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[美] Rajiv Tiwari（拉吉夫·蒂瓦里） 著，王小宁 译

图书标签:

• Hadoop
• 金融大数据
• 数据分析
• 大数据分析
• 金融科技
• 数据挖掘
• Hadoop技术
• 金融数据
• 大数据
• 数据处理

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121310515

版次：1

商品编码：12062597

品牌：Broadview

包装：平装

开本：16开

出版时间：2017-05-01

用纸：胶版纸

页数：176

字数：172000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

你将从本书中得到什么？

了解大数据和Hadoop基础，包括实际的金融使用案例。

了解基于Hadoop的金融项目的阐述和解决方案、大数据监管，以及如何保持Hadoop的势头。

在Hadoop平台上开发一系列从小规模到大规模的数据项目的解决方案。

了解如何从云上掌握大数据。

在当前的实际业务情况下，在企业级管理上扩大现有平台。

内容简介

在互联网+时代，数据是炙手可热的重要资源，网络使用基础的提升，数据流量增大，用户需求多样化和多变对架构设计提出严峻考验，而Hadoop为快速响应用户需求提供了重要技术支撑。作者Rajiv Tiwari从事数据研究近15年，在Hadoop应用方面有许多实战经验，他通过实际案例帮助读者学习如何借助Hadoop来处理巨大数据信息，对于开发者、分析师、架构师、管理者等都具有很好的指导。

作者简介

王小宁，中国人民大学统计学院14级硕士、16级博士，统计之都副主编，中国人民大学数据挖掘中心分布式计算负责人，中国人民大学中国调查与数据中心研究员，研究兴趣包括统计机器学习、缺失数据处理和数据流抽样。

Rajiv Tiwari，是一位有着超过 15年经验的自由大数据架构师，他的研究方向包括大数据、数据分析、数据管理、数据架构、数据清洗 /数据整合、数据仓库，以及银行和其他金融组织中的数据智能等。

他毕业于瓦拉纳西印度理工学院（ IIT）电子工程专业，在英国工作了 10年有余，大部分时间居住在英国金融城——伦敦。从 2010年起， Rajiv 就开始使用 Hadoop，当时银行部门使用 Hadoop 的还很少。他目前正在帮助 1级投资银行（ Tier 1 Investment Bank）在 Hadoop平台上实施一个大型风险分析项目。

目录

目　录

第 1章　大数据回顾. ...................................................................... 1
大数据是什么 ........ 1
数据量 ............ 2
数据速度 .......... 2
数据类型 .......... 3
大数据技术的演 ...... 3
过去 ................... 3
现在 .................... 4
未来 ................ 5
大数据愿景 ............ 5
存储 .................. 6
NoSQL ............ 6
NoSQL数据库类型 ....... 7
资源管理 ........... 7
数据治理 ............ 8
批量计算 ............ 8
实时计算 ............. 8
数据整合工具 ........... 9
机器学习 ........... 9
商务智能和可视化 ......... 9
大数据相关的职业 ........ 10
Hadoop架构 ..............11
HDFS集群 ............. 12
MapReduce V1 ........ 14
MapReduce V2——YARN ......... 15
Hadoop生态圈简介 ...... 18
驯服大数据 .... 18
Hadoop——英雄 ......... 19
HDFS——Hadoop分布式系统 ............ 19
Hadoop版本 .... 23
发行版——本地部署 .......... 25
发行版——云端 ................. 27
总结 .............................. 28

第 2章　金融服务中的大数据.................. 29
各个行业的大数据使用情况 .......................... 29
卫生保健 ............................. 30
人类科学 ............................. 30
电信 ..................................... 31
在线零售商 ......................... 31
为什么金融部门需要大数据 31
金融部门的大数据应用案例 34
HDFS上的数据归档 ......... 34
监管 ..................................... 35
欺诈检测 .............................. 35
交易数据 .............................. 36
风险管理 ............................. 36
客户行为预测 ...................... 36
情感分析——非结构化 ..... 36
其他应用案例 ..................... 37
金融大数据的演进过程 ........ 37
应该如何学习金融大数据 .... 41
把你的数据上传到 HDFS上 .................... 41
从 HDFS上查询数据 ........ 42
在 Hadoop上的 SQL............. 43
实时 ..................................... 44
数据治理和运营 ................. 44
ETL工具 .............................. 45
数据分析和商业智能 ......... 45
金融大数据的实现 ................ 46
关键挑战 ............................. 46
克服挑战 .............................. 47
总结 ........................................ 50

