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
典型的风场景包括:注册风、登陆风、交易风、活动风等,而风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
转载 2024-03-08 23:13:31
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京东风数据产品组架构师周文跃,在 FFA 2022 实时风专场的分享。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
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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实时风引擎项目部署
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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此外,通过打造平台化的产品,形成不同场景的快速支撑能力和完善的风体系
本文整理自中原银行数据平台中心开发工程师陈玉强在 Flink Forward Asia 2021 行业实践专场的演讲。
原创 2022-11-15 23:21:53
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随着企业规模的增长,用户数量的提升,我们认识到单纯的人工审核和规则引擎无法满足业务需求,所以引入机器学习对风险等级进行动态评估成为了风引擎进化的必然趋势。
原创 2023-05-03 03:41:38
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# 实时风交易大数据平台架构实现指南 ## 一、项目概述 实时风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 | |
原创 10月前
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一 概述余额支付的风险识别模型分为两类:(1)盗号交易识别风险 和 (2)盗卡交易识别风险。其中盗卡交易识别风险和余额有关主要是由于骗子注册号码帮盗来的卡,然后进行充值到余额,通过余额支付销赃。(1)和(2)两种针对的情景不一样,采用的特征变量和变量的重要性很大程度是不一样的。针对(1)的问题,主要是看当前交易相对用户之前的行为是否存在异常。针对(2)的问题,主要看用户信息和绑卡的信息匹配的一致性
本文介绍钱大妈与阿里云 Flink 实时计算团队共建实时风规则引擎,精确识别羊毛党以防营销预算流失。
转载 2022-11-15 22:57:46
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1.背景介绍实时风预警平台是一种基于大数据技术的应用,主要用于实时监控和预警各种风险事件。在当今的数字化时代,数据量不断增加,风险事件也变得更加复杂和快速。因此,实时风预警平台的重要性不断提高,成为企业和组织的核心需求。实时风预警平台的核心功能包括数据收集、数据处理、风险识别、预警发布等。数据收集模块负责从各种数据源中获取数据,
文章目录说明有界与无界有界数据集无界数据集flink接口结构FLink SQLFlink TableDataStreamStateful Stream Processing API程序结构 DataStream API数据类型原生数据类型java Tuplesscala Case classPOJOs类型Flink Value类型特殊数据类型总结 说明本博客每周五更新一次。flink被定义为第三
目前携程利用自主研发的风系统有效识别、防范这些风险。携程风系统从零起步,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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案例与解决方案汇总页:阿里云实时计算产品案例&解决方案汇总 对一个互联网产品来说,典型的风场景包括:注册风、登陆风、交易风、活动风等,而风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。 这要求风系统一定要有实时性。 本文就介绍一种实时风解决方案
转载 2019-10-23 16:29:00
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对一个互联网产品来说,典型的风场景包括:注册风、登陆风、交易风、活动风等,而风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。 这要求风系统一定要有实时性。 本文就介绍一种实时风解决方案。 1.总体架构 风是业务场景的产物,风系统直接服务于业 ...
转载 2021-10-08 23:17:00
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小结:事件接入。其中包括黑白灰名单库、画像特征数据、行为埋点数据和中台交易数据。风险感知。策略调研后发布到规则引擎,并对告警结果进行离线回归和多渠道触达。风险应对。对涉及到财务结算的规则提供再审核、豁免机制或人工补偿。风险回溯。策略命中后进行统计和风险分类分级,预警离线回溯并对风事件闭件。 一、项目背景 目前钱大妈基于云原生大数据组件(DataWorks、MaxCompute
转载 2024-07-07 14:13:15
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本⽂由 Flink 社区志愿者邹志业整理,内容来源⾃阿里云实时计算产品经理李佳林在 7 月 5 日 Flink 峰会(云原生系列)的演讲。主要内容包括:基于 Flink 构建风系统、阿里风实战、大规模风技术难点、阿里云 FY23 风演进计划。目前 Flink 基本服务于阿里集团的所有 BU ,在双十一峰值的计算能力达到 40 亿条每秒,计算任务达到了 3 万多个,总共使用 100 万+ C
转载 2024-05-22 08:55:31
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