开源数据库在金融行业的应用实践
apache superset使用案例
apache superset使用案例全文共四篇示例，供您参考第一篇示例：Apache Superset是一个开源的数据可视化平台，它提供了丰富的数据探索和可视化工具，可以帮助用户快速分析和理解数据。
下面我们将介绍一些关于Apache Superset使用的案例，希望能够为大家提供一些灵感和启发。
1. 电商数据分析假设我们是一家电商公司，我们想要对我们的销售数据进行分析，以便了解产品销售情况、用户行为等信息。
我们可以使用Apache Superset连接我们的数据库，通过SQL查询和可视化图表来分析销售额、订单量、用户地域分布等数据。
通过这些分析，我们可以更好地了解市场需求，制定营销策略，优化产品结构，提高销售效率。
2. 金融数据监控在金融行业，数据的实时监控和分析至关重要。
我们可以使用Apache Superset连接金融交易数据进行监控和分析，比如股票交易数据、汇率数据、债券数据等。
通过构建实时监控的仪表盘，我们可以对市场行情进行实时跟踪，发现潜在的风险和机遇，及时做出决策。
3. 健康数据分析在医疗健康领域，数据分析对于疾病预测、健康管理等方面有着重要作用。
通过使用Apache Superset连接医疗健康数据，我们可以进行疾病发病趋势分析、慢病管理分析、医疗资源分布等工作。
通过可视化分析，我们可以更好地了解疾病的传播规律，提高医疗资源的利用效率，改善健康管理水平。
4. 社交媒体数据分析随着社交媒体的普及，大量的用户行为数据产生并积累。
我们可以使用Apache Superset连接社交媒体数据进行用户行为分析、内容趋势分析等工作。
通过可视化分析，我们可以了解用户的兴趣爱好、时间分布、内容喜好等信息，从而更好地制定推广策略，提高用户参与度。
5. 航空运输数据分析航空运输行业对数据的实时监控和分析要求也很高。
我们可以使用Apache Superset连接航空运输数据进行航班时刻监控、航班延误分析、客流量分析等工作。
开放源代码软件在金融行业中的应用
开放源代码软件在金融行业中的应用随着科技的快速发展，金融行业的巨大变化不可避免。
在这个高速的时代，开放源代码软件的应用在金融行业中变得越来越重要。
一、开放源代码软件在金融行业中的应用开放源代码软件是一种广泛被使用的软件工具，它具有可访问性、互操作性以及可自由分发性等特征。
因此，许多金融机构正在将开放源代码软件整合入其日常业务中。
开放源代码软件在金融行业中的应用包括：1. 流程自动化开源软件使得金融机构能够通过在各大业务流程中整合基于规则的引擎（BRMS）和工作流系统，从而实现大规模的流程自动化处理。
例如AntSword等工具能够在金融行业中发挥重要的作用。
2. 数据管理和分析开源软件具有出色的数据处理和管理能力，这使得它成为金融行业中的一种流行选择。
金融机构可以借助于大数据管理和机器学习软件工具，以更好地管理其客户、交易以及公司业务运营。
Hadoop和Apache Solr等开源软件都可以用于大数据管理和分析。
3. 风险分析和管理开源风险管理和规则管理软件作为金融机构风险管理的基础，可以为机构的交易、产品和业务实践带来更加精准的监管。
RiskIQ和QuantLib是目前在市场上比较流行的开源风险管理软件。
开源规则管理软件如Drools等，可以帮助机构制定更加精确的风险管理策略。
此外，在金融行业中，也有很多合成数据软件可供选择。
4. 数字身份管理和安全在安全意识日益增加的当下，数字身份管理与安全问题也成为了金融行业的主要挑战之一。
因此，许多金融机构借助开源安全解决方案，以保护客户的财务数据安全。
例如，OpenID和OAuth是当前很流行的数字身份管理和安全协议。
二、开放源代码软件的优势开源软件具有以下优势：1. 价格低廉开源软件通常是免费提供的，即使有费用，也比商业软件要便宜得多。
因此，金融机构没有必要在购买高成本软件上占用大量资金。
2. 高度可定制性和灵活性由于开源软件的源代码是可访问的，因此机构可以根据需要将其定制得更加适合自己的需求。
简述数据处理的应用场景及常见处理工具
简述数据处理的应用场景及常见处理工具数据处理是指对原始数据进行提取、转换、加载和分析的过程。
随着大数据时代的到来，数据处理在各个行业中变得越来越重要。
本文将简要介绍数据处理的应用场景以及常见的处理工具。
一、应用场景1. 电商行业：在电商行业中，数据处理可以用于分析用户行为、购买习惯等，从而为企业提供精准的营销策略。
常见的数据处理应用场景包括用户画像分析、推荐算法优化等。
2. 金融行业：金融行业是数据处理的重要应用领域之一。
数据处理可以用于风险管理、欺诈检测、信用评估等。
通过对大量的金融数据进行处理和分析，可以帮助金融机构做出更准确的决策。
3. 物流行业：物流行业需要大量的数据处理来优化运输路线、提高配送效率。
通过对物流数据进行处理，可以实时监控货物的位置、预测交通状况等，从而提高物流运输的效率和准确性。
4. 医疗行业：在医疗行业中，数据处理可以用于疾病预测、药物研发等。
通过对患者的医疗数据进行处理和分析，可以提供更准确的诊断结果，帮助医生做出更科学的治疗方案。
5. 媒体行业：在媒体行业中，数据处理可以用于用户画像分析、内容推荐等。
通过对用户的浏览行为和兴趣偏好进行分析，可以为用户提供个性化的内容推荐，提高用户的粘性和活跃度。
二、常见处理工具1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，可以用于处理大规模的数据。
