基于大数据风控的大数据计算平台需求整理

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本文整理了基于大数据风控的大数据计算平台需求,包括数据采集与存储、数据清洗与预处理、特征工程和模型训练与评估。通过Python和Apache Spark的代码示例,展示了平台的关键功能实现。

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基于大数据风控的大数据计算平台需求整理

随着互联网的快速发展和技术的不断进步,大数据风控在金融、电商和其他行业中扮演着重要的角色。为了满足大数据风控的需求,建立一个高效可靠的大数据计算平台至关重要。本文将整理基于大数据风控方向的大数据计算平台所需的关键特性,并提供相应的源代码示例。

  1. 数据采集与存储:
    大数据风控平台需要能够高效地采集和存储海量的数据。以下是一个使用Python编写的示例代码,用于从Web服务器上采集数据并将其存储到Hadoop分布式文件系统(HDFS)中:
import requests
from hdfs import InsecureClient

def collect_data(url, hdfs_path):
    resp
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