随着互联网金融行业的快速发展,众多银行与互联网企业均推出了在线信贷系统。不同于传统的线下信贷,在线信贷业务用户群体庞大且交易频繁,促使信贷系统内业务数据不断累积且实时变更。此类业务数据包含用户多维度信息,具有巨大的商业价值,因此如何对其进行实时处理与分析已成为众多企业的迫切需求。目前传统的数据分析手段无法适用于海量数据场景,而数据仓库、ETL工具等离线处理技术无法满足实时处理的需求。针对海量信贷用户数据实时处理的场景,本文基于Hadoop技术研发了一套用户标签系统,主要工作如下:（1）设计信贷业务场景下的用户标签,对用户属性与行为的特征信息进行标签化描述与存储,并在此基础上,依托Storm实时计算与HBase海量数据存储技术,研发支持用户标签构造、校验功能的大数据实时处理系统。此外,本文基于HBase Coprocessor研发标签实时同步功能,标签数据可同步至Elasticsearch搜索引擎并配合Kibana实现数据分析与可视化。（2）为满足异构信贷系统下各类业务接入的需求,本文在提取其公共流程的基础上,针对业务数据收集、清洗以及标签计算环节的差异性,分别提供配置化DBMS/Kafka数据源、“元数据转化”接口以及“可计算标签”抽象类供其拓展,提升系统复用程度与可拓展性。（3）基于Storm消息确认机制设计并实现了业务数据收集、标签计算场景下的消息重试方案,引入Redis分布式悲观锁、基于版本号机制的乐观锁实现了标签构造与校验场景下的并发控制,保证了标签数据处理的可靠性与并发正确性。基于上述关键技术,本文最终实现了海量用户标签数据实时处理系统,并以信贷系统“某贷平台”为案例完成接入。经部署测试,标签构造、校验、可视化等各项功能均正常运行,同时标签构造各功能点可保持较高的实时性与吞吐量;此外,针对数据处理异常、并发处理的场景,用户标签系统仍能保证高可靠与并发正确,达到了系统开发的预期目标。