它采用了分布式存储和计算的架构，能够高效地处理海量数据。
Hadoop主要包括HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算模型）两个核心组件。
2. Spark：Spark是一个快速而通用的集群计算系统，可以用于大规模数据处理。
与Hadoop相比，Spark具有更快的速度和更丰富的功能。
Spark支持多种编程语言，并提供了丰富的API，方便用户进行数据处理和分析。
3. SQL：SQL是结构化查询语言的缩写，是一种用于管理和处理关系型数据库的语言。
SQL可以用于查询、插入、更新和删除数据，是数据处理的重要工具之一。
大数据技术在金融行业的运用及其挑战
大数据技术在金融行业的运用及其挑战第1章引言 (3)1.1 大数据时代的金融发展 (3)1.1.1 金融行业的发展趋势 (3)1.1.2 大数据技术对金融行业的影响 (3)1.2 金融大数据的概念与特点 (4)第2章大数据技术在金融行业的应用 (4)2.1 数据采集与存储 (4)2.2 数据挖掘与分析 (4)2.3 数据可视化与决策支持 (5)第3章金融行业大数据技术架构 (5)3.1 分布式计算框架 (5)3.1.1 Hadoop (5)3.1.2 Spark (5)3.1.3 Flink (6)3.2 分布式存储系统 (6)3.2.1 HDFS (6)3.2.2 HBase (6)3.2.3 Cassandra (6)3.3 数据处理与分析工具 (6)3.3.1 Hive (6)3.3.2 Pig (6)3.3.3 R (7)3.3.4 Python (7)第4章大数据在风险管理中的应用 (7)4.1 信用风险管理 (7)4.1.1 客户信用评估 (7)4.1.2 早期预警系统 (7)4.2 市场风险管理 (7)4.2.1 市场趋势分析 (7)4.2.2 风险敞口监测 (7)4.3 操作风险管理 (7)4.3.1 内部操作风险控制 (7)4.3.2 合规风险管理 (8)4.3.3 信息安全风险管理 (8)第5章大数据在客户关系管理中的应用 (8)5.1 客户画像构建 (8)5.2 客户细分与精准营销 (8)5.3 客户满意度与忠诚度分析 (9)第6章大数据在投资决策中的应用 (9)6.1 股票市场分析 (9)6.1.1 股票市场大数据来源及处理 (9)6.1.2 大数据技术在股票市场分析中的应用 (9)6.2 固定收益市场分析 (10)6.2.1 固定收益市场大数据来源及处理 (10)6.2.2 大数据技术在固定收益市场分析中的应用 (10)6.3 金融衍生品市场分析 (10)6.3.1 金融衍生品市场大数据来源及处理 (10)6.3.2 大数据技术在金融衍生品市场分析中的应用 (10)第7章大数据在反洗钱中的应用 (11)7.1 客户身份识别 (11)7.1.1 数据整合与分析 (11)7.1.2 客户画像构建 (11)7.1.3 异常交易预警 (11)7.2 交易监测与分析 (11)7.2.1 交易数据挖掘 (11)7.2.2 实时交易监控 (11)7.2.3 交易行为分析 (11)7.3 洗钱风险防范与控制 (12)7.3.1 风险评估模型 (12)7.3.2 智能合规检查 (12)7.3.3 风险控制策略优化 (12)第8章大数据在金融监管中的应用 (12)8.1 监管数据采集与处理 (12)8.1.1 数据采集 (12)8.1.2 数据处理 (13)8.2 风险评估与预警 (13)8.2.1 风险评估 (13)8.2.2 风险预警 (13)8.3 监管政策制定与优化 (13)8.3.1 监管政策制定 (14)8.3.2 监管政策优化 (14)第9章大数据技术在金融行业的挑战与应对 (14)9.1 数据质量与一致性 (14)9.1.1 建立严格的数据质量控制体系，保证数据的真实性、完整性及准确性； (14)9.1.2 采用数据清洗、去重等技术手段，提高数据质量； (14)9.1.3 制定统一的数据标准和规范，保证数据在不同系统、部门之间的一致性； (14)9.1.4 强化数据治理，对数据质量进行持续监控和评估。
金融行业开源软件测评方法示例
金融行业开源软件测评方法示例如题所示，本文将为您介绍金融行业开源软件的测评方法示例。
在金融行业，开源软件利用率高，因为它们可以节约成本、提高效率，同时还能够促进创新。
然而，选择合适的开源软件并进行有效的测评是非常重要的。
下面，我将为您详细介绍在金融行业开源软件测评方法的示例。
一、市场调研在选择开源软件之前，透彻地了解市场上有哪些开源软件以及它们的使用情况是至关重要的。
市场调研可以帮助我们了解到不同软件的特点、优势和劣势，从而为我们的选择提供参考。
首先可以查看一些权威的金融行业媒体或者专业网站上的软件评测报告，对比各类开源软件的使用场景和用户反馈。
二、功能对比在进行软件测评时，对比各种软件的功能是必不可少的一步。
仔细分析每款软件的功能特点、适用范围、实际效果等方面的细节。
我们可以从交易、风险控制、结算等多个方面进行对比，以确定软件是否能够满足我们的实际需求。
三、性能评估除了功能外，金融行业开源软件的性能也是关键因素之一。
我们可以通过模拟大规模交易、压力测试等方式来评估软件的性能。
这可以帮助我们了解在实际使用中软件的稳定性、响应速度、并发处理能力等重要指标。
四、安全性检测在金融行业，安全性是最为重要的考量因素之一。
在选择开源软件时，必须对其安全性进行严格检测。
我们可以参考其加密机制、漏洞修复速度等方面的信息，也可以借助第三方安全认证机构的评估报告来进行综合评估。
