Hadoop金融大數據分析

第1章　大數據回顧
大數據是什麼
數據量
數據速度
數據類型
大數據技術的演進
過去
現在
未來
大數據願景
存儲
NoSQL
NoSQL數據庫類型
資源管理
數據治理
批量計算
實時計算
數據整合工具
機器學習
商務智能和可視化
大數據相關的職業
Hadoop架構
HDFS集群
MapReduce V1
MapReduce V2——YARN
Hadoop生態圈簡介
馴服大數據
Hadoop——英雄
HDFS——Hadoop分布式系統
Hadoop版本
發行版——本地部署
發行版——雲端
總結

第2章　金融服務中的大數據
各個行業的大數據使用情況
衛生保健
人類科學
電信
在線零售商
為什麼金融部門需要大數據
金融部門的大數據應用案例
HDFS上的數據歸檔
監管
欺詐檢測
交易數據
風險管理
客戶行為預測
情感分析——非結構化
其他應用案例
金融大數據的演進過程
應該如何學習金融大數據
把你的數據上傳到 HDFS上
從 HDFS上查詢數據
在 Hadoop上的 SQL
實時
數據治理和運營
ETL工具
數據分析和商業智能
金融大數據的實現
關鍵挑戰
克服挑戰
總結

第3章　在雲端使用 Hadoop
大數據雲的故事
原因
時機
收獲
項目細節——在雲中進行風險模擬
解決方案
現實世界
目標世界
數據轉換
數據分析
總結

第4章　使用 Hadoop進行數據遷移.
項目細節——歸檔你的交易數據
解決方案
項目第一階段——分裂交易數據到數據倉庫和 Hadoop
項目第二階段——完成數據從關系型數據倉庫到 Hadoop的遷移
總結

第5章　入門
項目詳細信息——風險和監管報告
解決方案
現實世界
目標世界
數據收集
數據轉換
數據分析
總結

第6章　變得有經驗.
實時大數據
項目細節——識別欺詐交易
解決方案
現實世界
目標世界
馬爾科夫鏈模型執行——批處理模式
數據收集
數據轉換
總結

第7章　深入擴展 Hadoop的企業級應用
擴展開來——實際上的水平
更多的大數據使用案例
使用案例——再談欺詐問題
解決方案
使用案例——用戶投訴
解決方案
使用案例——算法交易
解決方案
使用案例——外匯交易
解決方案
使用案例——基於社交媒體的交易數據
解決方案
使用案例——非大數據
解決方案
數據湖
Lambda架構
大數據管理
Apache Falcon概覽
安全性
總結

第8章　Hadoop的快速增長
Hadoop發行版的升級周期
最佳實踐和標准
環境
與 BI和 ETL工具的集成
提示
新的趨勢
總結