基于缓存的大数据分析助力金融风险防控的实践探索
邓艾丽 （ 北京内核科技有限公司 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5170-0611-46Abstract
本文深入探讨了基于缓存的大数据分析技术在金融风险防控领域的实践应用。通过构建一套集数据采 集、缓存管理、大数据分析、风险防控输出于一体的系统架构，实现了对金融风险的实时、精准识别与评估。该系统 利用LRU、LFU等缓存策略优化数据处理效率，结合Hadoop、Spark等大数据处理框架，实现了高效的数据挖掘与分 析。实践表明，该系统能够显著提升风险预警的准确性和时效性，为金融机构提供有力的决策支持。未来，我们将继 续优化系统性能，探索更多创新应用，以推动金融风险防控技术的持续发展。
Keywords
缓存技术；大数据分析；金融风险防控；系统架构；性能优化Full Text
PDFReferences
[1]赵阳.基于缓存的金融大数据分析技术与风险防控
策略研究[M].北京:经济科学出版社,2020:120-150.
[2]孙丽.缓存架构下的大数据分析在金融风险识别中
的应用实践[J].计算机应用与软件,2021,38(9):102-106.
[3]李华.大数据缓存技术在金融风险监控中的应用效
果评估[J].金融理论与实践,2022,44(8):56-61.
[4]周明.缓存优化的大数据分析方法在金融风险防控
中的实证研究[J].统计与信息论坛,2023,38(5):89-95.
[5]吴涛.基于缓存的金融大数据分析平台构建与风险
防控实践[J].电子技术与软件工程,2024,152(7):180-183.
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[5]吴涛.基于缓存的金融大数据分析平台构建与风险
防控实践[J].电子技术与软件工程,2024,152(7):180-183.
Copyright © 2024 邓艾丽
Publishing time:2024-11-30
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
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