中國民生銀行總行 韓 健

基于Hadoop技術(shù)的銀行大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設(shè)計

中國民生銀行總行 韓 健

基于Hadoop技術(shù)完善銀行大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)的設(shè)計，有利于提升一行大數(shù)據(jù)平臺的安全性，有利于減少外界因素對銀行大數(shù)據(jù)的沖擊，對促進銀行的更好發(fā)展，具有重要作用。本文在對完善銀行大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設(shè)計的必要性進行綜合闡述的基礎(chǔ)上，論述了基于Hadoop技術(shù)的銀行大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)的設(shè)計方案，并分析了銀行分布式大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)實現(xiàn)方案，以期為相關(guān)人士提供借鑒和參考。

Hadoop技術(shù)；大數(shù)據(jù)；平臺架構(gòu)

一、引言

隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展和社會生產(chǎn)力水平的進一步提升，商業(yè)銀行呈現(xiàn)了迅猛的發(fā)展勢頭，基于大數(shù)據(jù)時代背景下，完善銀行的大數(shù)據(jù)平臺建設(shè)，顯得尤為重要?，F(xiàn)階段，我國商業(yè)銀行的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設(shè)計不能充分滿足銀行對數(shù)據(jù)處理的需求，對銀行的進一步發(fā)展形成阻礙。因此，基于Hadoop技術(shù)完善銀行大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)的設(shè)計，具有十分重要的現(xiàn)實意義。

二、完善銀行大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設(shè)計的必要性

隨著在線銀行、移動銀行、電子金融市場的迅速發(fā)展，我國銀行業(yè)已進入大數(shù)據(jù)時代，現(xiàn)有的聯(lián)機分析處理技術(shù)已不能充分滿足銀行業(yè)務(wù)拓展對數(shù)據(jù)資源的海量需求，不利于促進國家級數(shù)據(jù)中心的順利建設(shè)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的進一步發(fā)展。銀行對大數(shù)據(jù)的處理面臨著嚴峻的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)處理的軟件和硬件成本均不能達到相關(guān)標準，大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的擴展性能也不能達到最佳狀態(tài)。隨著大數(shù)據(jù)平臺由數(shù)據(jù)庫平臺向云計算平臺轉(zhuǎn)化，我國商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)處于商業(yè)智能向大數(shù)據(jù)平臺轉(zhuǎn)化的風口浪尖，不斷提升大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設(shè)計的科學性與合理性，成為廣大設(shè)計人員亟需探討的問題[1]。

因此，基于銀行對數(shù)據(jù)處理需求量巨大的條件下完善銀行大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設(shè)計，具有十分重要的意義。目前，學術(shù)界已經(jīng)研發(fā)出較為成熟的大數(shù)據(jù)平臺系統(tǒng)，其中，分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)Hadoop就是成功的案例，分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)通過利用多臺廉價的PC機協(xié)同提供服務(wù)，具有穩(wěn)定的性能和高速的數(shù)據(jù)處理能力，受到廣大電商企業(yè)和銀行的追捧。隨著時間的發(fā)展，分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計技術(shù)不斷完善，并在大數(shù)據(jù)存儲和處理方面得到了廣泛應(yīng)用，如亞馬遜、Yahoo、阿里巴巴等[2]。

三、分布式大數(shù)據(jù)平臺的總體架構(gòu)設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)源層

基于Hadoop技術(shù)的數(shù)據(jù)源層設(shè)計能夠多種渠道獲得數(shù)據(jù)源，并能夠通過對數(shù)據(jù)源的深入分析，促進數(shù)據(jù)的有效整合，形成后續(xù)使用的良好基礎(chǔ)。同時，數(shù)據(jù)源層對數(shù)據(jù)的采集能夠通過半結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的方式進行。其中，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)采集由銀行總行的數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)、外圍系統(tǒng)和分行的特色業(yè)務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)組成。非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集由監(jiān)管機構(gòu)和第三方機構(gòu)以及互聯(lián)網(wǎng)文字、音頻和視頻等數(shù)據(jù)信息構(gòu)成[3]。

（二）數(shù)據(jù)傳輸轉(zhuǎn)換層

基于Hadoop技術(shù)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換層主要將數(shù)據(jù)源層的源數(shù)據(jù)利用ETL工具導入到數(shù)據(jù)存儲層中，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換層的主要功能如下：（1）存量遷移：能夠?qū)崿F(xiàn)對存量數(shù)據(jù)的同步導入；（2）增量遷移：能夠破解增量數(shù)據(jù)文件的密碼，并實現(xiàn)轉(zhuǎn)碼，促進所有數(shù)據(jù)信息的整合；（3）生命周期管理：能夠?qū)崿F(xiàn)對舊表數(shù)據(jù)的清理和新表導入，同時能夠?qū)υ隽繑?shù)據(jù)存儲進行周期管理；（4）元數(shù)據(jù)管理：能夠通過后臺管理，形成表結(jié)構(gòu)、聯(lián)合主鍵、分區(qū)信息加載管理的良好基礎(chǔ)；（5）調(diào)用、監(jiān)控、告警：能夠針對日常數(shù)據(jù)的加載異常，監(jiān)控整個加載流程，及時對加載異常報警，確保數(shù)據(jù)傳輸和轉(zhuǎn)換能夠持續(xù)穩(wěn)定運行。同時，還能夠促進Hadoop數(shù)據(jù)資源的合理分配，管理正在執(zhí)行的任務(wù)列表，優(yōu)先運算任務(wù)等級較高的數(shù)據(jù)[4]。

