Hadoop金融大數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] Rajiv Tiwari（拉吉夫·蒂瓦裏） 著，王小寜 譯

圖書標籤:

• Hadoop
• 金融大數據
• 數據分析
• 大數據分析
• 金融科技
• 數據挖掘
• Hadoop技術
• 金融數據
• 大數據
• 數據處理

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121310515

版次：1

商品編碼：12062597

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-05-01

用紙：膠版紙

頁數：176

字數：172000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

你將從本書中得到什麼？

瞭解大數據和Hadoop基礎，包括實際的金融使用案例。

瞭解基於Hadoop的金融項目的闡述和解決方案、大數據監管，以及如何保持Hadoop的勢頭。

在Hadoop平颱上開發一係列從小規模到大規模的數據項目的解決方案。

瞭解如何從雲上掌握大數據。

在當前的實際業務情況下，在企業級管理上擴大現有平颱。

內容簡介

在互聯網+時代，數據是炙手可熱的重要資源，網絡使用基礎的提升，數據流量增大，用戶需求多樣化和多變對架構設計提齣嚴峻考驗，而Hadoop為快速響應用戶需求提供瞭重要技術支撐。作者Rajiv Tiwari從事數據研究近15年，在Hadoop應用方麵有許多實戰經驗，他通過實際案例幫助讀者學習如何藉助Hadoop來處理巨大數據信息，對於開發者、分析師、架構師、管理者等都具有很好的指導。

作者簡介

王小寜，中國人民大學統計學院14級碩士、16級博士，統計之都副主編，中國人民大學數據挖掘中心分布式計算負責人，中國人民大學中國調查與數據中心研究員，研究興趣包括統計機器學習、缺失數據處理和數據流抽樣。

Rajiv Tiwari，是一位有著超過 15年經驗的自由大數據架構師，他的研究方嚮包括大數據、數據分析、數據管理、數據架構、數據清洗 /數據整閤、數據倉庫，以及銀行和其他金融組織中的數據智能等。

他畢業於瓦拉納西印度理工學院（ IIT）電子工程專業，在英國工作瞭 10年有餘，大部分時間居住在英國金融城——倫敦。從 2010年起， Rajiv 就開始使用 Hadoop，當時銀行部門使用 Hadoop 的還很少。他目前正在幫助 1級投資銀行（ Tier 1 Investment Bank）在 Hadoop平颱上實施一個大型風險分析項目。

目錄

目　錄

第 1章　大數據迴顧. ...................................................................... 1
大數據是什麼 ........ 1
數據量 ............ 2
數據速度 .......... 2
數據類型 .......... 3
大數據技術的演 ...... 3
過去 ................... 3
現在 .................... 4
未來 ................ 5
大數據願景 ............ 5
存儲 .................. 6
NoSQL ............ 6
NoSQL數據庫類型 ....... 7
資源管理 ........... 7
數據治理 ............ 8
批量計算 ............ 8
實時計算 ............. 8
數據整閤工具 ........... 9
機器學習 ........... 9
商務智能和可視化 ......... 9
大數據相關的職業 ........ 10
Hadoop架構 ..............11
HDFS集群 ............. 12
MapReduce V1 ........ 14
MapReduce V2——YARN ......... 15
Hadoop生態圈簡介 ...... 18
馴服大數據 .... 18
Hadoop——英雄 ......... 19
HDFS——Hadoop分布式係統 ............ 19
Hadoop版本 .... 23
發行版——本地部署 .......... 25
發行版——雲端 ................. 27
總結 .............................. 28

第 2章　金融服務中的大數據.................. 29
各個行業的大數據使用情況 .......................... 29
衛生保健 ............................. 30
人類科學 ............................. 30
電信 ..................................... 31
在綫零售商 ......................... 31
為什麼金融部門需要大數據 31
金融部門的大數據應用案例 34
HDFS上的數據歸檔 ......... 34
監管 ..................................... 35
欺詐檢測 .............................. 35
交易數據 .............................. 36
風險管理 ............................. 36
客戶行為預測 ...................... 36
情感分析——非結構化 ..... 36
其他應用案例 ..................... 37
金融大數據的演進過程 ........ 37
應該如何學習金融大數據 .... 41
把你的數據上傳到 HDFS上 .................... 41
從 HDFS上查詢數據 ........ 42
在 Hadoop上的 SQL............. 43
實時 ..................................... 44
數據治理和運營 ................. 44
ETL工具 .............................. 45
數據分析和商業智能 ......... 45
金融大數據的實現 ................ 46
關鍵挑戰 ............................. 46
剋服挑戰 .............................. 47
總結 ........................................ 50

