金融大数据平台架构设计与选型
📚 共计 30 章节
01
金融大数据概述
金融行业数据特征 · 大数据技术栈演进 · 平台架构设计原则
基础
架构
02
数据采集层设计
日志采集（Flume/Filebeat）· 数据库采集（Canal/Debezium）· 消息队列选型（Kafka/Pulsar）
采集
消息
03
数据存储层设计
分布式文件系统（HDFS/对象存储）· 列式存储（HBase/Cassandra）· 数据湖（Delta Lake/Iceberg）
存储
数据湖
04
数据计算层设计
批处理（Spark/Flink Batch）· 流处理（Flink/Spark Streaming）· OLAP引擎（ClickHouse/Doris）
计算
OLAP
05
数据调度与治理
任务调度（Airflow/DolphinScheduler）· 元数据管理（Atlas/DataHub）· 数据质量监控
调度
治理
06
数据安全与权限
数据脱敏 · 访问控制（Ranger/Sentry）· 审计日志 · 加密传输
安全
权限
07
实时风控场景架构
实时特征计算 · 规则引擎 · 模型推理 · 延迟与吞吐平衡
风控
实时
08
离线报表场景架构
ETL流程设计 · 分层建模（ODS/DWD/DWS/ADS）· 调度依赖管理
离线
报表
09
数据服务层设计
统一查询网关 · API网关 · 缓存策略（Redis/Alluxio）· 限流降级
服务
网关
10
监控与运维体系
集群监控（Prometheus/Grafana）· 日志中心（ELK）· 告警与自愈
监控
运维
11
容器化与云原生
Kubernetes部署大数据组件 · 弹性伸缩 · 资源隔离
云原生
K8s
12
数据湖与湖仓一体
Lakehouse架构 · ACID事务 · 批流一体实践
数据湖
湖仓
13
实时数仓架构
Kappa架构 · Lambda架构对比 · 实时物化视图
实时数仓
架构
14
数据中台建设
数据资产目录 · 数据服务化 · OneData方法论
中台
资产
15
金融级高可用设计
多活架构 · 异地容灾 · 数据一致性保障
高可用
容灾
16
成本优化实践
存储压缩 · 计算资源弹性 · 冷热数据分层
成本
优化
17
选型方法论
技术选型矩阵 · POC验证流程 · 社区活跃度评估
选型
方法论
18
开源组件对比
Hadoop vs Spark · Flink vs Storm · Kafka vs Pulsar
对比
开源
19
商业产品选型
Cloudera vs Databricks · 云原生数据仓库（Snowflake/Redshift）
商业
选型
20
架构演进案例
从传统数仓到大数据平台 · 从批处理到实时化
演进
案例
21
数据建模方法论
维度建模 · 事实表设计 · 缓慢变化维处理
建模
维度
22
实时特征平台
特征存储 · 特征回溯 · 在线/离线一致性
特征
实时
23
数据血缘与溯源
血缘采集 · 影响分析 · 数据地图
血缘
溯源
24
测试与灰度发布
数据比对 · 回滚策略 · 金丝雀发布
测试
灰度
25
性能调优实战
Spark Shuffle优化 · Flink Checkpoint调优 · HBase RowKey设计
调优
性能
26
金融合规与监管
GDPR · 等保2.0 · 数据分类分级
合规
监管
27
AI与大数据融合
MLOps · 特征工程平台 · 模型服务
AI
MLOps
28
数据可视化
BI工具选型（Superset/Tableau）· 大屏设计 · 自助分析
可视化
BI
29
团队协作与DevOps
Git Flow · CI/CD · 代码规范 · 文档管理
DevOps
协作
30
未来趋势
Serverless大数据 · Data Mesh · AI原生数据平台
趋势
前沿