（三）數(shù)據(jù)存儲計算層

基于Hadoop技術(shù)的數(shù)據(jù)存儲計算層充分利用HDFS分布式存儲和自身分布式計算的特點，實現(xiàn)了文件分塊和計算機的有機結(jié)合，通過將數(shù)據(jù)計算任務(wù)劃分為不同的文件塊，并分派至不同計算機，能夠有效提升數(shù)據(jù)運算的效率，然后將計算結(jié)果匯總，實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)平臺計算能力的拓展，同時，分布式計算適用于大量數(shù)據(jù)的離線處理過程中。本次基于Hadoop技術(shù)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換層利用Spark技術(shù)，能夠通過較小的硬盤資源和網(wǎng)絡(luò)資源的占用量，實現(xiàn)對大量數(shù)據(jù)新系的實時分析，能夠形成科學決策的良好基礎(chǔ)。流處理技術(shù)負責處理銀行業(yè)務(wù)流中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對生命周期較短數(shù)據(jù)價值的有效挖掘，促進銀行業(yè)務(wù)的更好開展[5]。

（四）數(shù)據(jù)服務(wù)層

基于Hadoop技術(shù)的數(shù)據(jù)服務(wù)層通過運用強大的數(shù)據(jù)儲存能力和數(shù)據(jù)計算能力，實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)平臺結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的有機整合整合，并能夠發(fā)揮數(shù)據(jù)挖掘功能的價值，應(yīng)用于以下場景：（1）詐騙偵測：通過對提取異常行為的實時監(jiān)測，能夠有效降低銀行信用卡丟失和盜刷事件的發(fā)生概率，為銀行爭取凍結(jié)異常賬戶的時間。（2）風險管理：能夠通過對交易數(shù)據(jù)的深入分析，構(gòu)建模擬的市場交易模型，實現(xiàn)對潛在風險的有效評估。（3）客戶分類優(yōu)化產(chǎn)品：能夠從微觀角度深入了解客戶的實際需求，為客戶提供針對性的產(chǎn)品，提升客戶對銀行產(chǎn)品服務(wù)的滿意度，進而為銀行累積更多的客戶和業(yè)務(wù)量。（4）客戶流失分析：能夠通過對客戶流失原因的深入分析，制定吸引客戶的科學對策，增加銀行的業(yè)務(wù)辦理數(shù)量。（5）情感分析：能夠利用先進的分析工具，通過對客戶的社會交往對象和行為進行分析，了解客戶的實際需求，開發(fā)具有個性化的產(chǎn)品。（6）客戶體驗分析：利用客戶的投資組合管理，客戶關(guān)系管理，貸款系統(tǒng)，呼叫中心等數(shù)據(jù)信息，能夠為銀行發(fā)展提供更好的前提條件，預測發(fā)展前景，構(gòu)建長期的客戶合作關(guān)系。

（五）應(yīng)用服務(wù)層

應(yīng)用服務(wù)層的主要服務(wù)內(nèi)容包含以下幾個方面：（1）數(shù)據(jù)查詢：能夠?qū)崿F(xiàn)對日常數(shù)據(jù)提取和查詢；（2）交互式報表：能夠方便外部應(yīng)用系統(tǒng)導入導出數(shù)據(jù)，并為其查詢數(shù)據(jù)提供方便，同時也具有批量處理報表的功能；（3）指標統(tǒng)計分析：能夠通過定期對指標數(shù)據(jù)的分析，制定科學的指標數(shù)據(jù)。

（六）數(shù)據(jù)管控層

基于Hadoop技術(shù)的數(shù)據(jù)管控層能夠通過對數(shù)據(jù)管控功能的充分利用，實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)標準化管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)生命周期管理和任務(wù)調(diào)度管理等內(nèi)容，并將數(shù)據(jù)監(jiān)控作為管理數(shù)據(jù)資源的有效手段，全面提升了數(shù)據(jù)管理的質(zhì)量，形成了數(shù)據(jù)統(tǒng)計的良好基礎(chǔ)。同時，通過建立嚴格的安全管理手段，于不同視角實現(xiàn)了對硬件、軟件和網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)訪問的有效防控。

（七）安全管理層

基于Hadoop技術(shù)的安全管理層通過在大數(shù)據(jù)平臺底部設(shè)計物理存儲冗余裝置和網(wǎng)絡(luò)訪問控制，加強了對大數(shù)據(jù)平臺的準入管理，有效提升了大數(shù)據(jù)平臺設(shè)計的安全性，避免了數(shù)據(jù)信息的泄露，促進了大數(shù)據(jù)平臺的安全運行。

