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文档简介

面向互联网金融行业的大数据资源服务平台论文结构介绍1大数据资源服务体系2可信互联网金融交易系统3结论4介绍由于全球信息技术的发展，全球数据量的增长比以往任何历史时期更快，比如云计算和互联网。国际数据报告公司指出2011年全球数据总量是1.8泽字节（ZB），2020年将增加35.2ZB，年均增长超过40%。“福布斯”分析师指出那90%的全球数据是在过去2或3年之内生成的。互联网无疑是最伟大的信息和数据增长源，包括不同的数据类型（结构化、半结构化和非结构化的数据）。而且大数据已经渗透到各个领域和社会领域，包括工业领域，技术，运输，电力，医疗，金融，社会保障，国防与公共安全等。在这样的背景下，文章探讨一个典型的互联网金融行业，提出了大数据资源服务体系结构，并介绍了大数据分析研究及相关应用。大数据资源服务体系当前主要的大数据技术平台：谷歌文件系统（GF）、MapReduce处理模型、开源软件框架、Hadoop分布式文件系统（HDFS）以上数据分析平台的研究目前主要集中于一两个区域的大数据的管理、处理、分析以及可视化随着大数据的爆炸性增长趋势和其他多元化特征日益显著。因为缺乏对全局性数据的考虑，现有的技术无法刻画一些重要数据资源的特点，如整体分布和成分指标因此，本文提出了一个基于指数网络的大数据资源服务框架，主要由三部分组成：数据源识别和采集，数据资源的存储和分析，服务支撑平台大数据资源服务框架：大数据资源服务体系数据源识别和采集：由于大数据资源分散且数量巨大无法完全存储，本文使用抽样的方法来获取一部分样本，通过研究网络数据资源、数据类型、数据成分、网络接口限制以及其他特征来分析这些因素对数据识别和采集的影响，并且建立了大数据资源的统计模型。同时，通过对数据资源的探索和发现考虑了各种网络限制，并采用拒绝性采样保证数据恢复机制中抽样单

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