# 实时风控交易大数据平台架构实现指南
## 一、项目概述
实时风控交易大数据平台是一个集成了多个系统的复杂项目，目的是为了在交易过程中快速识别和评估风险。它需要处理大量数据并实时作出决策。接下来，我们将一步步引导你完成这个平台的架构实现。
## 二、整个流程概述
我们将整个流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
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综述：在Flink中DataStream程序是在数据流上实现了转换的常规程序。1.示范程序 import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datast
第一章：初识Hadoop第二章：更高效的WordCount第三章：把别处的数据搞到Hadoop上第四章：把Hadoop上的数据搞到别处去第五章：快一点吧，我的SQL第六章：一夫多妻制第七章：越来越多的分析任务第八章：我的数据要实时第九章：我的数据要对外第十章：牛逼高大上的机器学习先扯一下大数据的4V特征：数据量大，TB->PB数据类型繁多，结构化、非结构化文本、日志、视频、图片、地理位置等；
RTBDA概述当被分解到其最简单的形式时，大数据分析包括两部分，以便将自身与数据仓库和商业智能进行区分：实时行动分布式，并行处理大数据分析能够解决处理大量无关且不能存放在一个单一的服务器或数据库的数据集所带来的普遍的挑战问题。而这个问题可以通过使用分布式并行处理分布在多个服务器的大型数据集得以解决，每台服务器处理并行数据的一部分。大数据分析可以与结构化和非结构化数据工作，因为它并不需要一个特定的结
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2023-12-19 09:42:05
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目前携程利用自主研发的风控系统有效识别、防范这些风险。携程风控系统从零起步，经过五年的不断探索与创新，已经可
原创
2021-12-31 15:41:28
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典型的风控场景包括：注册风控、登陆风控、交易风控、活动风控等，而风控的最佳效果是防患于未然，所以事前事中和事后三种实现方案中，又以事前预警和事中控制最好。系统架构业务系统风控系统，为业务系统提供支持，根据业务系统传来的数据或埋点信息来判断当前用户或事件有无风险；惩罚系统，业务系统根据风控系统的结果来调用，对有风险的用户或事件进行控制或惩罚，比如增加验证码、限制登陆、禁止下单等等；分析系统，该系统用
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2024-03-08 23:13:31
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京东风控数据产品组架构师周文跃，在 FFA 2022 实时风控专场的分享。本篇内容主要分为六个部分。
原创
2023-05-02 23:34:36
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01背景介绍本文介绍的演练操作源于某真实案例，用户有一个 80 TB 的 HBase 数据库，其中有一张超大表，数据量约为 50 TB，在一次迁移任务中，用户需要将该 HBase 数据库迁移到 Amazon EMR 上。 本文将讨论并演示：将一个 50 TB HBase 单表不停机迁移数据到一个 HBase on S3 集群上。02知识储备介绍详细的迁移操作前，有必要介绍一些与 HBase 相关的
摘要： 本文讲解一个完整的企业级大数据项目实战，实时|离线统计分析用户的搜索话题，并用酷炫的前端界面展示出来。这些指标对网站的精准营销、运营都有极大帮助。前言：本文是一个完整的大数据项目实战，实时|离线统计分析用户的搜索话题，并用酷炫的前端界面展示出来。这些指标对网站的精准营销、运营都有极大帮助。架构大致是按照企业标准来的，从日志的采集、转化处理、实时计算、JAVA后台开发、WEB前端展示，一条完
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2024-07-31 19:16:40
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背景自google发布3篇GFS,BigTable,MapReduce已过去近20年之久，市面上针对大数据治理方案也层出不穷，但大数据实时依旧是一项很难得技术。其主要表现在如下方面：（1）需求实现很难。对数据使用的用户持续增长，用户需求复杂多变，而这种复杂的需求实现又局限于目前的大数据生态，几乎没有某一个组件能解决几乎所有用户需求场景，依旧需要灵活的组合各大数据组件来实现。（2）实时存储很难。随着
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2024-03-04 17:23:23
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1、安装Redis 3.2链接：https://pan.baidu.com/s/1jDBpDocfMuo1rfn1ghocvw 提取码：18x22、Elasticsearch 7.6.x链接：https://pan.baidu.com/s/1udPYWZrs44REH77T78H3uA提取码：rb7a3、安装mongodb 4.x安装好mongodb后，需要连接mongodb服务器，设置超级管理员
原创
2021-03-20 20:57:30
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Flink 入门什么是FlinkApache Flink 是为分布式、高性能、随时可用以及准确的流处理应用程序打造的开源流处理框架Flink 官网Flink 的发展历史d Flink 诞生于欧洲的一个大数据研究项目 StratoSphere。该项目是柏林工业大学的一个研究性项目。早期，Flink 是做 Batch 计算的，但是在 2014 年， StratoSphere 里面的核心成员孵化出
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2024-05-19 21:25:40
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实时风控引擎项目部署
原创
2021-07-09 10:30:03
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cfMuo1rfn1ghocvw提取码：18x22、Elasti...
原创
2023-05-31 07:21:13
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## 大数据实时集群技术架构图
大数据实时集群技术架构图是指在大数据处理过程中，使用实时集群技术来实现数据处理、分析和存储的一种技术架构。这种技术架构可以帮助企业实时处理海量数据，并实现实时分析和决策。
### 技术架构图示例
以下是一个简单的大数据实时集群技术架构图示例：
```mermaid
graph TD
A[数据源] --> B(实时数据处理)
B --> C{实时存储}
C -
原创
2024-03-24 04:58:49
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介绍概述 Apache Flink是一个面向数据流处理和批量数据处理的可分布式的开源计算框架，它基于同一个Flink流式执行模型（streaming execution model），能够支持流处理和批处理两种应用类型。由于流处理和批处理所提供的SLA(服务等级协议)是完全不相同， 流处理一般需要支持低延迟、Exactly-once
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2024-01-08 13:39:01
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JRDW(JD Realtime Data Warehouse)是京东大数据部为了解决公司越来越广泛的实时业务需求，而推出的一整套技术解决方案，包括数据的实时接入、实时解析、实时传输、实时计算和实时查询等技术环节。通过JRDW来解决实时业务开发中各环节的技术难点，在流程上统一业务开发需求，使业务方只专注于业务开发，不用过多关心技术上的问题，极大地降低了实时业务开发的技术难度。源起京东大数据部早在2
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2024-01-05 20:11:55
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大数据实时分析
原创
2023-02-14 10:17:29
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stream 的特点①只能遍历一次：数据流的从一头获取数据源，在流水线上依次对元素进行操作，当元素通过流水线，便无法再对其进行操作，可以重新在数据源获取一个新的数据流进行操作；②采用内部迭代的方式：对Collection进行处理，一般会使用 Iterator 遍历器的遍历方式，这是一种外部迭代；而对于处理Stream，只要申明处理方式，处理过程由流对象自行完成，这是一种内部迭代，对于大量数据的迭代
1. 基础语法输出1+2+3+...+100；print("hello world!")
print(sum（range(101)))1.1 Python标识符 自定义的类名、函数名、变量等符号和名称。标识符是由字母、数字、下划线组成，但不能以数字开头。标识符区分大小写。1.2 Python保留