第 3章　在雲端使用 Hadoop........ 51
大數據雲的故事 .................... 51
原因 ...................................... 52
時機 ...................................... 53
收獲 ..................................... 54
項目細節——在雲中進行風險模擬 .............................. 54
解決方案 ............................. 55
現實世界 ............................. 55
目標世界 ............................. 57
數據轉換 ............................. 60
數據分析 ............................. 62
總結 ........................................ 63

第 4章　使用 Hadoop進行數據遷移. ............. 65
項目細節——歸檔你的交易數據 ................. 65
解決方案 ............................. 67
項目第一階段——分裂交易數據到數據倉庫和 Hadoop ......... 68
項目第二階段——完成數據從關係型數據倉庫到 Hadoop的遷移 ..... 77
總結 ......................................... 83

第 5章　入門. .............................. 85
項目詳細信息——風險和監管報告 ............. 86
解決方案 .............................. 87
現實世界 ............................. 87
目標世界 ............................. 88
數據收集 ............................. 89
數據轉換 ............................. 97
數據分析 ............................112
總結 .......................................116

第 6章　變得有經驗. ....... 117
實時大數據 ...........................117
項目細節——識彆欺詐交易 ....................119
解決方案 ........................... 120
現實世界 ............................... 120
目標世界 ............................ 120
馬爾科夫鏈模型執行——批處理模式 ............... 121
數據收集 ............................. 126
數據轉換 ........................... 128
總結 .......................... 132

第 7章　深入擴展 Hadoop的企業級應用................ 133
擴展開來——實際上的水平 ..................... 134
更多的大數據使用案例 ................................. 135
使用案例——再談欺詐問題 ................. 136
解決方案 ........................................... 136
使用案例——用戶投訴 ........................ 137
解決方案 ........................................ 137
使用案例——算法交易 ................... 137
解決方案 ................ 138
使用案例——外匯交易 .................................. 138
解決方案...................... 138
使用案例——基於社交媒體的交易數據 ......... 139
解決方案 ........................................ 139
使用案例——非大數據 ................... 140
解決方案 ............................. 140
數據湖 .................................. 140
Lambda架構 ........................ 143
大數據管理 .......................... 144
Apache Falcon概覽 ......... 146
安全性 .................................. 147
總結 ...................................... 149

第 8章　Hadoop的快速增長..................... 151
Hadoop發行版的升級周期 .................. 151
最佳實踐和標準 ...................................... 154
環境 ............................................... 154
與 BI和 ETL工具的集成 ................ 155
提示 ............................................. 155
新的趨勢 ................................... 157

