1:良好的人力资源，正确的市场策略2：这个东西现在说起来很”时髦“，可我们的老祖宗在几千年前就有了，”百花争鸣，百花齐放“这个就是。开发头脑，形成跳跃思维，吸取和现在不同点，大胆去尝试。
觉得核心技术是最重要的核心竞争力必须要先吃遍天。
核心素养9个要素，23个基本点一、社会责任。主要是个体处理与他人（家庭）、集体、社会、自然关系等方面的情感态度和行为表现。 诚信友善。重点是自尊自律，诚实守信；文明礼貌，宽和待人；孝亲敬长，有感恩之心；热心公益和志愿服务等。 合作担当。重点是积极参与社会活动，具有团队合作精神；对自我和他人负责；履行公民义务，行使公民权利，维护社会公正等。 法治信仰。重点是尊崇法治，敬畏法律；明辨是非，具有规则与法治意识；依法律己、依法行事、依法维权；崇尚自由平等，坚持公平正义等。 生态意识。重点是热爱并尊重自然，与自然和谐相处；保护环境，节约资源，具有绿色生活方式；具有可持续发展理念和行动等。 二、国家认同。主要表现为个体对国家政治制度、核心价值理念、民族文化传统等方面的理解、认同和遵从。 国家意识。重点是了解国情历史，维护民族团结、社会稳定和国家统一；热爱祖国，认同国民身份，对祖国有强烈的归属感；自觉捍卫国家尊严和利益等。 政治认同。重点是热爱中国共产党；理解、接受并自觉践行社会主义核心价值观；具有中国特色社会主义共同理想，有为实现中华民族伟大复兴中国梦而不懈奋斗的信念和行动等。 文化自信。重点是了解中华文明形成的历史进程；承认和尊重中华民族的优秀文明成果；理解、欣赏、弘扬中华优秀传统文化和社会主义先进文化等。 三、国际理解。主要表现为个体对国际动态、多元文化、人类共同命运等方面的认知和关切。 全球视野。重点是具有开放的心态；了解人类文明进程和世界发展动态；关注人类面临的全球性挑战，理解人类命运共同体的内涵与价值等。 尊重差异。重点是了解世界不同文化；理解、尊重和包容文化的多样性和差异性；积极参与多元文化交流等。 四、人文底蕴。主要是个体在学习、理解、运用人文领域知识和技能等方面表现的情感态度和价值取向。 人文积淀。重点是积累古今中外人文领域基本知识和成果；掌握人文思想中所蕴含的认识方法和实践方法等。 人文情怀。重点是以人为本，尊重、维护人的尊严和价值；关切人的生存、发展和幸福等。 五、科学精神。主要是个体在学习、理解、运用科学知识和技能等方面表现的价值标准、思维方式和行为规范。 崇尚真知。重点是学习科学技术知识和成果；掌握基本的科学方法；有真理面前人人平等的意识等。 理性思维。重点是尊重事实和证据，有实证意识和严谨的求知态度；理性务实，逻辑清晰，能运用科学的思维方式认识事物、解决问题、规范行为等。 勇于探究。重点是有百折不挠的探索精神；能够提出问题、形成假设，并通过科学方法检验求证、得出结论等。 六、审美情趣。主要是个体在艺术领域学习、体验、表达等方面的综合表现。 感悟鉴赏。重点是学习艺术知识、技能与方法；具有发现、感知、欣赏、评价美的意识和基本能力；具有健康的审美价值取向；懂得珍惜美好事物等。 创意表达。重点是具有艺术表达和创意表现的兴趣和意识；具有生成和创造美的能力；能在生活中拓展和升华美，提升生活品质等。 七、学会学习。主要表现为个体在学习态度、方式、方法、进程等方面的选择、评估与调控。 乐学善学。重点是有积极的学习态度和浓厚的学习兴趣；有良好的学习习惯；能自主学习，注重合作；具有终身学习的意识等。 勤于反思。重点是对自己的学习状态有清楚的了解；能够根据不同情境和自身实际，选择合理有效的学习策略和方法等。 数字学习。重点是具有信息意识；有数字化生存能力；主动适应“互联网+”等社会信息化趋势等。 八、身心健康。主要是个体在认识自我、发展身心、规划人生等方面的积极表现。 珍爱生命。重点是理解生命意义和人生价值；具有安全意识与自我保护能力；掌握适合自身的运动方法和技能，养成健康的行为习惯和生活方式等。 健全人格。重点是能调节和管理自己的情绪；有积极的心理品质，自信自爱，坚韧乐观；积极交往，有效互动，建立和维持良好的人际关系等。 适性发展。重点是能正确判断与评估自我；依据自身个性和潜质选择适合的发展方向；有计划、高效地分配和使用时间与精力；具有达成目标的持续行动力等。 九、实践创新。主要是学生在勤于实践、敢于创新方面的具体表现。 热爱劳动。重点是具有积极的劳动态度；广泛参加各种形式的家务劳动、生产劳动、公益活动和社会实践；具有动手操作能力等。 批判质疑。重点是具有好奇心和想象力，敢于质疑；善于提出新观点、新方法、新设想，并进行理性分析，做出独立判断等。