五、社区支持开源软件的社区支持也是很重要的一环。
一个活跃的社区可以提供及时的技术支持，丰富的教程和案例等。
我们可以通过参与社区讨论、查看开源社区的活跃度、以及开源软件的更新周期等方面来评估其社区支持情况。
在本文的总结部分，我认为金融行业开源软件的测评方法非常重要，需要综合考虑功能、性能、安全性和社区支持等多方面的因素，才能选择到适合自己的软件。
通过对这些方法的全面测评，我们可以更好地选择到高质量的金融行业开源软件，从而提高工作效率，降低成本，推动金融行业的创新发展。
分布式账本——区块链开源项目实践的内容
分布式账本——区块链开源项目实践的内容1. 区块链技术近年来备受关注，其在金融、供应链管理、医疗健康等领域的应用不断拓展。
2. 区块链的核心特点之一就是其去中心化和分布式账本的特性，这使得数据更加安全和可靠。
3. 区块链的发展离不开开源项目的推动，许多区块链项目都是基于开源代码开发的。
4. 区块链作为一种革命性的技术，对传统的金融和商业模式产生了深远的影响，也推动了更多开源项目的诞生。
5. 开源项目在区块链领域的实践不仅加速了技术的发展，也促进了社区的合作和共享。
6. 比特币是区块链技术的鼻祖，其开源代码激发了许多后续项目的灵感和创新。
7. 以太坊是另一种开源的区块链项目，其智能合约功能让开发者可以在区块链上构建更多种类的应用。
8. 区块链开源项目的实践不仅仅局限于货币领域，还包括身份认证、供应链管理、版权保护等方面的应用。
9. Hyperledger是Linux Foundation推出的一个开源区块链项目，旨在促进企业间的合作和创新。
10. Hyperledger Fabric是Hyperledger项目中的一个分布式账本平台，旨在帮助企业构建自己的区块链网络。
11. Hyperledger Fabric在金融、物流、医疗保健等行业都有广泛的应用场景，其开源的特性也吸引了许多开发者的关注。
12. Corda是另一个知名的开源区块链项目，由R3公司推出，专注于金融领域的应用。
13. Corda的特点是其面向合同的设计，可以满足金融机构对于隐私和安全性的要求。
14. 区块链开源项目的实践不仅推动了技术的创新，还推动了区块链应用在更多领域的普及。
15. 区块链技术虽然仍处于早期阶段，但其潜力巨大，相信随着更多开源项目的涌现，区块链技术将为我们的生活带来更多便利与安全。
Python技术在金融行业中的实际应用案例
Python技术在金融行业中的实际应用案例随着科技的不断进步，金融行业也在逐渐转向数字化和自动化。
而Python作为一种功能强大的编程语言，正日益成为金融机构的首选工具之一。
Python的简洁性、灵活性以及庞大的开源社区支持，使得它在金融行业中的实际应用案例越来越多。
本文将介绍几个典型的金融行业中Python技术的应用案例。
1. 量化交易量化交易是金融行业中一个重要的应用领域，它通过利用计算机算法来分析和预测市场行情，帮助投资者进行交易决策。
Python在量化交易中的应用非常广泛。
Python的简洁的语法和丰富的第三方库使得开发者可以快速地实现各种量化交易策略。
比如，使用Python中的pandas库和numpy库可以进行数据处理和分析，使用matplotlib库可以进行数据可视化，使用scipy库可以进行统计分析，使用sklearn库可以进行机器学习。
这些库的强大功能和易用性，使得Python在量化交易领域中得以广泛应用。
2. 数据分析和风险管理金融行业需要处理大量的数据，而Python在数据处理和分析方面有着非常强大的功能。
金融机构可以使用Python来处理和分析海量的金融数据，从中提取有价值的信息用于决策。
Python中的pandas库提供了丰富的数据处理和分析工具，可以轻松地进行数据清洗、数据筛选、数据转换等操作。
此外，Python中还有一些专门用于金融数据分析的库，如pyfolio和zipline等，它们提供了一系列用于风险管理和投资组合分析的工具。
Python的这些数据分析和风险管理的功能，对金融机构来说是非常有价值的。
3. 自动化报表生成金融机构需要定期生成各种报表，如财务报表、风险报告等。
Python可以通过自动化脚本来生成这些报表，提高工作效率和准确性。
Python中的第三方库，如openpyxl和xlwings可以读写Excel文件，通过程序自动生成报表。
与传统的手动制作报表相比，使用Python进行自动化报表生成可以大大节省时间和精力，同时减少错误的发生。
复旦开源中文金融语料
复旦开源中文金融语料
近年来，人工智能和数据挖掘技术的快速发展，对金融领域的应
用带来了巨大的机遇和挑战。
在这个背景下，为金融领域提供高质量
的中文语料库，是很有价值的工作。
近日，复旦大学推出了一款开源
的中文金融语料库，为金融领域的研究和应用提供了很好的数据基础。
这款中文金融语料库包含了数十万条金融相关的中文文本数据，
包括了新闻、评论、公告和研报等多种形式的文本。
这些数据的来源
包括了多家国内金融机构、媒体和研究机构，能够广泛而全面地反映
出金融领域的动态和趋势。
此外，中文金融语料库还提供了多种数据预处理和分析工具，包
括了分词、文本分类、命名实体识别和情感分析等功能。
这些工具能
够帮助研究人员更加高效地处理和分析语料库中的数据，从而挖掘出
潜在的金融风险和机会。
复旦大学的中文金融语料库不仅为学术界提供了丰富的研究资源，也为金融业内的从业人员提供了实践应用的支持。
比如，通过对金融
市场的新闻和评论进行情感分析，可以推测市场的情绪和预期，提前
