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Hadoop
Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開(kāi)發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。
用戶(hù)可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開(kāi)發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。
[1] Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱(chēng)HDFS。HDFS有高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來(lái)訪問(wèn)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應(yīng)用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問(wèn)（streaming access）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。
重慶分公司
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SPARK （Spark）Apache Spark 是專(zhuān)為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的快速通用的計(jì)算引擎。Spark是UC Berkeley AMP lab (加州大學(xué)伯克利分校的AMP實(shí)驗(yàn)室)所開(kāi)源的類(lèi)Hadoop MapReduce的通用并行框架，Spark，擁有Hadoop MapReduce所具有的優(yōu)點(diǎn)；但不同于MapReduce的是——Job中間輸出結(jié)果可以保存在內(nèi)存中，從而不再需要讀寫(xiě)HDFS，因此Spark能更好地適用于數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)等需要迭代的MapReduce的算法。
Spark 是一種與 Hadoop 相似的開(kāi)源集群計(jì)算環(huán)境，但是兩者之間還存在一些不同之處，這些有用的不同之處使 Spark 在某些工作負(fù)載方面表現(xiàn)得更加優(yōu)越，換句話(huà)說(shuō)，Spark 啟用了內(nèi)存分布數(shù)據(jù)集，除了能夠提供交互式查詢(xún)外，它還可以?xún)?yōu)化迭代工作負(fù)載。
Spark 是在 Scala 語(yǔ)言中實(shí)現(xiàn)的，它將 Scala 用作其應(yīng)用程序框架。與 Hadoop 不同，Spark 和 Scala 能夠緊密集成，其中的 Scala 可以像操作本地集合對(duì)象一樣輕松地操作分布式數(shù)據(jù)集。hive是基于Hadoop的一個(gè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫(kù)表，并提供簡(jiǎn)單的sql查詢(xún)功能，可以將sql語(yǔ)句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進(jìn)行運(yùn)行。 其優(yōu)點(diǎn)是學(xué)習(xí)成本低，可以通過(guò)類(lèi)SQL語(yǔ)句快速實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的MapReduce統(tǒng)計(jì)，不必開(kāi)發(fā)專(zhuān)門(mén)的MapReduce應(yīng)用，十分適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)分析。
Hadoop
Hadoop是一個(gè)由Apache基金會(huì)所開(kāi)發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。
用戶(hù)可以在不了解分布式底層細(xì)節(jié)的情況下，開(kāi)發(fā)分布式程序。充分利用集群的威力進(jìn)行高速運(yùn)算和存儲(chǔ)。
[1] Hadoop實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），簡(jiǎn)稱(chēng)HDFS。HDFS有高容錯(cuò)性的特點(diǎn)，并且設(shè)計(jì)用來(lái)部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）來(lái)訪問(wèn)應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)，適合那些有著超大數(shù)據(jù)集（large data set）的應(yīng)用程序。HDFS放寬了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式訪問(wèn)（streaming access）文件系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)。
大數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)控的幫助
大數(shù)據(jù)可以提供全面的多角度的數(shù)據(jù)，降低借款人的貸款的風(fēng)險(xiǎn)。
企業(yè)指標(biāo)：宏觀指標(biāo)，行業(yè)指標(biāo)，企業(yè)指標(biāo)，財(cái)務(wù)指標(biāo)
個(gè)人指標(biāo)：宏觀，行業(yè)，個(gè)人。
指標(biāo)頻率：日，月，季，年
個(gè)人版風(fēng)控系統(tǒng)查詢(xún):
A個(gè)人收入
B銀行流水
C負(fù)債
D汽車(chē)折舊系數(shù)
E×××折現(xiàn)系數(shù)
企業(yè)版風(fēng)控系統(tǒng)查詢(xún)
絕對(duì)指標(biāo)
A資產(chǎn)總計(jì)
B負(fù)債總計(jì)
C營(yíng)業(yè)總成本/營(yíng)業(yè)總收入
D銷(xiāo)售毛利率
現(xiàn)金收益
E凈資產(chǎn)收益率ROE
F經(jīng)營(yíng)活動(dòng)凈收益/利潤(rùn)總額（TTM）
G經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金凈流量/營(yíng)業(yè)總收入
H籌資活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~占比
I投資活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~占比
償債能力
J資產(chǎn)負(fù)債率
K有形資產(chǎn)/總資產(chǎn)
L權(quán)益乘數(shù)
M流動(dòng)比率
N速動(dòng)比率
營(yíng)運(yùn)能力
O存貨周轉(zhuǎn)率
P應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率
Q應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率
R凈資產(chǎn)（同比增長(zhǎng)率）
S固定資產(chǎn)投資擴(kuò)張率
T利潤(rùn)總額/息稅前利潤(rùn)
U股東權(quán)益合計(jì)/負(fù)債總計(jì)
V. EBITDA率%
風(fēng)控流程
3.1業(yè)務(wù)流程
1.借款人進(jìn)行咨詢(xún)；
2.填寫(xiě)申請(qǐng)表和有關(guān)資料，提交給業(yè)務(wù)員；
3.業(yè)務(wù)員添加客戶(hù)至客戶(hù)室；
4.業(yè)務(wù)員為客戶(hù)發(fā)起授信申請(qǐng)，進(jìn)入授信審核，審核成功后，借款人獲得授信額度。
5.業(yè)務(wù)員為借款人發(fā)起借款申請(qǐng)，進(jìn)入借款審核，審核成功后，財(cái)務(wù)放款，借款成功.
3.2授信審核流程（貸前流程）
1.業(yè)務(wù)員為自己客戶(hù)發(fā)起授信申請(qǐng)；
2.業(yè)務(wù)主管進(jìn)行初審，審核通過(guò)進(jìn)入風(fēng)控委員初審，駁回返回上級(jí)，拒絕的授信失??；
3.風(fēng)控委員進(jìn)行初審；
4.風(fēng)控主管進(jìn)行復(fù)審；
5.貸審會(huì)進(jìn)行審核；
6.總經(jīng)理進(jìn)行終審，審核通過(guò)，授信成功，借款人獲得授信額度。
3.3
借款審核流程（貸中流程）
1.借款人擁有一定的授信額度，業(yè)務(wù)員為借款人發(fā)起借款申請(qǐng)；
2.業(yè)務(wù)主管進(jìn)行初審，審核通過(guò)進(jìn)入風(fēng)控委員初審，駁回返回上級(jí)，拒絕的授信失??；
3.風(fēng)控委員進(jìn)行初審；
4.風(fēng)控主管進(jìn)行復(fù)審；
5.總經(jīng)理進(jìn)行終審；
6.審核通過(guò)的，財(cái)務(wù)放款，借款人借款成功。
3.4貸后流程
貸款到期，借款人還款。其中借款人可以提前還款，若到期未能還款，則有展期申請(qǐng)、強(qiáng)制結(jié)清、押品結(jié)清、押品處置、違約金法系處理。
借款人還清貸款，即可拿回抵押物品。
四。風(fēng)險(xiǎn)管理全面解決方案
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