做好金融科技领域信用风险管理的关键三要素，技术、生态、风控。金融科技离不开对技术的判断，但是对于技术的判断其中有两点我自己近期也一些困惑也是在不断地思考。我们要充分地了解能够运用到金融领域的技术有哪些。高度重视大数据、人工智能这些技术未来能够给金融效率带来什么样的巨大冲击。大家都知道风险本身就是金融运行很重要的一个资源。
对金融科技以及科技金融的看待是：1、金融科技：金融科技涉及的技术具有更新迭代快、跨界、混业等特点，是大数据、人工智能、区块链技术等前沿颠覆性科技与传统金融业务与场景的叠加融合。主要包括大数据金融、人工智能金融、区块链金融和量化金融四个核心部分。金融科技重点关注金融大数据的获取、储存、处理分析与可视化。一般而言，金融大数据的核心技术包括基础底层、数据存储与管理层、计算处理层、数据分析与可视化层。2、科技金融：科技金融的参与者主要有政府、NPO、企业、社会中介机构等。其中政府在其中的作用是举足轻重的，政府不仅投入巨大的资金直接资助科技型企业、创投公司、成立科研院所，还设立限定产业领域的基金，如科技成果转化基金、孵育基金、产业投资基金等。企业是科技金融的主要收益方，也是检验科技成果是否具备转化条件的试金石。然而我国企业在科技金融方面的格局是大企业科技创新能力较差，而作为科技创新主体的中小企业反而缺乏科研资金，处于被资助的地位。金融科技的应用：金融科技中的智能金融技术，利用大数据及人工智能技术来帮助传统金融行业节省人力成本，减少员工重复劳动。我国人工智能技术研究中的一些领域，比如算法研究，已处于国际前列，借助这一力量发展金融科技，更有利于与实际问题相结合，最终提升金融机构生产效率。随着大数据金融、互联网金融以及区块链技术的普及，金融科技的应用和发展可以让更多的人尤其是贫困人口以更低成本、更为便捷地获得金融服务，分享更多实实在在的改革成果。
论文主要内容：一、论文的标题部分标题就是题目或题名，标题需要以最恰当、最简明的词语反映论文中重要的特定内容逻辑组合，论文题目非常重要，必须用心斟酌选定。二、论文的摘要 论文一般应有摘要，它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。摘要应该包含以下内容： 1、从事这一研究的目的和重要性 2、研究的主要内容3、完成了哪些工作4、获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解 5、结构或结果的意义三、论文关键词关键词属于主题词中的一类，主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词和叙词。关键词是标识文献的主题内容，单未经规范处理的主题词。四、引言又称为前言，属于正片论文的引论部分。写作内容包括：1、研究的理由2、研究目的3、背景4、前人的工作和知识空白5、作用和意义五、正文部分论文的主题，占据论文大部分篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映，要求这部分内容一定要充实，论据充分可靠，论证有利，主题明确。 六、参考文献参考文献是文章在研究过程和论文撰写是所参考过的有关文献的目录，参考文献的完整标注是对原作者的尊重。不只在格式上有具体要求，在数量、种类、年份等方面又有相关要求。
论文基本结构 国家标准局1987年颁布《科学技术报告,学位论文和学术论文的编写格式》(GB7713-87)和《文后参考文献著录规则》(GB7714-87) 1,一般格式: ⑴ 题名是以最恰当,最简明的语词反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合,应避免使用的不常见的省略词,首字母缩写字,字符,代号和公式,字数一般不宜超过20个题名用语 ⑵ 作者姓名和单位,两人以上,一般按贡献大小排列名次 ① 文责自负;②记录成果;③便于检索 ⑶ 摘要:是论文的内容不加注释和评论的简短陈述,中文摘要一般不会超过300字,不阅读全文,即可从中获得重要信息外文250实词 包括:①本研究重要性;②主要研究内容,使用方法;③总研究成果,突出的新见解,阐明最终结论重点是结果和结论 ⑷ 关键词是从论文中选取出以表示全文主题内容信息款目的单词或术语,一般3-7个,有专用《主题词表》 ⑸ 引言⑹ 正文 ⑺ 结论:是指全文最终的,总体的结论,而不是正文中各段小结的简单重复要求准确,完整,明晰,精练 ⑻ 致谢:是对论文写作有过帮助的人表示谢意,要求态度诚恳,文字简洁 ⑼ 参考文献表(注释⑽ 附录:在论文中注明附后的文字图表等 二 正文的基本构成 1,学术论文的基本构成 前置部分:题名 ,论文作者,摘要,关键词 主体部分:绪论(引言,导论,序论,引论)正文,结论,注释,参考文献,后记(致谢) 2,正文的基本构成:绪论,本论(直线推论) 结论 (并列分论) ⑵ 提纲项目: 题目 基本论点 内容纲要 一,大项目(上位论点,大段段旨) 一,中项目(下位论点,段旨) ① 小项目(段中心,一个材料) 标题写法:简洁,扼要,别人不易误解 句子写法:具体,明确 3,论文提纲编写 ⑴ 论文写作设计图:(三级标目) 一, 二, 一 三, 二 三 4,执笔顺序与起草方法 ⑴ 顺序 自然顺序:结论—本论—结论 颠倒顺序:本论—结论—结论 ⑵ 方法(初稿)一气呵成;分部写成 5,学术论文的构段 ⑴ 统一,完整的规范段(另兼义段,不完整段) ⑵ 段首和段尾主句显示段旨(也有段中或兼置首尾) ⑶ 容量运当,一般长段较多 6,表达: ⑴ 明确的观点; ⑵ 结构讲究方法; ⑶ 明快地叙述 7,修改:整体着眼,大处入手先整体,后局部;先观点,后材料;先编章,后语句 8,引文和加注 ⑴ 引文:尽量少引,不可断章取义,考虑读者是不理解,引文与解说要界限分明,核对无误,未正式公布材料一般不得引用网上发布的材料不宜引用 ⑵ 加注:段中注(夹注)脚注,章,节附注 ,尾注 引文要加注码,一般用①②③,如注释很少也可加"*"(星号) ⑶ 注释体例 目的: 1,是为了满足读者查证,检索的实际需要 2,是规范的学术研究所必须的"附件",它显示着一个学术成果的视野,质量,水准,趣味等诸多方面 3,对待注释的态度也反映出作者的治学态度,诸如引用他人观点或语句不作注释或在注释中不客观,翔实地注明真实出处,将第二手材料说成第一手材料等等,均有违学术道德 2,注释的格式 I中文注释 A引用专著 说明:(1)作者姓名后不加冒号或逗事情,直接跟加书名号的书名; (2)引用著作为译著的必须注出译者的名字,一般情况下在书名后和出版地点前; (3)如作者不限一人,作者姓名间以顿号分开;如作者为二人以上,可写出第一个作者姓名,在后面加"等"字省略其他作者;这两点也适用于译者; (4)如书名中有副标题,以破折号与标题隔开,如:《波佩的面纱——日内瓦学科派文论选》; (5)如所引著作系多卷本,卷数直接置于书号名之后,中间不再加逗号,也可以卷数加括号内的形式表示 (6)如出版者名字中已包含了出版地,则不必另注明出版地B引用编著 说明:(1)在编者姓名之后必须根据原信息准确地注明"编","主编","编选"等 C引用文集或刊物,报纸文章 (7)出版年代后不加"版"字; (8)引文页码应力求准确,如引文跨越了两页,需注明II外文注释 引用如系外文的论著,均应给出原著的版权信息,无须译为中文,以便读者查找原文 A引用专著 说明:(1)作者与书名间加逗号;(2)书名须用袋子斜体,不用书名号;(3)] 书名中的正副标题间以冒号或逗号隔开,不用破折号;(4)如所引著作为译著需注明译者 B引用编著 C引用文集或刊物文章 D引用报纸文章
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论文主要内容：一、论文的标题部分标题就是题目或题名，标题需要以最恰当、最简明的词语反映论文中重要的特定内容逻辑组合，论文题目非常重要，必须用心斟酌选定。二、论文的摘要 论文一般应有摘要，它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。摘要应该包含以下内容： 1、从事这一研究的目的和重要性 2、研究的主要内容3、完成了哪些工作4、获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解 5、结构或结果的意义三、论文关键词关键词属于主题词中的一类，主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词和叙词。关键词是标识文献的主题内容，单未经规范处理的主题词。四、引言又称为前言，属于正片论文的引论部分。写作内容包括：1、研究的理由2、研究目的3、背景4、前人的工作和知识空白5、作用和意义五、正文部分论文的主题，占据论文大部分篇幅。论文所体现的创造性成果或新的研究结果，都将在这一部分得到充分的反映，要求这部分内容一定要充实，论据充分可靠，论证有利，主题明确。 六、参考文献参考文献是文章在研究过程和论文撰写是所参考过的有关文献的目录，参考文献的完整标注是对原作者的尊重。不只在格式上有具体要求，在数量、种类、年份等方面又有相关要求。