第 3章　在云端使用 Hadoop........ 51
大数据云的故事 .................... 51
原因 ...................................... 52
时机 ...................................... 53
收获 ..................................... 54
项目细节——在云中进行风险模拟 .............................. 54
解决方案 ............................. 55
现实世界 ............................. 55
目标世界 ............................. 57
数据转换 ............................. 60
数据分析 ............................. 62
总结 ........................................ 63

第 4章　使用 Hadoop进行数据迁移. ............. 65
项目细节——归档你的交易数据 ................. 65
解决方案 ............................. 67
项目第一阶段——分裂交易数据到数据仓库和 Hadoop ......... 68
项目第二阶段——完成数据从关系型数据仓库到 Hadoop的迁移 ..... 77
总结 ......................................... 83

第 5章　入门. .............................. 85
项目详细信息——风险和监管报告 ............. 86
解决方案 .............................. 87
现实世界 ............................. 87
目标世界 ............................. 88
数据收集 ............................. 89
数据转换 ............................. 97
数据分析 ............................112
总结 .......................................116

第 6章　变得有经验. ....... 117
实时大数据 ...........................117
项目细节——识别欺诈交易 ....................119
解决方案 ........................... 120
现实世界 ............................... 120
目标世界 ............................ 120
马尔科夫链模型执行——批处理模式 ............... 121
数据收集 ............................. 126
数据转换 ........................... 128
总结 .......................... 132

第 7章　深入扩展 Hadoop的企业级应用................ 133
扩展开来——实际上的水平 ..................... 134
更多的大数据使用案例 ................................. 135
使用案例——再谈欺诈问题 ................. 136
解决方案 ........................................... 136
使用案例——用户投诉 ........................ 137
解决方案 ........................................ 137
使用案例——算法交易 ................... 137
解决方案 ................ 138
使用案例——外汇交易 .................................. 138
解决方案...................... 138
使用案例——基于社交媒体的交易数据 ......... 139
解决方案 ........................................ 139
使用案例——非大数据 ................... 140
解决方案 ............................. 140
数据湖 .................................. 140
Lambda架构 ........................ 143
大数据管理 .......................... 144
Apache Falcon概览 ......... 146
安全性 .................................. 147
总结 ...................................... 149

第 8章　Hadoop的快速增长..................... 151
Hadoop发行版的升级周期 .................. 151
最佳实践和标准 ...................................... 154
环境 ............................................... 154
与 BI和 ETL工具的集成 ................ 155
提示 ............................................. 155
新的趋势 ................................... 157