總結 ................ 158

前言/序言

　　數據正以驚人的速度增加，而公司要麼疲於應付，要麼急於利用這些數據進行分析。Hadoop是一個優秀的開源框架，可以應付這些大數據問題。
　　在過去的幾年裏，我一直在金融部門使用Hadoop，但在使用的過程中，一直沒有發現有關Hadoop在金融應用中的任何案例資源或書籍。我遇到的關於Hadoop、Hive或一些MapReduce模式的書籍大都是用各種各樣的方式統計單詞數量或分析Twitter信息。
　　我寫這本書旨在解釋Hadoop和其他相關産品在處理金融案例大數據中的基本應用。在書中，介紹瞭很多案例並提供瞭一個非常實用的方法。
　　這本書包含什麼
　　第1章，大數據迴顧。本章包含大數據概覽、前景和技術演變，也介紹瞭Hadoop架構的基本知識、組成部分和分布式框架。如果你之前已經瞭解Hadoop，這一章可以忽略。
　　第2章，金融服務中的大數據。本章將延伸到站在一個金融機構的角度去看大數據。主要介紹大數據在金融部門的演進故事，在項目落地時的一些挑戰，以及利用相關工具和技術處理金融案例的應用。
　　第3章，在雲端使用Hadoop。本章包含大數據在雲端使用的概覽，以及基於端到端數據處理的樣本投資組閤風險模擬項目。
　　第4章，使用Hadoop進行數據遷移。本章討論瞭將曆史數據從傳統數據源遷到Hadoop上的幾種常用項目。
　　第5章，入門。本章包含瞭一個非常大的企業數據平颱的實施項目，以支持各種風險和監管要求。
　　第6章，變得有經驗。本章給齣瞭實時分析的概覽和檢測欺詐交易的樣本項目。
　　第7章，深入擴展Hadoop的企業級應用。本章包含的主題擴展到Hadoop在公司中的使用，如企業數據湖、Lambda架構和數據管理。還介紹瞭更多基本的財務案例與簡短的解決方案。
　　第8章，Hadoop的快速增長。本章討論瞭Hadoop分布式架構的升級周期，並用最佳實踐和標準完成此書。
　　閱讀這本書你需要哪些基礎知識
　　因為Hadoop是一個數據處理和分析的技術框架，因此在數據庫、項目和分析工具上有一些經驗對讀者會有幫助。
　　這本書是一個入門指南，包含瞭大量外部引用的大數據産品。因此，如果在任何時候需要深入瞭解Hadoop，我們鼓勵讀者參考書中提到的外部資源。
　　哪些人適閤讀這本書
　　本書主要麵嚮緻力於使用Hadoop的金融部門工作人員，包含數據項目開發人員、分析師、架構師和管理人員。
　　它也有助於來自其他行業最近轉換或想將業務領域轉嚮金融部門的技術專業人士。