布局投资策略；通过对上市公司的公告进行文本分类，可以及时了解
公司的业务和发展动态，从而更好地评估投资价值。
中文金融语料库的开源意味着数据的透明和共享，为更多的研究
机构和从业人员提供了便利。
同时，也能够促进数据科学和人工智能
技术在金融领域的应用，加快金融创新和发展。
总之，中文金融语料库的推出，为金融领域的研究和应用提供了
重要的基础资源。
相信在大家的共同努力下，这个资源将不断完善和
更新，为金融领域的创新和发展带来更大的动力和支持。
tidb 成功案例
tidb 成功案例（原创实用版）目录1.TIDB 简介2.TIDB 成功案例概述3.TIDB 在某大型金融公司的应用4.TIDB 在某电商平台的应用5.TIDB 的优势与未来发展正文1.TIDB 简介TIDB（Taobao In-Memory Database）是阿里巴巴开源的一款分布式内存数据库，主要用于支持高并发、高性能的在线业务场景。
它具有低延迟、高吞吐量、可扩展性强、稳定性高以及支持 SQL 等特点，广泛应用于金融、电商、物联网等领域。
2.TIDB 成功案例概述TIDB 自开源以来，已经在众多企业中取得了显著的成功，有效地解决了这些企业在数据存储和查询方面的挑战。
本文将通过两个具体的成功案例，展示 TIDB 在不同场景下的优秀表现。
3.TIDB 在某大型金融公司的应用某大型金融公司为了提高核心系统的性能，采用了 TIDB 作为其核心数据库。
在实际应用中，TIDB 表现出了卓越的性能，成功地支撑了该公司的业务需求。
具体体现在以下几个方面：（1）低延迟：TIDB 的内存存储架构使得数据查询速度非常快，大幅降低了业务系统的响应时间。
（2）高吞吐量：TIDB 具备高并发处理能力，在高并发场景下仍能保持稳定的查询性能。
（3）可扩展性强：TIDB 支持水平扩展，可以根据业务需求灵活地增加或减少数据库节点，以满足性能和容量的需求。
4.TIDB 在某电商平台的应用某电商平台为了应对“双 11”等大型促销活动带来的流量高峰，采用了 TIDB 作为其交易系统的核心数据库。
在活动期间，TIDB 成功地支撑了巨大的访问量，确保了平台的稳定运行。
具体优点如下：（1）高并发：在“双 11”等活动期间，TIDB 顺利地处理了海量的并发请求，保证了平台的正常运行。
（2）高可用：TIDB 支持自动故障切换和数据备份，确保了平台的高可用性。
（3）易维护：TIDB 提供了丰富的监控指标和告警功能，使得运维团队可以及时发现和处理潜在问题。
完善开源治理体系_促进金融科技创新——上海银行开源技术应用实践
SPECIAL TOPIC上海银行金融科技部上海开发测试中心副总经理 陈小敏完善开源治理体系 促进金融科技创新——上海银行开源技术应用实践数字化时代，商业银行积极推动数字化转型。
在这一过程中，开源技术以其开放并蓄、迭代迅速的优点扮演着越来越重要的角色。
人民银行等五部门2021年发布的《关于规范金融业开源技术应用与发展的意见》鼓励金融机构将开源技术应用纳入自身信息化发展规划，建立健全开源技术应用管理制度体系，积极参与开源生态建设。
为响应政策号召，上海银行总结过往开源软件使用经验，探索出一套充分利用开源技术优势，同时也有效防范使用风险的开源技术管理办法。
专题Special Topic一、开源技术带来的机遇1. 助力金融创新，拓宽技术道路近年来，开源技术正以惊人的速度蓬勃发展，在人工智能、云计算、区块链等新兴技术领域，开源项目占比超过半数，同时开源软件也覆盖了常见的操作系统、数据库等基础设施领域。
可以说，数字化时代，开源技术栈占据着举足轻重的地位。
而如此多样化的开源技术，为商业银行提供了金融创新的绝佳土壤，使得商业银行可以摆脱过去单一的技术路线，减少对某些技术的路径依赖，在拓宽技术的道路上拥有更多的选择。
2.快速构建生态，响应客户需求随着金融科技的发展，商业银行的业务范围早已不仅仅局限在传统的存贷款服务，开放包容、互联互通的数字经济对商业银行提出了更高的要求。
而开源这一从诞生之初便将开放共赢刻在基因里的技术，无疑完美契合了当下时代发展的趋势。
商业银行利用各种开源技术可以大大缩短开发周期，快速响应客户的各种需求，同时有效控制成本，构建出一套多元化且高效的生态系统。
二、开源治理面临的挑战丰富多样的开源生态带来了巨大的管理压力，商业银行在紧抓机遇的同时，也不可避免地面临着技术和运维风险、安全和数据风险、知识和合规产权风险以及管理风险等多重挑战。
1.技术和运维风险由于很多开源软件没有商业盈利模式，所以在产品服务及技术支持能力上存在一定的不足。
分布式账本—区块链开源项目实践的内容
分布式账本——区块链开源项目实践的内容1. 区块链技术作为分布式账本的基础技术，已经在金融、物联网、供应链管理等领域展现出了强大的应用潜力。
2. 区块链的去中心化特点使得数据在各个节点之间进行共享和同步，保证了账本的透明性和不可篡改性。
3. 区块链技术的核心是构建一个安全可靠的去信任网络，使得参与者可以自由验证交易的可靠性，不依赖于中心化的第三方机构。
4. 区块链开源项目的实践不仅仅局限于技术的研究和开发，还包括对商业模式、监管等方面的探索和创新。
5. 区块链的开源项目在全球范围内得到了广泛的关注和支持，各种公链、联盟链、私有链的项目层出不穷，各具特色。
6. 以比特币为代表的公链项目，致力于打造一种全球性的数字货币体系，通过挖矿和共识算法实现账本的维护和更新。
7. 以以太坊为代表的公链项目，具有智能合约功能，可实现更为复杂的业务逻辑，广泛应用于金融、保险、电子商务等领域。
8. 越来越多的企业开始尝试搭建自己的区块链平台，以满足特定的业务需求，提高交易效率和安全性。