大数据技术，简而言之，就是提取大数据价值的技术，是根据特定目标，经过数据收集与存储、数据筛选、算法分析与预测、数据分析结果展示等，为做出正确决策提供依据，其处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。想要成为炙手可热的大数据技术人才，这些大数据的核心技术一定要知晓！一、大数据基础阶段大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。1、Linux命令对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令2、 RedisRedis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。二、大数据存储阶段大数据存储阶段需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。1、HBaseHBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。2、HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。三、大数据架构设计阶段大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。1、KafkaKafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现！2、FlumeFlume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。3、ZooKeeperZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。四、大数据实时计算阶段大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。1、SparkSpark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。2、stormStorm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。五、大数据数据采集阶段大数据数据采集阶段需掌握的技术有：Python、Scala。1、Python与数据分析Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。2、ScalaScala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识！以上只是一些简单的大数据核心技术总结，比较零散，想要学习大数据的同学，还是要按照一定到的技术路线图学习！
大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》 [1] 中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
大数据采集大数据采集，即对各种来源的结构化和非结构化海量数据，所进行的采集。数据库采集：流行的有Sqoop和ETL，传统的关系型数据库MySQL和Oracle 也依然充当着许多企业的数据存储方式。当然了，目前对于开源的Kettle和Talend本身，也集成了大数据集成内容，可实现hdfs，hbase和主流Nosq数据库之间的数据同步和集成。网络数据采集：一种借助网络爬虫或网站公开API，从网页获取非结构化或半结构化数据，并将其统一结构化为本地数据的数据采集方式。文件采集：包括实时文件采集和处理技术flume、基于ELK的日志采集和增量采集等等。大数据预处理大数据预处理，指的是在进行数据分析之前，先对采集到的原始数据所进行的诸如“清洗、填补、平滑、合并、规格化、一致性检验”等一系列操作，旨在提高数据质量，为后期分析工作奠定基础。数据预处理主要包括四个部分：数据清理、数据集成、数据转换、数据规约。数据清理：指利用ETL等清洗工具，对有遗漏数据(缺少感兴趣的属性)、噪音数据(数据中存在着错误、或偏离期望值的数据)、不一致数据进行处理。