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银行系统系列-典型数据分析平台-技术架构图
2025-05-23 16:27:58
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银行系统系列-典型数据分析平台-技术架构图
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Redis
SSDB
Streaming
客户画像
实时计算
tips：数据分析平台包括数据采集、数据收集服务、消息处理、实时计算和加载、数据存储及查询、数据分析应用几个部分。通过Android SDK、iOS SDK、JS SDK等客户端数据上传方式将数据通过Nginx加Lua服务器写入消息中心Kafka集群，Spark集群通过Spark streaming实时读取Kafka中原始数据，进行转换（添加附加信息、生成ID等），然后将转换后的数据写入Kafka中另一个Topic，同时将中间实时计算的一些结果写入SSDB和Redis中。Spark Streaming读取Kafka中转换后的数据，加载到数据仓库中。数据分析应用通过数据访问层进行查询操作，查询采用impala的视图，把HDFS表和kudu表数据用union合成一个视图。数据分析应用主要提供数据看板、运营数据分析、客户分群、客户画像等。
客户分群
消息中心
IOS SDk
缓存
Mysql
业务存储
kafka
存储引擎
数据收集
查询引擎
GraphX
KUDU
LUA
ES
数据业务逻辑访问层
nginx
数据分析
Web/JS SDk
MLLib
RestFul API
HDFS
Impala
采集方式
数据看板
Android SDk
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