总结 ................ 158

前言/序言

　　数据正以惊人的速度增加，而公司要么疲于应付，要么急于利用这些数据进行分析。Hadoop是一个优秀的开源框架，可以应付这些大数据问题。
　　在过去的几年里，我一直在金融部门使用Hadoop，但在使用的过程中，一直没有发现有关Hadoop在金融应用中的任何案例资源或书籍。我遇到的关于Hadoop、Hive或一些MapReduce模式的书籍大都是用各种各样的方式统计单词数量或分析Twitter信息。
　　我写这本书旨在解释Hadoop和其他相关产品在处理金融案例大数据中的基本应用。在书中，介绍了很多案例并提供了一个非常实用的方法。
　　这本书包含什么
　　第1章，大数据回顾。本章包含大数据概览、前景和技术演变，也介绍了Hadoop架构的基本知识、组成部分和分布式框架。如果你之前已经了解Hadoop，这一章可以忽略。
　　第2章，金融服务中的大数据。本章将延伸到站在一个金融机构的角度去看大数据。主要介绍大数据在金融部门的演进故事，在项目落地时的一些挑战，以及利用相关工具和技术处理金融案例的应用。
　　第3章，在云端使用Hadoop。本章包含大数据在云端使用的概览，以及基于端到端数据处理的样本投资组合风险模拟项目。
　　第4章，使用Hadoop进行数据迁移。本章讨论了将历史数据从传统数据源迁到Hadoop上的几种常用项目。
　　第5章，入门。本章包含了一个非常大的企业数据平台的实施项目，以支持各种风险和监管要求。
　　第6章，变得有经验。本章给出了实时分析的概览和检测欺诈交易的样本项目。
　　第7章，深入扩展Hadoop的企业级应用。本章包含的主题扩展到Hadoop在公司中的使用，如企业数据湖、Lambda架构和数据管理。还介绍了更多基本的财务案例与简短的解决方案。
　　第8章，Hadoop的快速增长。本章讨论了Hadoop分布式架构的升级周期，并用最佳实践和标准完成此书。
　　阅读这本书你需要哪些基础知识
　　因为Hadoop是一个数据处理和分析的技术框架，因此在数据库、项目和分析工具上有一些经验对读者会有帮助。
　　这本书是一个入门指南，包含了大量外部引用的大数据产品。因此，如果在任何时候需要深入了解Hadoop，我们鼓励读者参考书中提到的外部资源。
　　哪些人适合读这本书
　　本书主要面向致力于使用Hadoop的金融部门工作人员，包含数据项目开发人员、分析师、架构师和管理人员。
　　它也有助于来自其他行业最近转换或想将业务领域转向金融部门的技术专业人士。