9. 联盟链项目由多个组织共同维护，具有权限控制和隐私保护等特点，适用于企业间的合作和交易。
10. 区块链技术的开源项目实践需要不断地推动技术创新和标准化，以应对不断变化的市场需求和监管环境。
11. 区块链的安全性和隐私性问题一直是开源项目实践中的关键挑战，如何保护用户数据和保障交易的可靠性是亟待解决的问题。
12. 区块链技术的开源项目实践还需要与现有的法律法规相适应，以确保用户的合法权益和社会秩序的良性发展。
13. 区块链的开源项目实践应该注重社区参与和共建，推动技术的开放和共享，促进区块链技术的全球传播和普及。
14. 区块链的开源项目实践还需要关注生态环境的可持续发展，避免过度消耗能源和资源，促进绿色和可持续发展的区块链应用。
15. 总的来说，区块链的开源项目实践具有巨大的潜力和机遇，但也面临着诸多挑战和风险，需要各方共同努力，才能实现区块链技术的真正茁壮成长。
clickhouse的应用场景
ClickHouse的应用场景1. 应用背景ClickHouse是一个开源的列式数据库管理系统（DBMS），专为在线分析处理（OLAP）设计。
它具有高性能、可扩展性和低延迟的特点，适用于大规模数据分析和实时报表生成。
ClickHouse在各行业中都有广泛的应用，包括电商、金融、广告、物联网等。
2. 应用过程2.1 电商行业在电商行业，ClickHouse可以应用于以下场景：2.1.1 用户行为分析电商平台需要对用户的浏览、搜索、购买等行为进行分析，以提供个性化推荐、精准营销等服务。
ClickHouse可以快速处理大量用户行为数据，并通过SQL查询进行复杂的分析。
例如，通过ClickHouse可以计算不同商品类别下用户的浏览量和购买量，并根据结果进行商品推荐。
2.1.2 销售数据统计电商平台需要实时统计商品销售情况，包括销售额、订单量、库存等指标。
ClickHouse可以实时接收并处理订单数据，并通过聚合查询生成报表。
例如，通过ClickHouse可以实时计算每天不同品类商品的销售额和订单量，并将结果展示在仪表盘上。
2.1.3 广告效果分析电商平台需要对广告投放效果进行分析，以评估广告的ROI（投资回报率）。
ClickHouse可以快速处理大量的广告点击数据，并通过SQL查询进行分析。
例如，通过ClickHouse可以计算不同广告渠道下的转化率和订单量，并根据结果调整广告投放策略。
2.2 金融行业在金融行业，ClickHouse可以应用于以下场景：2.2.1 高频交易数据分析金融机构需要对高频交易数据进行实时分析，以监测市场风险和优化交易策略。
ClickHouse具有高性能和低延迟的特点，适合处理高频交易数据。
例如，通过ClickHouse可以实时计算股票价格的波动率和成交量，并根据结果生成交易信号。
2.2.2 风险管理金融机构需要对客户的信用风险进行评估和管理。
ClickHouse可以处理大规模的客户数据，并通过SQL查询生成风险报告。
doris 的应用实例
doris 的应用实例Doris是一款开源的分布式关系型数据库，广泛应用于互联网公司的数据存储和分析场景中。
下面将介绍几个Doris的应用实例，展示它在不同领域的灵活应用。
1. 电商数据分析在电商领域，Doris被用于存储和分析大量的交易数据。
通过将交易数据导入Doris，可以快速进行数据查询和分析，为电商企业提供实时的销售情况、用户行为等信息，帮助企业优化营销策略、提升用户体验。
2. 游戏数据统计游戏开发公司可以利用Doris存储游戏玩家的行为数据，如游戏时长、道具使用情况、关卡通过率等。
通过对这些数据进行分析，游戏开发者可以了解玩家的游戏习惯和需求，帮助他们进行游戏内容的更新和优化，提升游戏的用户留存率和盈利能力。
3. 广告数据分析广告公司和广告主可以利用Doris存储和分析广告投放的效果数据。
通过对广告点击量、转化率等数据进行分析，可以评估广告的效果，并进行实时调整和优化广告投放策略，提升广告的转化率和投资回报率。
4. 物流数据管理物流公司可以利用Doris对物流运输过程中的各种数据进行管理和分析，如货物的运输路径、运输时间、货物状态等。
通过对这些数据的分析，物流公司可以优化物流运输的效率，减少运输成本，提升客户的物流体验。
5. 金融风控系统金融机构可以利用Doris存储和分析大量的金融交易数据和用户行为数据，用于风险评估和欺诈检测。
通过对用户的交易行为进行实时监控和分析，可以及时发现可疑交易，并采取相应的措施，保护金融机构和用户的利益。
6. 在线广播系统在线广播平台可以利用Doris存储和管理用户的收听行为数据和音频数据。
通过对用户收听行为的分析，平台可以向用户推荐符合他们兴趣的音频内容，提升用户的收听体验和平台的用户留存率。
7. 大数据分析平台Doris可以作为大数据分析平台的底层存储引擎，用于存储和分析大规模的结构化数据。
通过与其他大数据技术的结合，如Hadoop、Spark等，可以实现对海量数据的高效存储和实时分析，为企业提供准确的数据支持和决策依据。
分布式账本——区块链开源项目实践的内容
分布式账本——区块链开源项目实践的内容
分布式账本是一种在网络成员之间共享、复制和同步的数据库。
它记录网络参与者之间的交易，比如资产或数据的交换。
网络中的参与者根据共识原则来制约和协商对账本中的记录的更新，没有中间的第三方仲裁机构的参与。
分布式账本中的每条记录都有一个时间戳和唯一的密码签名，这使得账本成为网络中所有交易的可审计历史记录。
分布式账本技术的一种实现是开源 Hyperledger Fabric 区块链。
