1，离线数据处理：项目内容为通过对网站访问日志的采集和清洗，结合数据库中的结构化用户数据，统计并展示网站的PV、UV情况，以对网站的运行情况进行监控。通过此项目，回顾并串联前面讲述的离线数据处理相关技术，如：FIune、Sqoop、Hive、Spark等，了解和掌握PB级数据离线处理的一般过程和架构。
数据猿导读 面对猖獗的金融欺诈，如何借助人工智能、大数据技术，在新型模式下，高效、准确地应对金融行业中从线下到线上，从单点到海量并发，从人工到自动化程序化各方面进行的欺诈升级，提高整体反欺诈能力，对于
对于互联网应用和企业大型应用而言，多数都尽可能地要求做到7*24小时不间断运行，而要做到完全不间断运行可以说“难于上青天”。为此，对应用可用性程度的衡量标准一般有3个9到5个9。
作者：冯忠旗原文：https://juejin.im/post/5cfde01bf265da1bba58f863
今天分享的内容主要分为四个部分，首先会介绍下严选实时数仓的背景、产生的一些问题。然后是针对这些背景和问题对实时数仓的整体设计和具体的实施方案，接着会介绍下在实时数仓的数据质量方面的工作，最后讲一下实时数仓在严选中的应用场景。
风控引擎是一种基于数据分析和机器学习算法的系统，能够实时识别和处理各种风险问题，适用于金融、电商、智能制造、交通运输等各领域，能够提高企业的风险管理水平和业务效率。
订单管理中心是整个物流架构中的核心组成部分，它负责接收、处理和管理所有的订单信息。订单管理中心可以实现订单的自动化处理和跟踪，包括订单生成、订单审核、订单分配、订单配送、订单结算等流程。此外，订单管理中心还可以提供订货人、收货人、发货人等相关信息的管理和查询功能。
随着科技的不断发展，自动化交易成为了投资者们追逐的一种高效、智能的投资方式。Python作为一种简洁、灵活且功能强大的编程语言，被广泛应用于自动化交易领域。本文将介绍如何使用Python进行自动化交易，并提供一些示例代码。
摘要：本文由贝壳找房实时计算负责人刘力云分享，主要内容为 Apache Flink 在贝壳找房业务中的应用，分为以下三方面：
有赞数据报表中心为商家提供了多维度、多渠道、多周期的数据，帮助商家更合理、科学的运营店铺，同时也直接提供分析决策方法供商家使用。
“老鼠仓”的监控防范与查处，一直都是监管难题。 一位证监会人士就曾经指出，对公募基金公司与从业人员内幕交易的查处存在一定的难度与盲点，这些机构的人通常都比较懂法律，通常在程序上做得很“完善”。 然而，2013年的马乐事件开启了“老鼠仓”稽查的新变化。从此，传统的人工对比对抗“硕鼠”，开始走向“云端”稽查的现代化精细分析，这或也是近期老鼠仓查处频现高潮的原因所在。 “我们的大数据监管现在其实做得很好，都快赶上淘宝的大数据了，能够瞬间比对出账户关系，交易偏好和逻辑，是个"神器"。”一位
金融科技&大数据产品推荐：恒丰银行实时智能决策引擎
一个月内成交了2000万股，而该股票的流通股为1亿股，则该股票在这个月的换手率为20%。
谢谢大家的支持！现在该公众号开通了评论留言功能，你们对每篇推文的留言与问题，可以通过【写评论】给圈主留言，圈主会及时回复您的留言。 想在市场上赚钱，必须同时具备两样能力： 研究：做出正确的能够获利的决策，也就是寻找Alpha的能力 交易：基于研究的结果和交易信号，执行相应的下单风控等操作，也就是将Alpha落实到你账户盈利上的能力 研究方面 python编程能力： python基础编程，必须掌握，不仅仅是会语法，还有各种语言细节的坑（当然比C++少很多）。对于常年使用R MATLAB SAS的研究人员来
随着大数据时代的到来，金融银行的经营模式正在发生着深刻的变化：由过去单一的存贷汇服务向信息提供者、业务撮合者、财富管理者转变。
针对电商平台上的作弊行为，阿里巴巴一直秉承着零容忍的态度，在虚假交易的识别防控以及处罚力度上没有最强只有更强。经过多年在全球最大的电商平台大数据上的沉淀和积累，阿里电商反作弊形成了一套监控预警、识别分析和处罚管控的多维度监管机制，特别是对虚假交易的数据监控和算法识别上应用了覆盖全链路大数据的实时分析处理能力以及大规模图搜索技术来鉴别作弊行为。
随着支付业务量激增，支付团队不断壮大，为了满足日益增长的业务需求，大量的支付通道逐渐接入，但由于对接的各银行和第三方系统的稳定性参差不齐，支付通道故障时有发生，作为承接上下游的核心系统，要在一系列不稳
业务人员反映呼叫中心系统运行缓慢，部份电话在自助语言环节系统处理超时，话务转人工座席，人工座席出现爆线情况。
作者 | 中国工商银行金融科技研究院云计算实验室 前 言 互联网金融时代，金融产品和服务模式出现了日新月异的变化，新技术层出不穷，应用架构的复杂程度不断增加，系统承载的交易量也随之攀升，如何在加快企业数字化转型的同时保障业务安全稳定运行，是金融 IT 系统建设面临的重要问题，而以交易流量为切入点开展流量防护工作，则是 IT 系统在稳定性守护方面至关重要的环节。 为了进一步提升业务交易的连续性，中国工商银行（后简称工行）于 2015 年开始探索分布式流量防护能力，从最初的逐步尝试到抽取提炼，再到如今