《海量金融數據處理與洞察：從理論到實踐》 圖書簡介 在當今信息爆炸的時代，金融行業麵臨著前所未有的數據洪流。海量交易記錄、客戶行為數據、宏觀經濟指標、市場情緒指數……這些紛繁復雜的數據蘊藏著巨大的商業價值，但也對傳統的分析工具和技術提齣瞭嚴峻的挑戰。如何有效地采集、存儲、處理和分析這些海量數據，從中挖掘齣有價值的洞察，成為金融機構提升競爭力、規避風險、優化決策的關鍵。 《海量金融數據處理與洞察：從理論到實踐》正是為瞭應對這一挑戰而生。本書並非聚焦於某一種特定的技術框架，而是緻力於為讀者構建一個全麵、係統、貫穿始終的金融大數據處理與分析的理論框架和實踐指南。我們深入淺齣地講解數據處理的生命周期，從數據源的識彆與采集，到數據的清洗、轉換與存儲，再到復雜的數據分析與模型構建，最終強調數據可視化與洞察的提煉，為金融專業人士提供一條清晰的學習路徑。 核心內容概述： 第一部分：金融大數據基礎與架構 金融數據的獨特性與挑戰： 本部分將首先深入探討金融數據的特殊屬性，如實時性要求極高、數據量龐大且增長迅速、數據格式多樣且不規範、數據間關聯性強、數據準確性直接影響決策等。我們將分析這些獨特性給傳統數據處理和分析帶來的挑戰，為後續章節的學習奠定基礎。 大數據技術概覽與選型考量： 針對金融場景，我們將對當前主流的大數據處理技術進行宏觀介紹，包括分布式存儲、分布式計算、流處理、批處理、數據倉庫、數據湖等概念。重點將放在如何根據金融業務需求（如低延遲查詢、高吞吐量處理、數據一緻性要求等）來權衡和選擇適閤的技術棧。我們將討論不同技術架構的優劣勢，幫助讀者建立技術選型的基本思路。 金融大數據平颱架構設計： 基於前述技術概覽，本書將重點介紹構建一個穩定、高效、可擴展的金融大數據平颱的關鍵要素。我們將從宏觀層麵講解數據采集層、數據存儲層、數據處理層、數據分析層、數據服務層以及安全與治理層等核心組成部分。書中將詳細闡述各個層次的功能、技術選型建議以及它們之間的協同工作方式，並以金融行業的實際應用案例來佐證。 第二部分：海量金融數據的采集、存儲與預處理 多元化數據源接入與采集策略： 金融數據來源廣泛，包括交易所行情數據、監管報送數據、銀行核心係統數據、客戶交易行為數據、互聯網金融平颱數據、第三方徵信數據、社交媒體信息等。本部分將詳細講解如何設計和實現高效、可靠的數據采集方案，包括實時數據流的接入（如使用消息隊列）、批量數據同步、API接口調用、爬蟲技術在特定場景的應用等。我們將強調數據采集過程中的數據完整性、準確性和時效性保障。 分布式數據存儲方案解析： 麵對海量的金融數據，選擇閤適的分布式存儲方案至關重要。本書將深入剖析多種主流的分布式存儲技術，如分布式文件係統（如HDFS）、分布式列式存儲（如HBase）、分布式文檔數據庫（如MongoDB）、分布式關係型數據庫（如TiDB）以及雲存儲服務等。我們將詳細講解它們的適用場景、存儲模型、讀寫性能特點，以及在金融場景下的部署和優化策略，例如如何設計高效的數據分區和索引來加速查詢。 金融數據的清洗、轉換與規範化： 原始金融數據往往存在大量噪聲、缺失值、異常值、重復記錄以及格式不統一等問題，這些都會嚴重影響後續分析的質量。本部分將係統闡述金融數據清洗的常用方法和技術，包括缺失值填充（如均值、中位數、模型預測）、異常值檢測與處理（如統計學方法、基於模型的方法）、數據去重、數據格式統一（如日期、貨幣單位）、數據類型轉換等。我們將強調數據清洗在整個數據處理流程中的重要性，以及自動化清洗流程的設計。 元數據管理與數據血緣追溯： 在復雜的大數據環境中，準確管理元數據（數據的數據）是理解和使用數據的關鍵。本書將探討元數據管理的重要性，包括數據字典、數據目錄、數據分類等。同時，我們將重點講解數據血緣（Data Lineage）的概念及其在金融領域的應用，如何通過追溯數據的來源、轉換過程和去嚮，來確保數據的可信度和閤規性，以及在齣現問題時進行快速定位和修復。 第三部分：金融數據的分析與挖掘 分布式數據處理框架詳解： 本部分將深入講解當前主流的分布式數據處理框架，如Spark和Flink。我們將詳細介紹它們的架構原理、核心組件（如RDD、DataFrame、Dataset、Stateful Stream Processing）、編程模型以及在金融數據處理中的具體應用。例如，如何使用Spark進行大規模批處理分析，如曆史交易數據分析、風險敞口計算；如何利用Flink進行實時交易監控、欺詐檢測、高頻交易數據分析。我們將提供代碼示例和性能調優建議。 金融大數據分析常用技術： 除瞭通用的分布式計算框架，本書還將聚焦於金融領域特有的分析技術。我們將涵蓋： 時間序列分析： 介紹ARIMA、GARCH等經典模型，以及深度學習在時間序列預測中的應用，如股票價格預測、宏觀經濟趨勢預測。 圖計算： 探討如何利用圖數據庫和圖計算框架（如Neo4j、GraphX）來分析金融網絡，如反洗錢、客戶關係分析、關聯交易檢測。 自然語言處理（NLP）在金融領域的應用： 講解如何利用NLP技術分析財經新聞、公司財報、社交媒體情感，以輔助投資決策、風險預警。 機器學習與深度學習模型： 涵蓋分類、迴歸、聚類、降維等經典機器學習算法在信用評分、風險評估、客戶分群、量化交易策略開發中的應用。重點介紹深度學習在復雜模式識彆、異常檢測等方麵的潛力。 金融風險管理與閤規性分析： 本部分將詳細探討如何利用大數據技術來應對金融風險。我們將重點講解： 信用風險評估： 如何構建更精準的信用評分模型，以及如何利用大數據進行反欺詐和貸款審批。 市場風險度量： 如VaR（風險價值）的計算與分析，如何利用大數據監測市場波動性。 操作風險與閤規性： 如何通過數據分析來識彆潛在的操作風險，如交易違規、內部控製漏洞，以及如何利用大數據技術滿足監管要求（如反洗錢AML、瞭解你的客戶KYC）。 量化投資與交易策略開發： 本部分將介紹如何利用大數據分析來驅動量化投資決策。我們將講解： 因子挖掘與構建： 如何從海量數據中發現有預測能力的投資因子。 策略迴測與優化： 如何利用曆史大數據對交易策略進行有效的迴測和優化。 高頻交易數據處理與分析： 探討在極短時間內處理海量高頻交易數據的技術挑戰與解決方案。 第四部分：數據可視化與洞察提煉 金融數據可視化技術與工具： 數據的價值最終體現在其能否被理解和應用。本部分將介紹多種金融數據可視化技術，包括圖錶類型選擇（如摺綫圖、柱狀圖、散點圖、K綫圖、熱力圖、地理圖）、交互式儀錶盤設計、多維數據探索等。我們將推薦並講解常用的可視化工具，如Tableau、Power BI、Echarts、Superset等，並展示如何在金融場景下創建富有洞察力的數據可視化報告。 構建金融洞察驅動的決策流程： 本部分將強調如何將數據分析結果轉化為切實可行的商業洞察，並融入到金融機構的決策流程中。我們將討論： 從數據到洞察的轉化： 如何在海量數據中識彆關鍵模式、異常點和趨勢，並用業務語言解釋其含義。 儀錶盤與報告設計： 如何設計有效的業務儀錶盤，實時監控關鍵業務指標，及時發現問題並驅動行動。 故事化數據呈現： 如何通過數據講述引人入勝的故事，嚮管理者和業務部門清晰地傳達分析結果和建議。 數據驅動的金融業務創新： 本部分將展望大數據分析在推動金融業務創新方麵的作用。我們將探討： 個性化金融産品與服務： 如何基於客戶數據畫像，提供定製化的投資建議、貸款産品、保險方案。 智能投顧： 大數據與AI技術如何賦能智能投顧， democratize 財富管理。 場景金融： 如何通過分析用戶行為和場景數據，提供嵌入式金融服務。 本書特色： 理論與實踐並重： 本書不僅係統講解大數據處理的核心理論，更注重實際應用，通過大量的案例分析和代碼示例，幫助讀者掌握落地技能。 金融行業導嚮： 所有內容都緊密圍繞金融行業的實際需求和痛點展開，確保知識的實用性和針對性。 技術選型指導： 為讀者提供清晰的技術選型思路，幫助在紛繁復雜的大數據技術中找到最適閤的解決方案。 前瞻性視野： 關注大數據技術在金融領域的最新發展趨勢，為讀者描繪未來金融科技的藍圖。 《海量金融數據處理與洞察：從理論到實踐》將成為金融行業從業人員、數據科學傢、技術架構師、以及對金融大數據分析感興趣的讀者不可或缺的學習資源。無論您是希望從零開始構建金融大數據能力，還是希望提升現有技能，本書都將為您提供一條清晰、高效的學習之路，助力您在瞬息萬變的金融市場中，駕馭數據，洞悉未來，贏得先機。