四、銀行分布式大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)的實現(xiàn)方案

基于Hadoop技術(shù)的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)設(shè)計借鑒了分層次設(shè)計的理論，依據(jù)大數(shù)據(jù)平臺的服務(wù)項目，將平臺合理劃分為不同的模層次，每一層次只能通過層次邊界的接口與上層和下層進行交互，有效避免了跨層交互現(xiàn)象的產(chǎn)生。通過設(shè)計分層次的大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)，使得各模塊的內(nèi)部呈現(xiàn)高內(nèi)聚的現(xiàn)象，模塊之間呈現(xiàn)松耦合的現(xiàn)象，有效提升了大數(shù)據(jù)平臺的可靠性，拓展了大數(shù)據(jù)平臺的業(yè)務(wù)范圍，便于系統(tǒng)的維護。例如：當大數(shù)據(jù)平臺需要擴容Hadoop集群時，只需在原有數(shù)據(jù)平臺的基礎(chǔ)上，添加一臺新的Hadoop節(jié)點服務(wù)器，無需對其他系統(tǒng)模塊做任何變動，具有方便快捷的特點，便于工作人員維護。

本次分布式大數(shù)據(jù)平臺依據(jù)具體職能將數(shù)據(jù)平臺劃分為五個層次，分別為：（1）運行環(huán)境層：運行環(huán)境層由操作系統(tǒng)和運行時環(huán)境兩部分構(gòu)成，負責為基礎(chǔ)設(shè)施層提供運行時環(huán)境；（2）基礎(chǔ)設(shè)施層：基礎(chǔ)設(shè)施層由Zookeeper集群和Hadoop集群兩部分構(gòu)成，負責為基礎(chǔ)平臺層提供服務(wù)，其中命名服務(wù)、分布式文件系統(tǒng)、MapReduce是該模塊的主要工作內(nèi)容；（3）基礎(chǔ)平臺層：基礎(chǔ)平臺層由HBase、任務(wù)調(diào)度控制臺和Hive構(gòu)成，主要負責為用戶網(wǎng)關(guān)層提供服務(wù)。（4）任務(wù)調(diào)度控制臺：任務(wù)調(diào)度控制臺是所有數(shù)據(jù)調(diào)度任務(wù)的中心，能夠合理安排數(shù)據(jù)處理任務(wù)的次序和等級，用戶利用任務(wù)調(diào)度控制臺提交業(yè)務(wù)，大數(shù)據(jù)平臺通過Hadoop客戶端反饋數(shù)據(jù)處理任務(wù)的執(zhí)行結(jié)果。為了提升任務(wù)調(diào)度控制臺的Hadoop集群功能，銀行應(yīng)自行開發(fā)該模塊，從而提升任務(wù)調(diào)度控制臺的靈活性。HBase是基于Hadoop的列數(shù)據(jù)庫，能夠為用戶提供數(shù)據(jù)訪問功能。Hive能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)查詢功能，用戶能夠利用Hive客戶端提交數(shù)據(jù)查詢請求，并通過客戶端的UI接口查詢反饋結(jié)果。（5）用戶網(wǎng)關(guān)層：能夠為客戶提供調(diào)用接口并對用戶的身份進行認證，通過利用用戶網(wǎng)關(guān)層實現(xiàn)與數(shù)據(jù)平臺的交互。（6）客戶應(yīng)用層：通過設(shè)計不同的終端應(yīng)用程序，實現(xiàn)對客戶的優(yōu)質(zhì)服務(wù)。

五、結(jié)語

通過以上研究發(fā)現(xiàn)，在基于Hadoop技術(shù)設(shè)計銀行大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)的過程中，通過搭建基于Hadoop技術(shù)的分布式大數(shù)據(jù)平臺，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)資源的有效整合。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)不同的數(shù)據(jù)應(yīng)用場景，針對性的優(yōu)化大數(shù)據(jù)平臺各模塊的設(shè)計，有利于充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)平臺的價值。因此，在基于Hadoop技術(shù)設(shè)計銀行大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)的過程中可以應(yīng)用上述方法。

[1]李平,李強．互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展與研究綜述[J]．電子科技大學學報,2015,44(2)：245-253．

[2]代紅．基于Hadoop的金融智能云平臺分布式架構(gòu)[J]．遼寧科技大學學報,2016,39(2)：70-90．

[3]劉智慧,張泉靈．大數(shù)據(jù)技術(shù)研究綜述[J]．浙江大學學報：工業(yè)版,2014,48(6)：957-972．

[4]孟小峰,周龍驤．數(shù)據(jù)庫技術(shù)發(fā)展趨勢[J]．軟件學報,2004,15(12)：1822-1836．

[5]李德有,解晨光．Hadoop構(gòu)建的銀行海量數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)研究[J]．哈爾濱理工大學學報,2015,20(4)：60-65．

韓健（1982—），男，北京人，碩士研究生，研究方向：大數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)挖掘。