每周一本書之《Hadoop金融大數據分析》

隨著數據的增長以及企業每天處理越來越多的數據， Hadoop作為一個數據平台已經變得很流行。金融行業想要最小化風險和最大化收益， Hadoop作為一個主宰大數據市場的工具，在其中起著很大的作用。

今天，小編為大家推薦的是一位有著超過15年經驗的自由大數據架構師Rajiv Tiwari撰寫的《Hadoop金融大數據分析》。

該書介紹了大數據和 Hadoop的基礎知識，讓讀者掌握項目管理、欺詐檢測等 TOP大數據金融項目，其中不僅包含行業參考和代碼模板，同時包括實現中使用的多個 Hadoop組件。

讀完《Hadoop金融大數據分析》，讀者會理解一些行業領先的架構模式、大數據管理經驗、竅門和大數據最佳實踐方案，以便基於 Hadoop成功地開發出適合自己的解決方案。

你將從本書中得到什麼？

了解大數據和Hadoop基礎，包括實際的金融使用案例。

了解基於Hadoop的金融項目的闡述和解決方案、大數據監管，以及如何保持Hadoop的勢頭。

在Hadoop平台上開發一系列從小規模到大規模的數據項目的解決方案。

了解如何從雲上掌握大數據。

在當前的實際業務情況下，在企業級管理上擴大現有平台。

本書從內容上分為8個章節：

第一章：大數據回顧。本章包含大數據概覽、前景和技術演變，也介紹了 Hadoop架構的基本知識、組成部分和分散式框架。如果你之前已經了解 Hadoop，這一章可以忽略。

第二章：金融服務中的大數據。本章將延伸到站在一個金融機構的角度去看大數據。主要介紹大數據在金融部門的演進故事，在項目落地時的一些挑戰，以及利用相關工具和技術處理金融案例的應用。

第三章：在雲端使用 Hadoop。本章包含大數據在雲端使用的概覽，以及基於端到端數據處理的樣本投資組合風險模擬項目。

第四章：使用 Hadoop進行數據遷移。本章討論了將歷史數據從傳統數據源遷到 Hadoop上的幾種常用項目。

第五章：入門。本章包含了一個非常大的企業數據平台的實施項目，以支持各種風險和監管要求。

第六章：變得有經驗。本章給出了實時分析的概覽和檢測欺詐交易的樣本項目。

第七章：深入擴展 Hadoop的企業級應用。本章包含的主題擴展到 Hadoop在公司中的使用，如企業數據湖、 Lambda架構和數據管理。還介紹了更多基本的財務案例與簡短的解決方案。

第八章：Hadoop的快速增長。本章討論了 Hadoop分散式架構的升級周期，並用最佳實踐和標準完成此書。

溫馨提示：

閱讀這本書你需要哪些基礎知識？

因為Hadoop是一個數據處理和分析的技術框架，因此在資料庫、項目和分析工具上有一些經驗對讀者會有幫助。

這本書是一個入門指南，包含了大量外部引用的大數據產品。因此，如果在任何時候需要深入了解 Hadoop，小編鼓勵讀者參考書中提到的外部資源。

適讀人群：

本書主要面向致力於使用 Hadoop的金融部門工作人員，包含數據項目開發人員、分析師、架構師和管理人員。

它也有助於來自其他行業最近轉換或想將業務領域轉向金融部門的技術專業人士。

作者簡介：

Rajiv Tiwari，有著超過 15年經驗的自由大數據架構師，他的研究方向包括大數據、數據分析、數據管理、數據架構、數據清洗 /數據整合、數據倉庫，以及銀行和其他金融組織中的數據智能等。

畢業於瓦拉納西印度理工學院（ IIT）電子工程專業的他，在英國工作了10年有餘，大部分時間居住在英國金融城——倫敦。從 2010年起， Rajiv 就開始使用 Hadoop，當時銀行部門使用 Hadoop 的還很少。他目前正在幫助1級投資銀行（ Tier 1 Investment Bank）在 Hadoop平台上實施一個大型風險分析項目。