【摘 要】
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在大数据征信场景中,数据具有超高维、海量、来源广泛、结构复杂等特点,征信数据中蕴藏着巨大价值,如何快速挖掘提取其中价值是征信从业人员普遍关注的问题。随着大数据技术的蓬勃发展,业界涌现各种计算引擎,大致包括批处理和流处理两类,用于解决不同业务场景。利用大数据创新征信服务,对于拓宽征信市场的广度和宽度十分有利,大数据征信的发展趋势具有客观必然性。但是在大数据征信场景中,任务具有实时和离线相混合的特性,
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在大数据征信场景中,数据具有超高维、海量、来源广泛、结构复杂等特点,征信数据中蕴藏着巨大价值,如何快速挖掘提取其中价值是征信从业人员普遍关注的问题。随着大数据技术的蓬勃发展,业界涌现各种计算引擎,大致包括批处理和流处理两类,用于解决不同业务场景。利用大数据创新征信服务,对于拓宽征信市场的广度和宽度十分有利,大数据征信的发展趋势具有客观必然性。但是在大数据征信场景中,任务具有实时和离线相混合的特性,经过前期技术调研与分析,单一的分布式计算引擎无法满足日益增长的需求,在任务开发和资源管理方面存在问题,因此对面向大数据征信的分布式计算系统提出如下挑战:（1）复杂任务开发成本高、系统维护难、代码复用性低;（2）分布式资源管理不够灵活,调度策略固定,未充分考虑任务性质和集群负载情况;（3）缺乏统一可视化的分布式计算系统,大数据征信分析过程不够便捷灵活,数据价值生产效率低。针对上述问题,本文内容重点围绕任务开发和资源管理进行探索和分析,并进行面向大数据征信的分布式计算系统的研究与实现,主要研究内容包含如下三项:（1）设计并实现了批流统一的可视化业务流开发工具:基于Apache Beam进行批流统一编程,复杂任务可通过任务进行上下依赖连接构成复杂业务流,构建完成后可选择合适的分布式计算引擎进行业务流执行,该工具增强项目代码复用性、减少复杂任务的开发成本、便于大数据征信服务开展;（2）探索并实现基于混合任务的动态调度策略:基于Hadoop YARN作为大数据资源统一管理器,在资源管理中充分考虑任务性质并划分离线和实时双队列,以此提高二类任务的公平调度性;充分考虑队列资源压力情况,根据负载变化进行动态策略调整,从而达到在不同情况下适度降低任务执行和调度时间的目的;（3）设计并实现面向大数据征信的分布式计算系统:为大数据征信开发人员构建基于Web统一可视化的开发环境,同时提供数据管理、任务管理、资源管理三大能力。本系统的研究依托于国家重点研发计划“大数据征信及智能评估技术”,在大数据征信的场景下提供数据管理、任务管理、资源管理一体化的分布式计算系统,同时验证本系统的有效性和实用性。
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