkdir /usr/hadoop/tmp命令，在hadoop文件夹下面建立一个tmp 目录； 5、用vi /etc/profile 修改profile文件，在文件最后添加以下内容： export HADOOP_HOME=/usr/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin 6、用source /usr/profile命令使profile 立即生效； 四、配置Hadoop Hadoop配置文件存放在/usr/hadoop/conf目录下，本次有4个文件需要修改。这4个文件分别是hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml。 1、修改hadoop-env.sh，在文件末添加如下内容： export JAVA_HOME=/usr/jdk (此处应与Java所在的目录一致) 2、修改core-site.xml文件，在文件中添加如下内容（教材109）：
浅谈大数据Hadoop技术 摘要：随着移动互联网、物联网、共享经济的高速发展，互联网每天都会产生数以万亿 的数据，这些海量数据被称作为大数据。在这个大数据时代，数据资源对我们生活产 生了巨大影响，对企业经营决策也有着前瞻性指导意义。因此，大数据已经被视为一 种财富、一种被衡量和计算价值的不可或缺的战略资源。该文从大数据Hadoop技术谈起、分别从Hadoop的核心技术、生态系统和Hadoop技术在教学中的应用四个方面进 行了阐述。 关键词：大数据；Hadoop； HDFS； MapReduce 中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2019）32-0010-02 当前，我国以信息技术为主导的创新经济高速发展，特别是依托于移动互联网和物联 网技术的网络购物、移动支付、共享单车、微信通信交流等等，给人们生活方式带来 了深刻的变革。整个互联网正在从IT（Information Technology）时代向DT（Data Technology）时代D变，在这个DT时代，人们从被动的数据浏览者转变为主动的数据 生产者，人们每天的网络购物信息、各种电子支付信息、使用共享单车信息、微信中 浏览朋友圈的信息等等，都会产生数以万亿级的数据，这样庞大的数据如何存储、如 何传输、如何计算、如何分析、如何保证数据的完整性和安全性等等一系列新的技术 挑战应运而生。然而，Hadoop技术代表着最新的大数据处理所需的新的技术和方法， 也代表着大数据分析和应用所带来的新发明、新服务和新的发展机遇。 1 什么是Hadoop Hadoop是一个由Apache基金会所开发的，开源的分布式系统基础架构。简单地说就是一套免费的分布式操作系统。我们以前使用的计算机系统，都是安装在一台独立主机 上的单机版操作系统。例如我们熟知的微软公司的Windows操作系统和苹果公司的Mac OS。而分布式系统则是通过高速网络把大量分布在不同地理位置、不同型号、不同硬 件架构、不同容量的服务器主机连结在一起，形成一个服务器集群。分布式系统把集 群中所有硬件资源（CPU、硬盘、内存和网络带宽）进行整合统一管理，形成具有极高 运算能力，庞大存储能力和高速的传输能力的系统。 Hadoop就是以Linux系统为原型开发的大数据分布式系统。Hadoop具有很强的扩展性，只要是接通网络它就可以不断加入不同地域、不同型号、不同性能的服务器主机，以 提升集群的运算、存储和网络带宽，以满足大数据所需要的硬件要求。此外，Hadoop 还具有极强的安全性，由于分布式系统数据是存储在不同物理主机上的，而且Hadoop 数据一般每个数据存储三份，而且分布不同物理主机上，一旦其中一份数据损坏，其 余正常数据会很快替代它，这样很好地解决了数据完整性和安全性问题，为大数据提 供了安全高速稳定的系统平台。
hadoop是什么_华为大数据平台hadoop你了解多少 Hadoop得以在大数据处理应用中广泛应用得益于其自身在数据提取、变形和加载（ETL）方面上的天然优势。Hadoop的分布式架构，将大数据处理引擎尽可能的靠近存储，对例如像ETL这样的批处理操作相对合适，因为类似这样操作的批处理结果可以直接走向存储。Hadoop的MapReduce功能实现了将单个任务打碎，并将碎片任务（Map）发送到多个节点上，之后再以单个数据集的形式加载（Reduce）到数据仓库里。Hadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。Hadoop 以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop 还是可伸缩的，能够处理PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。 华为大数据平台hadoop你了解多少提到大数据平台，就不得不提Hadoop。Hadoop有三大基因：第一，Hadoop需要sharenothing的架构，所以它可以scale-out。第二，它是一个计算存储解耦的架构，好处是计算引擎可以多样化。举个例子，批处理有Hive，交互查询有Spark，机器学习还可以有后面的tensorflow这些深度学习的框架。第三，Hadoop是近数据计算的。因为大数据平台是一个数据密集的计算场景，在这种非场景下，IO会是个瓶颈，所以把计算移动到数据所在地会提升计算的性能。 网络技术的发展是推动大数据平台发展的一个关键因素。2012年以前是一个互联网的时代，这个时期互联网公司和电信运营商，掌握着海量的数据，所以他们开始利用Hadoop 平台来进行大数据的处理。那时候程序员自己写程序跑在Hadoop平台上来解决应用问题。2012年以后移动互联网的迅猛发展，这使得服务行业率先数字化。例如在金融行业，手机App让用户可以随时随地查询、转账，此时银行开始面临海量数据和高并发的冲击，就需要一个大数据平台来解决这个问题。这也就是为什么华为在2013年面向行业市场推出大