该技术建
立在区块链底层的分布式数据库架构上，与传统的单一、中心化实体存储和记录方式不同，它有多个参与者，并且存储在一个透明的、受信任的网络中。
这些参与者使用密码学算法来认证真实性和安全性，可以查看数据，并决定是否更新或改动它们。
网络可以在不同的实体之间进行交互，识别准确的变化，并自动将其记录到有序的分布式账本中。
在商业应用中，分布式账本技术被视为对现有金融体系中准确性、安全性、弹性和灵活性提供了一种重要的替代解决方案。
它能够解决当前商业账本存在的问题，如效率低下、成本高、不透明且容易发生欺诈和滥用等。
如需更多关于分布式账本技术或区块链开源项目的信息，建议访问相关论坛、参加线下或线上讲座、与业内人士交流或参与相关项目等，也可以查阅区块链技术相关书籍和文献，获取更深入的理解。
金融行业开源治理白皮书v1
金融行业开源治理白皮书金融行业开源技术应用社区云计算开涌产业联盟�．一、开源技术迅猛发展推动企业引入开源 (1)1、开源已在多个重要领域成为主流 (1)2、企业用户引入开源技术不可避免 (2)二、金融行业采用开源技术已成趋势 (6)1、开源技术是构建信息系统的重要选择 (6)2、选择开源技术对金融机构意义重大 (8)三、引入开源的风险日益凸显不容忽视 (11)1、缺乏技术能力是企业用户的重要痛点 (11)2、是否引入开源软件难以完全准确统计 (12)3、开源软件隐含的安全风险较为显著 (13)4、使用过程中是否遵守开源约定未知 (14)5、开源软件上游供应链存在不确定性 (14)6、开源软件的知识产权风险易被忽略 (15)四、金融行业开源治理建议 (16)1、推广产业开源科普，树立开源风险意识 (16)2、建立金融开源社区，增进同业交流沟通 (17)3、梳理开源治理规范，推动相关标准制定 (18)4、建设开源治理体系，规范开源软件引入 (19)附录金融机构开源治理实践案例 (23)中国农业银行 (23)上海浦东发展银行 (26)中信银行开源 (30)中国太平洋保险（集团） (32)近几年开源技术快速发展，金融行业在构建信息系统过程中不可避免涉及开源技术的引入和使用。
开源一方面可以突破技术壁垒推动金融机构技术创新和业务发展，另一方面也不可避免的带来知识产权、信息安全等一系列问题。
金融作为涉及关乎国民经济的关键行业，面临与其他行业相比更为严苛的监管要求。
如何在遵循开源义务要求的前提下规范地使用开源技术，从而最大化减少使用开源带来的风险，是金融机构构建信息系统过程中必然面临的问题。
《金融行业开源治理白皮书》首先介绍企业用户引入开源技术的背景，阐述开源技术对金融行业的重要意义，重点梳理引入开源可能导致的风险，并对金融行业在开源治理方面可以采取的措施给出了建议，最后附录了参与白皮书撰写企业的开源治理实践案例。
金融行业开源生态深度研究报告
金融行业开源生态深度研究报告2021年11月前言近年来，开源从特定产品形态逐步发展为广泛的协作模式。
开源的重要性和价值已经得到了充分的理解与认同。
然而，不同行业因自身行业属性和业务场景，其开源生态发展阶段与实践模式都有很大的差别。
金融行业长期以来一直是开源软件的消费者，相比于其他行业用户最早关注开源软件使用治理领域。
同时，金融机构面临监管以及信息安全要求，贡献开源并不是金融行业的核心商业模式和技术战略，对外开源探索仍然处于初级阶段。
本报告由上海浦东发展银行与中国信息通信研究院云计算与大数据研究所联合编写，旨在分析开源对金融行业的重要意义，同时解析开源存在哪些风险，并总结一套改善金融行业开源使用治理与对外开源贡献的可行见解。
此外，通过调研展示我国金融行业在开源使用治理与对外开源方面的活跃程度，最后给出我国金融行业发展趋势与建议。
目录一、开源推动金融行业科技发展，但在使用贡献过程中需关注相关风险 (1)（一）开源对金融行业科技发展具有重要意义 (1)（二）开源在使用贡献过程中存在复杂风险 (5)二、我国金融行业针对开源风险积极建立治理体系，并逐步参与开源生态建设 (11)（一）开源软件在我国金融行业应用广泛，企业重视开源治理工作 (11)（二）金融机构对外开源意识初步形成，尝试参与开源生态建设 (15)三、成熟开源治理体系帮助企业跨越风险鸿沟，确保内部开源生态系统健康发展 (17)（一）金融机构对内要做好企业风险治理 (19)（二）金融机构对外要做好项目治理运营 (23)四、我国金融行业开源生态发展趋势 (26)（一）开源治理从试点到落地 (26)（二）开源生态建设从零到一 (27)附录一：金融行业开源技术应用社区企业选型调研结果 (29)附录二：金融行业开源技术应用社区开源治理情况调研结果 (32)图目录图1金融机构开源软件应用方向 (2)图2金融机构贡献开源项目情况 (4)图3金融机构开源软件用户的风险 (6)图4代码库开源比例和安全漏洞比例 (7)图8金融机构开源软件/组件使用情况 (12)图9金融机构制定开源管理办法文件情况 (13)图10金融机构开源管理团队建设情况 (14)图11金融机构开源软件来源管理情况 (14)图12金融机构开源软件分类分级别管理情况 (15)图13金融行业开源技术应用社区成员情况 (17)图5开源软件治理能力成熟度 (18)图6开源治理体系框架 (19)图7自发开源体系框架图 (23)图14金融机构开源操作系统使用情况 (29)图15金融机构容器中间件使用情况 (30)图16金融机构服务网格技术使用情况 (30)图17金融机构规则引擎开源框架使用情况 (31)图18金融机构前端框架使用情况 (31)图19金融机构微服务注册中心使用情况 (32)图20金融机构开源管理团队建设情况 (33)图21金融机构开源软件来源管理情况 (33)图22金融机构开源软件管理情况（多选） (34)图23金融机构开源软件分类分级别管理情况 (34)图24金融机构开源组件和其他依赖管控情况 (35)图25金融机构使用开源管理办法文件情况 (35)一、开源推动金融行业科技发展，但在使用贡献过程中需关注相关风险近年来，开源技术在金融业各领域得到广泛应用，在推动金融机构科技创新和数字化转型方面发挥着积极作用。
