网贷风控体系之-系统架构

目前常见的大数据架构是基于实时大数据处理框架Lambda架构。Lambda架构的数据通道分为实时流和离线两部分。流式通道处理为保障实效性更多的以增量计算为主辅助参考，而批处理层则对数据进行全量运算，保障其最终的一致性。Lambda架构整合离线计算和实时计算，融合不可变性，读写分离和复杂性隔离等一系列架构原则，可集成Hadoop，Kafka，Storm，Spark，Hbase等各类大数据组件。该大数据系统架构具有容错性和鲁棒性，低延时，横向扩容，通用性，可扩展，方便查询，易于维护，易调试等关键特性。
随着数据分析工作已经经历了长足的发展，尤其是以商业智能（BI）系统为主的数据分析，已经有了非常成熟和稳定的技术方案。核心的模块是Cube（数据立方，一个更高层的业务模型抽象），在Cube之上可以进行多种操作，例如上钻、下钻、切片等操作,独有的多维查询语言MDX，搭建出一套OLAP分析系统。但是BI系统更多的以分析业务数据产生的密度高、价值高的结构化数据为主，对于非结构化和半结构化数据的处理非常乏力。随着异构数据源的增加，如视频，文本，图片等数据源，要解析数据内容进入数据仓库，则需要非常复杂的ETL程序，从而导致ETL变得过于庞大和臃肿。当数据量过大的时候，性能会成为瓶颈，在TB/PB级别的数据量上表现出明显的吃力。上述的Lambda架构，不仅满足了业务发展的需求，也极大的提高了系统的处理能力和各项指标要求。

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