数据集成：是指将不同数据源中的数据，合并存放到统一数据库的，存储方法，着重解决三个问题：模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。数据转换：是指对所抽取出来的数据中存在的不一致，进行处理的过程。它同时包含了数据清洗的工作，即根据业务规则对异常数据进行清洗，以保证后续分析结果准确性。数据规约：是指在最大限度保持数据原貌的基础上，最大限度精简数据量，以得到较小数据集的操作，包括：数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约、概念分层等。三、大数据存储大数据存储，指用存储器，以数据库的形式，存储采集到的数据的过程，包含三种典型路线：1、基于MPP架构的新型数据库集群采用Shared Nothing架构，结合MPP架构的高效分布式计算模式，通过列存储、粗粒度索引等多项大数据处理技术，重点面向行业大数据所展开的数据存储方式。具有低成本、高性能、高扩展性等特点，在企业分析类应用领域有着广泛的应用。较之传统数据库，其基于MPP产品的PB级数据分析能力，有着显著的优越性。自然，MPP数据库，也成为了企业新一代数据仓库的最佳选择。2、基于Hadoop的技术扩展和封装基于Hadoop的技术扩展和封装，是针对传统关系型数据库难以处理的数据和场景（针对非结构化数据的存储和计算等），利用Hadoop开源优势及相关特性（善于处理非结构、半结构化数据、复杂的ETL流程、复杂的数据挖掘和计算模型等），衍生出相关大数据技术的过程。伴随着技术进步，其应用场景也将逐步扩大，目前最为典型的应用场景：通过扩展和封装 Hadoop来实现对互联网大数据存储、分析的支撑，其中涉及了几十种NoSQL技术。3、大数据一体机这是一种专为大数据的分析处理而设计的软、硬件结合的产品。它由一组集成的服务器、存储设备、操作系统、数据库管理系统，以及为数据查询、处理、分析而预安装和优化的软件组成，具有良好的稳定性和纵向扩展性。四、大数据分析挖掘从可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析、语义引擎、数据质量管理等方面，对杂乱无章的数据，进行萃取、提炼和分析的过程。1、可视化分析可视化分析，指借助图形化手段，清晰并有效传达与沟通信息的分析手段。主要应用于海量数据关联分析，即借助可视化数据分析平台，对分散异构数据进行关联分析，并做出完整分析图表的过程。具有简单明了、清晰直观、易于接受的特点。2、数据挖掘算法数据挖掘算法，即通过创建数据挖掘模型，而对数据进行试探和计算的，数据分析手段。它是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法多种多样，且不同算法因基于不同的数据类型和格式，会呈现出不同的数据特点。但一般来讲，创建模型的过程却是相似的，即首先分析用户提供的数据，然后针对特定类型的模式和趋势进行查找，并用分析结果定义创建挖掘模型的最佳参数，并将这些参数应用于整个数据集，以提取可行模式和详细统计信息。3、预测性分析预测性分析，是大数据分析最重要的应用领域之一，通过结合多种高级分析功能（特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等），达到预测不确定事件的目的。帮助分用户析结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，并运用这些指标来预测将来事件，为采取措施提供依据。4、语义引擎语义引擎，指通过为已有数据添加语义的操作，提高用户互联网搜索体验。5、数据质量管理指对数据全生命周期的每个阶段（计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡等）中可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等操作，以提高数据质量的一系列管理活动。