关于规范金融业开源技术应用与发展的意见
关于规范金融业开源技术应用与发展的意见近年来，开源技术在金融业各领域得到广泛应用，在推动金融机构科技创新和数字化转型方面发挥着积极作用，但也面临安全可控等诸多挑战。
为规范金融机构合理应用开源技术，提高应用水平和自主可控能力，促进开源技术健康可持续发展，现提出以下意见，请结合实际贯彻执行。
一、本意见所指开源技术是金融机构从代码托管平台、技术社区、开源机构官方网站等渠道获取，或通过合作研发、商业采购等方式引入的开源代码、开源组件、开源软件和基于开源技术的云服务等。
二、金融机构在使用开源技术时应遵循以下原则：（一）坚持安全可控。
金融机构应当把保障信息系统安全作为使用开源技术的底线，认真开展事前技术评估和安全评估，堵塞安全漏洞，切实保证技术可持续和供应链安全，提升信息系统业务连续性水平。
（二）坚持合规使用。
金融机构应当遵循开源技术相关法律和许可要求，合规使用开源技术，明确开源技术的使用范围和使用的权利与义务，保障开源技术作者或权利人的合法权益。
（三）坚持问题导向。
鼓励金融机构有针对性地选择和使用开源技术，建立开源技术使用问题发现、反馈、解决等闭环机制，推动开源技术不断迭代升级。
（四）坚持开放创新。
鼓励金融机构重视开源技术应用与发展，积极参与国际国内开源技术社区建设，汲取先进技术，贡献中国智慧，培育适合金融场景的开源产业链，提升开源技术话语权。
三、金融机构可以将开源技术应用纳入自身信息化发展规划，明确开源技术应用目标，制定开源技术应用工作方案并组织实施。
四、鼓励金融机构加强对开源技术应用的组织管理和统筹协调，成立由科技、法务、采购等部门组成的开源技术应用协调机制，负责开源技术评估、选择、应用等工作，协调解决应用中遇到的困难和问题。
五、鼓励金融机构建立健全开源技术应用管理制度体系，规范开源技术的引入审批、技术评估、合规使用、漏洞检测、更新维护、应急处置、停用退出等行为。
六、金融机构可以根据金融业务场景，选择适宜的技术路线，制定合理的开源技术应用策略，包括独立完成开源技术应用及运维、引入第三方机构的开源技术支持服务、采购开源技术提供商的商业软件版本及服务等。
数据库与大数据技术的整合与应用
数据库与大数据技术的整合与应用近年来，随着信息时代的到来，数据成为了我们日常生活中无法或缺的一部分。
数据库与大数据技术的整合与应用成为了当今IT领域的热门话题。
本文将探讨数据库与大数据技术的整合方式以及在实际应用中的各种场景和价值。
一、整合方式1. 数据库与Hadoop的整合Hadoop是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于海量数据的存储和处理。
数据库可以与Hadoop集群整合，通过Hive、HBase等工具将结构化数据转化为非结构化数据，进而利用Hadoop进行高效的大数据分析和处理。
2. 数据库与Spark的整合Spark是另一个开源的大数据计算框架，具备性能强大和快速响应的特点。
数据库可以与Spark进行整合，通过Spark执行分布式SQL 查询，实现数据库查询操作的分布式和并行化，从而提高查询效率和处理能力。
3. 数据库与NoSQL的整合NoSQL数据库是一类非关系型数据库，适用于存储和处理大规模的非结构化数据。
数据库可以与NoSQL数据库如MongoDB、Cassandra等进行整合，通过结构化数据与非结构化数据的转换，实现海量数据的存储和高效查询。
二、应用场景1. 金融行业在金融行业，数据库与大数据技术的整合与应用能够帮助银行和证券公司对客户交易数据和市场行情进行更加准确和及时的分析。
通过整合大数据技术，可以对交易数据进行实时监控和异常检测，提高风险管理和决策效率，保障金融系统的稳定运行。
2. 零售行业在零售行业，数据库与大数据技术的整合与应用可以帮助企业更好地了解和把握消费者的需求和购买行为。
通过对大数据的挖掘和分析，可以实时监测产品销售情况，优化供应链管理和库存管理，提供个性化的推荐和营销策略，从而提高企业的竞争力和盈利能力。
3. 医疗健康行业在医疗健康行业，数据库与大数据技术的整合与应用能够全面管理和分析患者的医疗数据。
通过整合大数据技术，可以对患者的电子病历、医学影像和基因组数据进行集中存储和分析，实现精准医疗和个性化健康管理，提高医疗服务的质量和效率。
重磅推荐：GitHub上开源的一份小型金融知识图谱构流程示范
重磅推荐：GitHub上开源的一份小型金融知识图谱构流程示范最近金融行业可是非常火啊，股票，基金频繁登上微博热搜，感觉新的韭菜真的是一批一批的入场。
基金和股票火爆的程度，让我都有点恐慌了。
巴菲特说：别人贪婪时我恐惧，别人恐惧时我贪婪。
所以，金融理财大家还需要保持正常的心态。
但是，就在金融行业，股票，基金火爆的时候，我们作为技术人，如果不想投资理财，那么挣钱的方式，当然是可以为所有理财投资的普通人开发一个金融知识图谱相关的工具软件了。
所以，今天的开源项目就是：Financial-Knowledge-Graphs 。
这个开源项目很棒。
