筆畫共16畫，大部首:大，筆畫:
3筆順:橫、撇、捺，結(jié)構(gòu):單一結(jié)構(gòu)，繁簡(jiǎn):大。數(shù)部首:攵，筆畫 :13，筆順:點(diǎn)、撇、橫、豎、撇點(diǎn)、撇點(diǎn)、撇、橫、撇、橫、撇捺。結(jié)構(gòu):左右結(jié)構(gòu)，繁簡(jiǎn):數(shù)。釋義:大數(shù)，有交易員術(shù)語，指匯率的頭幾位數(shù)字；數(shù)學(xué)用語，指兩個(gè)數(shù)中較大的數(shù)；命運(yùn)注定的壽限，如大數(shù)已盡等意思。
一般來說1-3天都是有可能的大數(shù)金融不是貸款公司，不直接放款給客戶，而是為商業(yè)銀行提供信貸科技支持和運(yùn)營(yíng)服務(wù)的，最終放款的還是銀行，而由于各銀行規(guī)定不同，其審批流程也有所不同，放款速度也會(huì)不盡相同。
大數(shù)據(jù)金融是集合海量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，通過對(duì)其進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，可以為互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)提供客戶全方位信息，通過分析和挖掘客戶的交易和消費(fèi)信息掌握客戶的消費(fèi)習(xí)慣，并準(zhǔn)確預(yù)測(cè)客戶行為，使金融機(jī)構(gòu)和金融服務(wù)平臺(tái)在營(yíng)銷和風(fēng)控方面有的放矢。
大數(shù)金融，創(chuàng)立于2014年7月，全稱深圳前海大數(shù)金融服務(wù)有限公司。國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的信貸科技（Credit-tech）解決方案提供商，第三代小微貸款技術(shù)的開創(chuàng)者。中大金額無擔(dān)保小微貸款的市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者，國(guó)家高新技術(shù)企業(yè)。基于人工智能、大數(shù)據(jù)、生物識(shí)別等先進(jìn)科技，大數(shù)金融通過首創(chuàng)的第三代小微貸款技術(shù)，為商業(yè)銀行提供涵蓋小微業(yè)務(wù)全流程解決方案或單個(gè)業(yè)務(wù)模塊的能力輸出。
在，大數(shù)據(jù)是記錄一個(gè)人的網(wǎng)貸平臺(tái)
近年來，我國(guó)對(duì)大數(shù)據(jù)發(fā)展出臺(tái)了許多政策。為我國(guó)金融業(yè)數(shù)據(jù)治理提供新支持和新技術(shù)。我國(guó)促進(jìn)大數(shù)據(jù)的發(fā)展政策的推行，大大加快大數(shù)據(jù)發(fā)展的速度。金融業(yè)因其在經(jīng)濟(jì)中的重要地位，更應(yīng)關(guān)注大數(shù)據(jù)對(duì)金融業(yè)發(fā)展，以便能及時(shí)管控金融業(yè)的運(yùn)行和監(jiān)管金融風(fēng)險(xiǎn)，特別是對(duì)金融數(shù)據(jù)治理過程中，利用大數(shù)據(jù)及其技術(shù)，對(duì)金融海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析﹑處理、挖掘，能及時(shí)發(fā)現(xiàn)分析處理過后的金融數(shù)據(jù)的線索和問題，有利于管控金融風(fēng)險(xiǎn)。基于上述認(rèn)識(shí)，主要意義有下面幾點(diǎn)：
（一）有利于金融數(shù)據(jù)整合，管控金融風(fēng)險(xiǎn)。
金融信息化可以對(duì)金融數(shù)據(jù)收集、匯總、處理、分析以及預(yù)警實(shí)施有序管理，以供金融研究機(jī)構(gòu)以及監(jiān)管部門使用。該系統(tǒng)的開發(fā)可以較好將金融數(shù)據(jù)分析、處理、挖掘的數(shù)據(jù)治理環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)。金融研究機(jī)構(gòu)及或監(jiān)管部門和省級(jí)金融機(jī)構(gòu)可以利用在該系統(tǒng)金融數(shù)據(jù)對(duì)目前金融運(yùn)行情況及金融風(fēng)險(xiǎn)情況進(jìn)行研判，及時(shí)依據(jù)研判結(jié)果監(jiān)管金融業(yè)運(yùn)行和管控金融風(fēng)險(xiǎn)，調(diào)整國(guó)家金融和貨幣政策，保證金融業(yè)穩(wěn)健運(yùn)行。
（二）有利于大數(shù)據(jù)運(yùn)用，提高金融管理信息化水平。
在大數(shù)據(jù)背景下的互聯(lián)網(wǎng)金融爆炸式發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)與金融產(chǎn)業(yè)深度地融合，從而拓寬了金融業(yè)發(fā)展的時(shí)間和空間限制，有效地推進(jìn)了金融數(shù)據(jù)的共享，提高了資源配置效率，推動(dòng)了金融業(yè)管理信息化水平。
（三）有利于實(shí)施金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，加強(qiáng)金融業(yè)監(jiān)管。
金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)作為金融運(yùn)行管控的重要環(huán)節(jié)，是整個(gè)金融管理的核心目的之一。金融研究機(jī)構(gòu)或金融監(jiān)管部門能實(shí)時(shí)監(jiān)管金融數(shù)據(jù)，從而能及時(shí)研究金融業(yè)運(yùn)行情況，有利于國(guó)家管理本國(guó)金融信息化水平。
大數(shù)據(jù)金融的內(nèi)容：基于大數(shù)據(jù)的金融服務(wù)平臺(tái)主要指擁有海量數(shù)據(jù)的電子商務(wù)企業(yè)開展的金融服務(wù)。大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵是從大量數(shù)據(jù)中快速獲取有用信息的能力，或者是從大數(shù)據(jù)資產(chǎn)中快速變現(xiàn)的能力，因此，大數(shù)據(jù)的信息處理往往以云計(jì)算為基礎(chǔ)。
以下是一些大數(shù)據(jù)運(yùn)維面試題及其答案：