Sqoop：(发音：skup)作为一款开源的离线数据传输工具，主要用于Hadoop(Hive) 与传统数据库(MySql,PostgreSQL)间的数据传递。它可以将一个关系数据库中数据导入Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中的数据导入关系型数据库中。 Flume：实时数据采集的一个开源框架，它是Cloudera提供的一个高可用用的、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。目前已经是Apache的顶级子项目。使用Flume可以收集诸如日志、时间等数据并将这些数据集中存储起来供下游使用(尤其是数据流框架，例如Storm)。和Flume类似的另一个框架是Scribe(FaceBook开源的日志收集系统，它为日志的分布式收集、统一处理提供一个可扩展的、高容错的简单方案)大数据分析培训课程内容有哪些 Kafka：通常来说Flume采集数据的速度和下游处理的速度通常不同步，因此实时平台架构都会用一个消息中间件来缓冲，而这方面最为流行和应用最为广泛的无疑是Kafka。它是由LinkedIn开发的一个分布式消息系统，以其可以水平扩展和高吞吐率而被广泛使用。目前主流的开源分布式处理系统(如Storm和Spark等)都支持与Kafka 集成。 Kafka是一个基于分布式的消息发布-订阅系统，特点是速度快、可扩展且持久。与其他消息发布-订阅系统类似，Kafka可在主题中保存消息的信息。生产者向主题写入数据，消费者从主题中读取数据。浅析大数据分析技术 作为一个分布式的、分区的、低延迟的、冗余的日志提交服务。和Kafka类似消息中间件开源产品还包括RabbiMQ、ActiveMQ、ZeroMQ等。 MapReduce：MapReduce是Google公司的核心计算模型，它将运行于大规模集群上的复杂并行计算过程高度抽象为两个函数：map和reduce。MapReduce最伟大之处在于其将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，以至于普通开发人员即使不会任何的分布式编程知识，也能将自己的程序运行在分布式系统上处理海量数据。 Hive：MapReduce将处理大数据的能力赋予了普通开发人员，而Hive进一步将处理和分析大数据的能力赋予了实际的数据使用人员(数据开发工程师、数据分析师、算法工程师、和业务分析人员)。大数据分析培训课程大纲 Hive是由Facebook开发并贡献给Hadoop开源社区的，是一个建立在Hadoop体系结构上的一层SQL抽象。Hive提供了一些对Hadoop文件中数据集进行处理、查询、分析的工具。它支持类似于传统RDBMS的SQL语言的查询语言，一帮助那些熟悉SQL的用户处理和查询Hodoop在的数据，该查询语言称为Hive SQL。Hive SQL实际上先被SQL解析器解析，然后被Hive框架解析成一个MapReduce可执行计划，并按照该计划生产MapReduce任务后交给Hadoop集群处理。 Spark：尽管MapReduce和Hive能完成海量数据的大多数批处理工作，并且在打数据时代称为企业大数据处理的首选技术，但是其数据查询的延迟一直被诟病，而且也非常不适合迭代计算和DAG(有限无环图)计算。由于Spark具有可伸缩、基于内存计算能特点，且可以直接读写Hadoop上任何格式的数据，较好地满足了数据即时查询和迭代分析的需求，因此变得越来越流行。 Spark是UC Berkeley AMP Lab(加州大学伯克利分校的 AMP实验室)所开源的类Hadoop MapReduce的通用并行框架，它拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同MapReduce的是，Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不需要再读写HDFS ，因此能更好适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代的MapReduce算法。 Spark也提供类Live的SQL接口，即Spark SQL，来方便数据人员处理和分析数据。 Spark还有用于处理实时数据的流计算框架Spark Streaming,其基本原理是将实时流数据分成小的时间片段(秒或几百毫秒)，以类似Spark离线批处理的方式来处理这小部分数据。 Storm：MapReduce、Hive和Spark是离线和准实时数据处理的主要工具，而Storm是实时处理数据的。 Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。Storm对于实时计算的意义相当于Hadoop对于批处理的意义。