.net流式大数据处理

简述信息一览：

• 1、流式数据处理在金融领域的应用有哪些?

流式数据处理在金融领域的应用有哪些?

1、定义与特性流式数据库：它是专为实时、连续数据流设计的数据库，以极低延迟和高吞吐量处理海量数据，尤其在金融交易、欺诈检测和物联网等领域大显身手，区别于OLAP数据库，它支持实时的、有状态的流式SQL查询。

2、主要用于金融、电商等领域的实时计算场景。在阿里巴巴内部，已成功应用于多个业务场景，并取得显著成效。系统特点：高可用：确保系统稳定运行，满足实时计算的高可靠性要求。低延时：实现数据的快速处理和分析，满足实时性需求。技术优势：强大的流式计算能力：能够高效、准确、可靠地处理和分析流式数据。

3、Apache Kafka：由Scala写成。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统高通量、低等待的平台。流式计算的应用场景流式处理可以用于两种不同场景： 事件流和持续计算。

4、大数据在金融领域中有哪些应用？应用很广，定价、授信、风控领域尤其多，我这边主要用到的分析软件是单位的帆软FineBI系统，应用案例随便说两个： 车险。其实根据车主的日常行车路线、里程、行车习惯、出险记录、职业、年龄、性别，可以给出非常不同的定价。

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