《海量金融数据处理与洞察：从理论到实践》 图书简介 在当今信息爆炸的时代，金融行业面临着前所未有的数据洪流。海量交易记录、客户行为数据、宏观经济指标、市场情绪指数……这些纷繁复杂的数据蕴藏着巨大的商业价值，但也对传统的分析工具和技术提出了严峻的挑战。如何有效地采集、存储、处理和分析这些海量数据，从中挖掘出有价值的洞察，成为金融机构提升竞争力、规避风险、优化决策的关键。 《海量金融数据处理与洞察：从理论到实践》正是为了应对这一挑战而生。本书并非聚焦于某一种特定的技术框架，而是致力于为读者构建一个全面、系统、贯穿始终的金融大数据处理与分析的理论框架和实践指南。我们深入浅出地讲解数据处理的生命周期，从数据源的识别与采集，到数据的清洗、转换与存储，再到复杂的数据分析与模型构建，最终强调数据可视化与洞察的提炼，为金融专业人士提供一条清晰的学习路径。 核心内容概述： 第一部分：金融大数据基础与架构 金融数据的独特性与挑战： 本部分将首先深入探讨金融数据的特殊属性，如实时性要求极高、数据量庞大且增长迅速、数据格式多样且不规范、数据间关联性强、数据准确性直接影响决策等。我们将分析这些独特性给传统数据处理和分析带来的挑战，为后续章节的学习奠定基础。 大数据技术概览与选型考量： 针对金融场景，我们将对当前主流的大数据处理技术进行宏观介绍，包括分布式存储、分布式计算、流处理、批处理、数据仓库、数据湖等概念。重点将放在如何根据金融业务需求（如低延迟查询、高吞吐量处理、数据一致性要求等）来权衡和选择适合的技术栈。我们将讨论不同技术架构的优劣势，帮助读者建立技术选型的基本思路。 金融大数据平台架构设计： 基于前述技术概览，本书将重点介绍构建一个稳定、高效、可扩展的金融大数据平台的关键要素。我们将从宏观层面讲解数据采集层、数据存储层、数据处理层、数据分析层、数据服务层以及安全与治理层等核心组成部分。书中将详细阐述各个层次的功能、技术选型建议以及它们之间的协同工作方式，并以金融行业的实际应用案例来佐证。 第二部分：海量金融数据的采集、存储与预处理 多元化数据源接入与采集策略： 金融数据来源广泛，包括交易所行情数据、监管报送数据、银行核心系统数据、客户交易行为数据、互联网金融平台数据、第三方征信数据、社交媒体信息等。本部分将详细讲解如何设计和实现高效、可靠的数据采集方案，包括实时数据流的接入（如使用消息队列）、批量数据同步、API接口调用、爬虫技术在特定场景的应用等。我们将强调数据采集过程中的数据完整性、准确性和时效性保障。 分布式数据存储方案解析： 面对海量的金融数据，选择合适的分布式存储方案至关重要。本书将深入剖析多种主流的分布式存储技术，如分布式文件系统（如HDFS）、分布式列式存储（如HBase）、分布式文档数据库（如MongoDB）、分布式关系型数据库（如TiDB）以及云存储服务等。我们将详细讲解它们的适用场景、存储模型、读写性能特点，以及在金融场景下的部署和优化策略，例如如何设计高效的数据分区和索引来加速查询。 金融数据的清洗、转换与规范化： 原始金融数据往往存在大量噪声、缺失值、异常值、重复记录以及格式不统一等问题，这些都会严重影响后续分析的质量。本部分将系统阐述金融数据清洗的常用方法和技术，包括缺失值填充（如均值、中位数、模型预测）、异常值检测与处理（如统计学方法、基于模型的方法）、数据去重、数据格式统一（如日期、货币单位）、数据类型转换等。我们将强调数据清洗在整个数据处理流程中的重要性，以及自动化清洗流程的设计。 元数据管理与数据血缘追溯： 在复杂的大数据环境中，准确管理元数据（数据的数据）是理解和使用数据的关键。本书将探讨元数据管理的重要性，包括数据字典、数据目录、数据分类等。同时，我们将重点讲解数据血缘（Data Lineage）的概念及其在金融领域的应用，如何通过追溯数据的来源、转换过程和去向，来确保数据的可信度和合规性，以及在出现问题时进行快速定位和修复。 第三部分：金融数据的分析与挖掘 分布式数据处理框架详解： 本部分将深入讲解当前主流的分布式数据处理框架，如Spark和Flink。我们将详细介绍它们的架构原理、核心组件（如RDD、DataFrame、Dataset、Stateful Stream Processing）、编程模型以及在金融数据处理中的具体应用。