毕业于北京大学信息科学技术学院，之后在中国电信深圳分公司IT运营中心从事IT运营工作，2010年加入民生银行，先后担任系统管理员（SA），数据库管理员（DBA）。
嘉宾介绍： 李永，大数据厂商联盟理事长，20多年从事数据分析实践、10多年电信公司管理、10多年数据仓库BI经验；首批受聘广东省电子政务大数据专家；长期游历MIT、Stanford、CMU从事大数据技
随着互联网+的进一步发展，各行业对大数据技术的应用日趋成熟，企业的信息化范围正在高速扩展。
在分散式应用程序中，可观测性提出了几个需要解决的独特挑战，而传统解决方案可能不足以应对。
摘要：本文整理自中泰证券大数据中心实时计算平台架构师连序全，在 Flink Forward Asia 2022 行业案例专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：
互联网广告是流量进行商业化变现的重要途径，广告系统涉及多个功能包含广告投放平台、大数据平台、商业化智能运营平台、算法策略平台、工具平台等多个平台互相协作。
数据猿导读 恒丰银行针对商业银行在风险、营销、科技运维、内控管理方面对实时数据处理能力的需求，基于实时流处理相关技术，构建全行统一的实时流处理平台，有力支撑了相关应用的建设，取得了良好的经济效益和社会效益。 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，上海金融行业信息协会、互联网普惠金融研究院联合主办，中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟
支付系统，这个名词相信生活在当下社会的大家应该都不在陌生了吧，他时时刻刻充斥在我们的日常生活中，哪里有交易发生，哪里就有它的身影。其实直白的来说，支付系统是扮演着连接消费者、商家、银行和其他金融机构之间的桥梁角色。对于支付系统的质量保障活动自然也成为了金融行业中产品与项目阶段的重中之重，当然除了基础的功能测试之外，安全测试也是保障支付系统的另外一个重要的保障维度，那么做为一个从事测试工作十多余年的测试管理者来说，在我的眼中的境外支付系统安全测试是什么样的呢？今天就由我来为大家详细的介绍一下吧。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
🙆目的与景愿：旨在于能帮助更多的测试行业人员提升软硬技能，分享行业相关最新信息。
Quantitative trading is generally carried out through robots,which means that advanced mathematical models are used to replace human subjective judgment,and computer technology is used to select a variety of"high probability"events that can bring excess returns from data to formulate strategies.At present,there are many quantitative trading robots.There is a probability to make profits through quantitative trading.It can only be said that through quantitative trading robots,they make money in most cases.
在本系列的前一篇博客“将流转化为数据产品”中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSP) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
在本系列的前一篇博客《将流转化为数据产品》中，我们谈到了减少数据生成/摄取之间的延迟以及从这些数据中产生分析结果和洞察力的日益增长的需求。我们讨论了如何使用带有 Apache Kafka 和 Apache Flink 的Cloudera 流处理(CSA) 来实时和大规模地处理这些数据。在这篇博客中，我们将展示一个真实的例子来说明如何做到这一点，看看我们如何使用 CSP 来执行实时欺诈检测。
宜信支付系统每天平均处理订单量100w-200w笔，账单交易日交易量在300万笔以上、每个月处理支付交易流水在300亿左右、对接银行和三方有30多家以及接入商户几千个。从刚开始系统仅仅处于能用阶段，日交易量几千笔到现在，系统架构根据业务的不断发展迭代多个阶段。
雀巢是一家全球性的大公司，其旗下的486个工厂遍布86个国家，员工超过33万人。它拥有2000多个全球性和地方性品牌，是营养和健康食品行业的领导企业。2012年，这家公司总收益为约980亿美元，为全球数百万消费者提供服务。所有这些消费者都对它的产品有自己的评价，雀巢也借助大数据了解这些消费者的意见。2010年，150万人看到了绿色和平组织录制的关于Kit Kat巧克力棒和棕榈油的You tube视频，被称为“Kit Kat危机”。咨询师Bernhard Warner称之为“社交媒体最糟糕的50个事件”之一。