它是一份开源的小型金融知识图谱构建流程，可帮助你更好的学习与理解知识图谱的使用，我们更可以通过学习它来尝试开发一个工具软件。
这个知识图谱的存储方式，如下：知识图谱存储方式主要包含资源描述框架 (Resource Description Framework，RDF) 和图数据库（Graph Database）。
资源描述框架特性：•存储为三元组（Triple）•标准的推理引擎•W3C 标准•易于发布数据•多数为学术界场景图数据库特性：•节点和关系均可以包含属性•没有标准的推理引擎•图的遍历效率高•事务管理•多数为工业界场景知识图谱数据里有很多知识图谱数据准备，以及股票和财经相关的信息，还有很多算法，非常值得大家去研究和学习，大家可以看看。
真的很好，大家可以去GitHub 上去看看，也是自己学习金融知识的一个非常好的方式。
开源项目地址：https:///jm199504/Financial-Knowledge-Graphs开源项目作者：Jimmy Guo——推荐阅读——。
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1
关系型数据库选型原则
➢ 涉及资金交易 I. 对数据的安全性和一致性要求极高 II. 7*24小时服务，故障宕机时间小于10分钟
➢ 不涉及资金交易 I. 并发量不可预估 or 数据量TB级别同时高并发--DRDS 或 TiDB II. 业务形态简单的OLTP系统-- MySQL III. 业务逻辑实现对数据库有较强的依赖-- PostgreSQL IV. 报表/分析型/OLAP应用/HTAP，在数据库中有复杂查询-PostgreSQL V. Oracle迁移出来的系统-- PostgreSQL
6
对运营、开发以及DBA提供培训
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持续进行架构优化
8
积累开发和运营经验
9
学习源代码
10
建立自己的研发团队
11
加入开源社区
RDBMS NoSQL
NewSQL
IM RDBMS
TimesTen
MPP
平安在使用的数据库产品
数 据库产品
分布式内存数据库(选型中) 低成本数据仓库(选型中)
数据库选型策略（一）
数据库选型策略（二）
2
分布式关系型数据库的使用场景
I. 应用有水平扩容需求 II. 存在高并发的应用场景，需弹性扩容 III. 高并发写入，同时还有高并发实时查询和实时统计分析 IV. 多数据中心多活，多源高吞吐汇总与实时计算
3
DRDS和TiDB选型原则
I. 低成本、海量数据存储– DRDS II. DRDS自研产品，可支持特殊业务定制需求 III. 分析型负载-- TiDB
MongoDB架构
➢ 非分片副本(本地盘架构)
➢ 分片副本架构
Neo4j 架构
➢ 单分片高可用架构
InfluxDB 架构
➢ 单分片高性能架构
➢ 多节点高可用架构
4 应用案例
➢ 生产架构
一、产险财神节基于TiDB的架构实现
一、产险财神节基于TiDB的架构实现
➢ 业务支撑情况
二、寿险客户管理系统基于DRDS的架构实现
三、主机监控系统基于InfluxDB的实现
➢ 写入性能（ROW）
➢ 并发查询对比PG（QPS）
5 发展路径
➢ DevOps Monitoring（监控） I. 实时采集监控数据，按时间写入InfluxDB II. 按不同纬度（tag标签）查询监控数据，用于监控展现 III. 聚合数据，用于更大时间范围的监控数据展示
➢ IoT Monitoring（物联网） ➢ 包含cpu、mem、nginx等9项监控对象，每个对象约10个指标value，2700series、2332.8W条记录
2
平安开源数据库推广成果
开源数据库推广成果
业务使用情况数据
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平安的开源数据库架构
➢ VCS+共享存储
PostgreSQL架构
➢ Repmgr
➢ MYSQL单实例
MySQL架构
➢ MYSQL分库分表
➢ 单实例（一主一从）
Redis架构
➢ 分片（使用redis cluster做分片）
➢ 非分片副本(共享存储)架构
4
现有数据库的负载模式
5
开源社区活跃度
如何选择开源数据库（二）
6
市场份额及行业知名度
7
开发语言
8
数据库类型
9
数据库技术发展趋势
10
不要使用太多开源产品
引入和应用的策略（一）
1
现有的和新建的系统
2
将数据库进行分类
3
不同的业务条线
4
数据库产品owner机制
5
制定数据库架构、运营和开发的指南手册
引入和应用的策略（二）
开源数据库在平安的应用实践
技术创新 变革未来
1
为何使用开源数据库
平安为何使用开源数据库
开源并不意味着免费
➢ 掌握开源技术需要一个过程 ➢ 充分利用现有开发和运维技能 ➢ 增加的运营成本及风险
➢ 学习成本 ➢ 迁移成本 ➢ 维护成本
如何选择开源数据库（一）
1
业务场景的需求
2
有适合的替代方案
3
现有开发人员的技能二、Leabharlann 险客户管理系统基于DRDS的架构实现
三、主机监控系统基于InfluxDB的实现
➢A time series database (TSDB) is a software system that is optimized for handling time series data, arrays of numbers indexed by time (a datetime or a datetime range).