Hadoop提供了Map和Reduce原语，使对数据进行批处理变得非常简单和优美。同样，Storm也对数据的实时计算提供了简单的Spout和Bolt原语。Storm集群表面上和Hadoop集群非常像，但是在Hadoop上面运行的是MapReduce的Job,而在Storm上面运行的是Topology(拓扑)。 Storm拓扑任务和Hadoop MapReduce任务一个非常关键的区别在于：1个MapReduce Job最终会结束，而一个Topology永远运行(除非显示的杀掉它)，所以实际上Storm等实时任务的资源使用相比离线MapReduce任务等要大很多，因为离线任务运行完就释放掉所使用的计算、内存等资源，而Storm等实时任务必须一直占有直到被显式的杀掉。Storm具有低延迟、分布式、可扩展、高容错等特性，可以保证消息不丢失，目前Storm, 类Storm或基于Storm抽象的框架技术是实时处理、流处理领域主要采用的技术。 Flink：在数据处理领域，批处理任务和实时流计算任务一般被认为是两种不同的任务，一个数据项目一般会被设计为只能处理其中一种任务，例如Storm只支持流处理任务，而MapReduce, Hive只支持批处理任务。 Apache Flink是一个同时面向分布式实时流处理和批量数据处理的开源数据平台，它能基于同一个Flink运行时(Flink Runtime),提供支持流处理和批处理两种类型应用的功能。Flink在实现流处理和批处理时，与传统的一些方案完全不同，它从另一个视角看待流处理和批处理，将二者统一起来。Flink完全支持流处理，批处理被作为一种特殊的流处理，只是它的数据流被定义为有界的而已。基于同一个Flink运行时，Flink分别提供了流处理和批处理API，而这两种API也是实现上层面向流处理、批处理类型应用框架的基础。大数据分析要学什么 Beam：Google开源的Beam在Flink基础上更进了一步，不但希望统一批处理和流处理，而且希望统一大数据处理范式和标准。Apache Beam项目重点在于数据处理的的编程范式和接口定义，并不涉及具体执行引擎的实现。Apache Beam希望基于Beam开发的数据处理程序可以执行在任意的分布式计算引擎上。 Apache Beam主要由Beam SDK和Beam Runner组成，Beam SDK定义了开发分布式数据处理任务业务逻辑的API接口，生成的分布式数据处理任务Pipeline交给具体的Beam Runner执行引擎。Apache Flink目前支持的API是由Java语言实现的，它支持的底层执行引擎包括Apache Flink、Apache Spark和Google Cloud Flatform。相关推荐：《大数据分析方法》、《转行大数据分析师后悔了》、《大数据分析师工作内容》、《学大数据分析培训多少钱》、《大数据分析培训课程大纲》、《大数据分析培训课程内容有哪些》、《大数据分析是什么》、《大数据分析十八般工具》
做好金融科技领域信用风险管理的关键三要素，技术、生态、风控。金融科技离不开对技术的判断，但是对于技术的判断其中有两点我自己近期也一些困惑也是在不断地思考。我们要充分地了解能够运用到金融领域的技术有哪些。高度重视大数据、人工智能这些技术未来能够给金融效率带来什么样的巨大冲击。大家都知道风险本身就是金融运行很重要的一个资源。
科技金融属于产业金融的范畴，主要是指科技产业与金融产业的融合。经济的发展依靠科技推动，而科技产业的发展需要金融的强力助推。由于高科技企业通常是高风险的产业，同时融资需求比较大，因此，科技产业与金融产业的融合更多的是科技企业寻求融资的过程。
金融产品指资金融通过程的各种载体，它包括货币、黄金、外汇、有价证券等。就是说，这些金融产品就是金融市场的买卖对象，供求双方通过市场竞争原则形成金融产品价格，如利率或收益率，最终完成交易，达到融通资金的目的。如股票、期货、期权、保单等就是金融资产（Financial Assets），也叫金融工具（Financial Instruments），也叫有价证券（Securities）。价格是金融产品的核心要素。因为筹资者出售金融产品的目的是为了得到相当于产品价格的收入，投资者的投资额正好等于他购人的金融产品的价格。温馨提示：以上解释仅供参考。应答时间：2021-08-02，最新业务变化请以平安银行官网公布为准。 [平安银行我知道]想要知道更多？快来看“平安银行我知道”吧~