腾讯计费平台 腾讯计费（米大师）是孵化于支撑腾讯内部业务千亿级营收的互联网计费平台，汇集国内外主流支付渠道，提供账户管理、精准营销、安全风控、稽核分账、计费分析等多维度服务。平台承载了公司每天数亿收入大盘，为 180+ 个国家（地区）、万级业务代码、100W+ 结算商户提供服务，托管账户总量 300 多亿，是一个全方位的一站式计费平台。 腾讯计费的核心痛点 在体量如此庞大的腾讯计费场景下，我们要解决的核心问题就是如何确保钱货一致。腾讯计费自研了分布式交易引擎 TDXA，这是一套交易控制解决框架方案
流处理正变得像数据处理一样流行。流处理已经超出了其原来的实时数据处理的范畴，它正在成为一种提供数据处理（包括批处理），实时应用乃至分布式事务的新方法的技术。
金融系统属于一类系统，无论是基础的支付、账户、结算和资金存管，还是偏业务的消费金融、供应链金融以及行业金融解决方案，都具有一定的类似性，因此一些经验也可以在这些场景下复制。金融系统的金融属性在我理解是“正好一次”，即多一次不行，少一次也不行，因此作为一个资金交易系统，以我个人填过的坑来看，面临的挑战有一下几点：比如以一个清结算系统T+1日的结算功能举例，第一严重是资金重复结算，第二严重的是结算时间延迟了，第三严重的是系统不能提供稳定的服务。
不少互联网外企在过去的十年里把分部开到了中国，它们大多数都是觊觎这里的庞大市场潜力。当然，也有例外。
微服务架构(Microservices Architecture)是一种架构风格和设计模式，提供将应用分割成一系列细小的服务，每个服务专注于单一业务功能，运行于独立的进程中，服务之间边界清晰，采用轻量级通信机制相互沟通、配合来实现完整的应用，满足业务和用户的需求。（引用自http://www.csdn.net/article/2015-07-20/2825258） 微服务的优点： 可独立部署、升级、替换、伸缩 自由选择开发语言 高效利用资源 故障隔离 总结下来就是：灵活、稳定、省资源。 微服务的缺点： 服
微服务架构(Microservices Architecture)是一种架构风格和设计模式，提供将应用分割成一系列细小的服务，每个服务专注于单一业务功能，运行于独立的进程中，服务之间边界清晰，采用轻量级通信机制相互沟通、配合来实现完整的应用，满足业务和用户的需求。（引用自http://www.csdn.net/article/2015-07-20/2825258）
大家好，我是Snowball。今天给大家分享的内容是基于Java编程，实现股票交易相关功能开发，如果读者对股票或金融衍生物交易不太了解，又比较感兴趣的话可自行查询相关资料。
本文讲述了一家支付公司通过使用日志易产品，解决了日志分析、实时监控、数据可视化、系统运维等方面的需求，实现了业务深度分析、风险控制、产品优化、提升用户体验等目标。日志易产品能够将日志数据实时传输至监控平台，并支持多种数据源，提供灵活的策略配置，帮助支付公司实现实时监控、异常检测、故障定位和快速响应。同时，日志易也提供报表展示、可视化、数据挖掘等功能，帮助支付公司更好地分析业务数据，优化产品，提高市场竞争力。
2021 年 5 月 11 日，第七次全国人口普查主要数据公布，居住在乡村的人口为 50979 万人，占 36.11%。农村人口数量减少，中壮年外出务工，以家庭为单位的传统农业作业方式已不适合数字农业的发展。
1、制定交易策略，持仓分派：智能机器人内嵌有多种类型的交易策略，从”保守“到”激进“，考虑不一样的风险性种类。设定好策略后，软件将智能化分派每次进单的持仓和标准，严格遵守交易策略。
2014年，我国的移动支付市场风生水起，但在移动支付蓬勃发展的同时，其带来安全问题也愈加凸显。如何确保用户的交易安全，已然成为移动支付企业面临的首要任务。在12月26日，在“天下无贼反信息诈骗联盟”论坛上，财付通助理总经理张平发表了主题演讲，分享了财付通在移动支付风险控制方面的相关做法和取得的成效等，让与会的听众受益匪浅。 据介绍，财付通风控体系目前支持微信支付，QQ钱包和财付通PC端业务三个业务平台。经过9年的发展，财付通资金损失率降低为15万分之一，为业内领先水平。目前，QQ的活跃用户已高达8亿，
城市能源系统数字化转型的本质就是利用数字化技术来打通城市能源链“源-网-荷-储”各个环节，包括多种能源形式的打通、多种能源主体的打通以及多种能源业务的打通，从而支撑基于系统性、整体性、协同性的思想，实现城市能源系统更高质量、更有效率、更加公平、更可持续、更为安全。支撑城市能源数字化转型的关键技术可以分为三类：支撑多能协同的数字能源装备技术；支撑信息物理融合的数字基础共性技术；支撑创新模式能源运营与公平高效能源机制的数字集成应用技术；在能源互联网的背景下，支撑信息物理融合的数字基础共性技术将成为能源大象转身起舞的重要助力，具体包括：
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