評分☆☆☆☆☆

在我的職業生涯中，我一直在尋找能夠有效提升金融風險管理效率的解決方案。這本書提供瞭一個非常全麵的框架，讓我認識到Hadoop技術在應對現代金融風險所麵臨的挑戰方麵所扮演的關鍵角色。書中對如何利用Hadoop構建分布式實時風險監控係統、分析海量曆史交易數據以識彆潛在的係統性風險，以及通過機器學習算法預測信用違約風險等方麵進行瞭深入的探討。我特彆喜歡書中關於如何將Hadoop與其他風險管理工具相結閤的建議，以及如何在實際操作中規避數據隱私和安全方麵的風險。它不僅提供瞭技術上的指導，更重要的是，它讓我對如何通過數據驅動的方式來重塑金融風險管理體係有瞭更宏觀的認識。這本書對於任何緻力於提升金融機構風險抵禦能力的人來說，都具有極高的參考價值。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融市場充滿好奇的業餘投資者，我總是被那些能夠揭示市場背後邏輯的工具和方法所吸引。這本書就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我深入探索瞭Hadoop在金融分析中的應用。它以一種引人入勝的方式解釋瞭復雜的概念，讓我即使在沒有深厚技術背景的情況下也能理解。我發現書中關於使用Hadoop處理高頻交易數據、構建信用評分模型以及進行市場情緒分析的章節尤為精彩。作者的講解清晰易懂，避免瞭過於晦澀的技術術語，而是側重於解釋如何利用Hadoop來提取有價值的信息，並將其轉化為可執行的商業洞察。讀完這本書，我對金融大數據的能力有瞭更深刻的認識，也更有信心去嘗試使用這些工具來理解和預測市場趨勢。它讓我感覺自己不再是被動的數據接收者，而是能夠主動利用數據進行分析和決策的參與者。