1. 問題：Hadoop 分布式文件系統(tǒng)（HDFS）的特點(diǎn)是什么？
答案：HDFS 具有以下特點(diǎn)：
- 分布式：數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多臺(tái)服務(wù)器上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)和處理。
- 高度可靠性：采用冗余數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)完整性檢查，確保數(shù)據(jù)的可靠存儲(chǔ)。
- 數(shù)據(jù)一致性：通過客戶端緩存和數(shù)據(jù)完整性檢查，確保數(shù)據(jù)的一致性。
- 容量大：可擴(kuò)展到 PB 級(jí)別的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。
- 快速讀寫：采用流式讀寫方式，支持快速讀取和寫入數(shù)據(jù)。
- 自動(dòng)壓縮：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)壓縮，降低存儲(chǔ)空間需求。
2. 問題：MapReduce 編程模型有哪些優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)？
答案：
優(yōu)點(diǎn)：
- 分布式處理：MapReduce 可以在多臺(tái)服務(wù)器上并行處理大量數(shù)據(jù)，提高計(jì)算效率。
- 易于擴(kuò)展：MapReduce 具有良好的可擴(kuò)展性，可以隨著數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源的增加而擴(kuò)展。
- 容錯(cuò)性：MapReduce 具有良好的容錯(cuò)性，遇到故障時(shí)可以重新分配任務(wù)并重新執(zhí)行。
缺點(diǎn)：
- 編程模型簡(jiǎn)單，但學(xué)習(xí)成本較高。
- 適用于批量計(jì)算，對(duì)實(shí)時(shí)性要求較高的場(chǎng)景不適用。
- 資源消耗較大：MapReduce 運(yùn)行時(shí)需要大量的內(nèi)存和計(jì)算資源。
3. 問題：如何解決 Hive 查詢中的數(shù)據(jù)傾斜問題？
答案：
傾斜原因：
- key 分布不均勻：導(dǎo)致數(shù)據(jù)在 reduce 節(jié)點(diǎn)上的分布不均。
- 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)本身的特點(diǎn)：某些業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可能存在傾斜的特性。
- 建表時(shí)考慮不周：表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不合理，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜。
- 某些 SQL 語句本身就有數(shù)據(jù)傾斜：如篩選條件包含某些特定值，導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜。
解決方法：
- 均衡數(shù)據(jù)分布：在建表時(shí)，可以采用分桶表、分區(qū)表等設(shè)計(jì)，使數(shù)據(jù)在各個(gè) reduce 節(jié)點(diǎn)上分布更均勻。
- 使用隨機(jī)前綴：對(duì)于 key 為空產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傾斜，可以給空值賦予隨機(jī)前綴，使數(shù)據(jù)在 reduce 節(jié)點(diǎn)上的分布更加均勻。
- 調(diào)整查詢策略：優(yōu)化 SQL 語句，避免使用可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)傾斜的篩選條件。
- 使用聚合函數(shù)：在 Hive 查詢中，可以使用聚合函數(shù)（如 GROUP BY）來減少數(shù)據(jù)傾斜的影響。
4. 問題：Kafka 的核心組件有哪些？
答案：
- 生產(chǎn)者（Producer）：負(fù)責(zé)將消息發(fā)送到 Kafka。
- 消費(fèi)者（Consumer）：負(fù)責(zé)從 Kafka 消費(fèi)消息。
- broker：Kafka 集群中的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和轉(zhuǎn)發(fā)消息。
- 主題（Topic）：消息的分類，生產(chǎn)者和消費(fèi)者通過指定主題進(jìn)行消息的發(fā)送和接收。
- 分區(qū)（Partition）：主題下的一個(gè)子集，用于實(shí)現(xiàn)消息的分布式存儲(chǔ)和處理。
5. 問題：如何部署一個(gè)多節(jié)點(diǎn) Kafka 集群？
答案：
1. 部署 Zookeeper：首先在一臺(tái)服務(wù)器上部署 Zookeeper，用于集群的協(xié)調(diào)和管理。
2. 部署 Kafka：在多臺(tái)服務(wù)器上部署 Kafka，配置相同的 Zookeeper 地址。
3. 配置 Kafka：在每個(gè) Kafka 實(shí)例的配置文件中，設(shè)置參數(shù)如 bootstrap.servers、key.serializer、value.serializer 等，使其指向?qū)?yīng)的 Zookeeper 地址和其他 Kafka 實(shí)例。
4. 啟動(dòng) Kafka：在各個(gè) Kafka 實(shí)例上啟動(dòng) Kafka 服務(wù)。
5. 驗(yàn)證集群：通過生產(chǎn)者和消費(fèi)者進(jìn)行消息的發(fā)送和接收，驗(yàn)證 Kafka 集群是否正常工作。
這些問題涵蓋了大數(shù)據(jù)運(yùn)維的基本知識(shí)和技能，面試時(shí)可以作為參考。在實(shí)際面試中，根據(jù)求職公司和崗位的需求，還需要準(zhǔn)備其他相關(guān)問題。祝您面試順利！
不是持牌金融機(jī)構(gòu)，是金融科技公司
文軍大數(shù)據(jù)、諸葛io、神策數(shù)據(jù)、秒針數(shù)據(jù)這幾家公司排名不分先后，都是在行業(yè)內(nèi)獲得一定認(rèn)可的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。