例如，如何使用Spark进行大规模批处理分析，如历史交易数据分析、风险敞口计算；如何利用Flink进行实时交易监控、欺诈检测、高频交易数据分析。我们将提供代码示例和性能调优建议。 金融大数据分析常用技术： 除了通用的分布式计算框架，本书还将聚焦于金融领域特有的分析技术。我们将涵盖： 时间序列分析： 介绍ARIMA、GARCH等经典模型，以及深度学习在时间序列预测中的应用，如股票价格预测、宏观经济趋势预测。 图计算： 探讨如何利用图数据库和图计算框架（如Neo4j、GraphX）来分析金融网络，如反洗钱、客户关系分析、关联交易检测。 自然语言处理（NLP）在金融领域的应用： 讲解如何利用NLP技术分析财经新闻、公司财报、社交媒体情感，以辅助投资决策、风险预警。 机器学习与深度学习模型： 涵盖分类、回归、聚类、降维等经典机器学习算法在信用评分、风险评估、客户分群、量化交易策略开发中的应用。重点介绍深度学习在复杂模式识别、异常检测等方面的潜力。 金融风险管理与合规性分析： 本部分将详细探讨如何利用大数据技术来应对金融风险。我们将重点讲解： 信用风险评估： 如何构建更精准的信用评分模型，以及如何利用大数据进行反欺诈和贷款审批。 市场风险度量： 如VaR（风险价值）的计算与分析，如何利用大数据监测市场波动性。 操作风险与合规性： 如何通过数据分析来识别潜在的操作风险，如交易违规、内部控制漏洞，以及如何利用大数据技术满足监管要求（如反洗钱AML、了解你的客户KYC）。 量化投资与交易策略开发： 本部分将介绍如何利用大数据分析来驱动量化投资决策。我们将讲解： 因子挖掘与构建： 如何从海量数据中发现有预测能力的投资因子。 策略回测与优化： 如何利用历史大数据对交易策略进行有效的回测和优化。 高频交易数据处理与分析： 探讨在极短时间内处理海量高频交易数据的技术挑战与解决方案。 第四部分：数据可视化与洞察提炼 金融数据可视化技术与工具： 数据的价值最终体现在其能否被理解和应用。本部分将介绍多种金融数据可视化技术，包括图表类型选择（如折线图、柱状图、散点图、K线图、热力图、地理图）、交互式仪表盘设计、多维数据探索等。我们将推荐并讲解常用的可视化工具，如Tableau、Power BI、Echarts、Superset等，并展示如何在金融场景下创建富有洞察力的数据可视化报告。 构建金融洞察驱动的决策流程： 本部分将强调如何将数据分析结果转化为切实可行的商业洞察，并融入到金融机构的决策流程中。我们将讨论： 从数据到洞察的转化： 如何在海量数据中识别关键模式、异常点和趋势，并用业务语言解释其含义。 仪表盘与报告设计： 如何设计有效的业务仪表盘，实时监控关键业务指标，及时发现问题并驱动行动。 故事化数据呈现： 如何通过数据讲述引人入胜的故事，向管理者和业务部门清晰地传达分析结果和建议。 数据驱动的金融业务创新： 本部分将展望大数据分析在推动金融业务创新方面的作用。我们将探讨： 个性化金融产品与服务： 如何基于客户数据画像，提供定制化的投资建议、贷款产品、保险方案。 智能投顾： 大数据与AI技术如何赋能智能投顾， democratize 财富管理。 场景金融： 如何通过分析用户行为和场景数据，提供嵌入式金融服务。 本书特色： 理论与实践并重： 本书不仅系统讲解大数据处理的核心理论，更注重实际应用，通过大量的案例分析和代码示例，帮助读者掌握落地技能。 金融行业导向： 所有内容都紧密围绕金融行业的实际需求和痛点展开，确保知识的实用性和针对性。 技术选型指导： 为读者提供清晰的技术选型思路，帮助在纷繁复杂的大数据技术中找到最适合的解决方案。 前瞻性视野： 关注大数据技术在金融领域的最新发展趋势，为读者描绘未来金融科技的蓝图。 《海量金融数据处理与洞察：从理论到实践》将成为金融行业从业人员、数据科学家、技术架构师、以及对金融大数据分析感兴趣的读者不可或缺的学习资源。无论您是希望从零开始构建金融大数据能力，还是希望提升现有技能，本书都将为您提供一条清晰、高效的学习之路，助力您在瞬息万变的金融市场中，驾驭数据，洞悉未来，赢得先机。