評分☆☆☆☆☆

我是一名正在學習金融工程的學生，對於如何將前沿技術應用於金融建模充滿熱情。這本書無疑是我在這一領域學習的寶貴財富。它並沒有停留在理論層麵，而是通過大量的實踐案例和代碼示例，展示瞭如何使用Hadoop生態係統來解決金融分析中的實際問題。書中關於利用Hadoop進行量化交易策略迴測、構建復雜的衍生品定價模型以及進行大規模投資組閤優化的章節，為我提供瞭寶貴的實踐經驗。我尤其欣賞書中關於如何優化Hadoop作業以處理海量金融數據的技巧，這對於控製計算成本和提高分析效率至關重要。這本書不僅鞏固瞭我對Hadoop技術的理解，更重要的是，它讓我看到瞭將大數據技術與金融工程相結閤的廣闊前景，為我的未來職業發展指明瞭方嚮。

評分☆☆☆☆☆

這本書絕對是為那些渴望在金融領域駕馭海量數據的人量身打造的。我一直在尋找一本能夠將Hadoop這個強大的工具與金融分析的復雜性完美結閤的指南，而這本書正是達到瞭我的期望。它不僅僅是關於Hadoop技術本身，更重要的是如何將其應用於解決實際的金融問題。從欺詐檢測到風險管理，再到客戶細分和市場預測，這本書都提供瞭深入的見解和可操作的策略。我尤其欣賞書中關於數據采集、預處理以及如何在Hadoop生態係統中選擇閤適的工具（如Hive, Pig, Spark）來處理金融數據的詳盡講解。書中還穿插瞭大量的實際案例，讓我能夠清晰地理解理論知識是如何轉化為商業價值的。無論是剛接觸金融大數據分析的新手，還是希望深化Hadoop在金融領域應用的資深從業者，都能從中獲益匪淺。它為我打開瞭新的視角，讓我看到瞭利用大數據技術革新金融服務行業的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

對於那些長期在金融行業摸爬滾打、深諳市場運作的老兵們來說，這本書提供瞭一種全新的思考方式。它並沒有被技術的光芒所迷惑，而是始終圍繞著“如何用Hadoop解決金融難題”的核心問題展開。我特彆贊賞書中關於如何從海量的、異構的金融數據中提取真正有價值的信息，以及如何將這些信息轉化為驅動業務增長的洞察的論述。它詳細地解釋瞭Hadoop如何幫助金融機構剋服傳統數據處理技術的瓶頸，從而實現更快速、更精準的分析。書中對實時數據流處理、社交媒體情緒分析在金融市場中的應用，以及如何利用Hadoop構建個性化金融服務的探討，都讓我受益匪淺。它讓我意識到，在這個數據爆炸的時代，掌握Hadoop這樣的技術，就如同擁有瞭一把開啓金融創新大門的鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

Hadoop金融大數據分析

評分☆☆☆☆☆

翻譯版的質量還是不錯的，思路清晰深入淺齣。推薦看下

評分☆☆☆☆☆

好

評分☆☆☆☆☆

太貴，不值得，很薄，內容不多，泛泛而談。

評分☆☆☆☆☆

好

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此用戶未填寫評價內容

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好東西，活動給力，價格便宜

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買瞭一大堆書，要好好看，好好學習一下新知識。不能荒廢瞭。

評分☆☆☆☆☆

買瞭一大堆書，要好好看，好好學習一下新知識。不能荒廢瞭。