评分☆☆☆☆☆

我是一名正在学习金融工程的学生，对于如何将前沿技术应用于金融建模充满热情。这本书无疑是我在这一领域学习的宝贵财富。它并没有停留在理论层面，而是通过大量的实践案例和代码示例，展示了如何使用Hadoop生态系统来解决金融分析中的实际问题。书中关于利用Hadoop进行量化交易策略回测、构建复杂的衍生品定价模型以及进行大规模投资组合优化的章节，为我提供了宝贵的实践经验。我尤其欣赏书中关于如何优化Hadoop作业以处理海量金融数据的技巧，这对于控制计算成本和提高分析效率至关重要。这本书不仅巩固了我对Hadoop技术的理解，更重要的是，它让我看到了将大数据技术与金融工程相结合的广阔前景，为我的未来职业发展指明了方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书绝对是为那些渴望在金融领域驾驭海量数据的人量身打造的。我一直在寻找一本能够将Hadoop这个强大的工具与金融分析的复杂性完美结合的指南，而这本书正是达到了我的期望。它不仅仅是关于Hadoop技术本身，更重要的是如何将其应用于解决实际的金融问题。从欺诈检测到风险管理，再到客户细分和市场预测，这本书都提供了深入的见解和可操作的策略。我尤其欣赏书中关于数据采集、预处理以及如何在Hadoop生态系统中选择合适的工具（如Hive, Pig, Spark）来处理金融数据的详尽讲解。书中还穿插了大量的实际案例，让我能够清晰地理解理论知识是如何转化为商业价值的。无论是刚接触金融大数据分析的新手，还是希望深化Hadoop在金融领域应用的资深从业者，都能从中获益匪浅。它为我打开了新的视角，让我看到了利用大数据技术革新金融服务行业的巨大潜力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对金融市场充满好奇的业余投资者，我总是被那些能够揭示市场背后逻辑的工具和方法所吸引。这本书就像一位经验丰富的向导，带领我深入探索了Hadoop在金融分析中的应用。它以一种引人入胜的方式解释了复杂的概念，让我即使在没有深厚技术背景的情况下也能理解。我发现书中关于使用Hadoop处理高频交易数据、构建信用评分模型以及进行市场情绪分析的章节尤为精彩。作者的讲解清晰易懂，避免了过于晦涩的技术术语，而是侧重于解释如何利用Hadoop来提取有价值的信息，并将其转化为可执行的商业洞察。读完这本书，我对金融大数据的能力有了更深刻的认识，也更有信心去尝试使用这些工具来理解和预测市场趋势。它让我感觉自己不再是被动的数据接收者，而是能够主动利用数据进行分析和决策的参与者。

评分☆☆☆☆☆

对于那些长期在金融行业摸爬滚打、深谙市场运作的老兵们来说，这本书提供了一种全新的思考方式。它并没有被技术的光芒所迷惑，而是始终围绕着“如何用Hadoop解决金融难题”的核心问题展开。我特别赞赏书中关于如何从海量的、异构的金融数据中提取真正有价值的信息，以及如何将这些信息转化为驱动业务增长的洞察的论述。它详细地解释了Hadoop如何帮助金融机构克服传统数据处理技术的瓶颈，从而实现更快速、更精准的分析。书中对实时数据流处理、社交媒体情绪分析在金融市场中的应用，以及如何利用Hadoop构建个性化金融服务的探讨，都让我受益匪浅。它让我意识到，在这个数据爆炸的时代，掌握Hadoop这样的技术，就如同拥有了一把开启金融创新大门的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

在我的职业生涯中，我一直在寻找能够有效提升金融风险管理效率的解决方案。这本书提供了一个非常全面的框架，让我认识到Hadoop技术在应对现代金融风险所面临的挑战方面所扮演的关键角色。书中对如何利用Hadoop构建分布式实时风险监控系统、分析海量历史交易数据以识别潜在的系统性风险，以及通过机器学习算法预测信用违约风险等方面进行了深入的探讨。我特别喜欢书中关于如何将Hadoop与其他风险管理工具相结合的建议，以及如何在实际操作中规避数据隐私和安全方面的风险。它不仅提供了技术上的指导，更重要的是，它让我对如何通过数据驱动的方式来重塑金融风险管理体系有了更宏观的认识。这本书对于任何致力于提升金融机构风险抵御能力的人来说，都具有极高的参考价值。

评分☆☆☆☆☆

一直在京东买水，正版保证，买了好多，慢慢看，要时刻给自己充电

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

还不错的书 可以看看的

评分☆☆☆☆☆

Goooooos

评分☆☆☆☆☆

太贵，不值得，很薄，内容不多，泛泛而谈。

评分☆☆☆☆☆

好东西，活动给力，价格便宜

评分☆☆☆☆☆

Goooooos

评分☆☆☆☆☆

看做活动就买了这本书，买的时候没仔细看目录，浪费了，对我来说没啥用！很薄很薄

评分☆☆☆☆☆

正版书真的挺好的