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来查贝为什么能做的越来越好，其实和大家重视大数据信用离不开关系，个人信用是非常重要的，买房贷款、办信用卡、生活便捷服务，都必不可少，平常不注意，就有可能造成以上朋友类似的后果。
了解了信用的重要性，和咱们家庭理财第一步一样，先了解自己过往的信用，之后慢慢积累信用，很多人不知道自己的大数据信用怎么样，就可以使用来查贝大数据查询平台来详细查询一下。
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个人征信在中国也被称为“信用信息共享平台”，主要由中国人民银行牵头，并由多家征信机构共同建立和维护。目前，我国主要的征信机构有人行征信中心、百行征信、中智诚征信等。个人征信记录个人信用状况，包括个人贷款、信用卡、担保等金融产品的还款记录、逾期情况、余额等，也包括个人的基本信息、工作信息等。在我国，个人征信系统通过记录个人信用状况，评估个人的信用风险，为金融机构提供信用评价的参考依据，帮助金融机构更好地管理风险和控制贷款损失。良好的个人信用记录可以帮助个人获得更好的信用评价和更好的贷款条件，而不良的信用记录则会影响个人的信用评价和获得金融产品的能力。
数据处理就是我们常说的ETL。在这部分，我们需要三样东西：计算引擎、调度系统、元数据管理，对于大规模的非实时数据计算来讲，目前一样采用Hive和spark引擎。Hive是基于MapReduce的架构，稳定可靠，但是计算速度较慢；Spark则是基于内存型的计算，一般认为比MapReduce的速度快很多，但是其对内存性能的要求较高，且存在内存溢出的风险。Spark同时兼容hive数据源。从稳定的角度考虑，一般建议以Hive作为日常ETL的主要计算引擎，特别是对于一些实时要求不高的数据。Spark等其他引擎根据场景搭配使用。
实时计算引擎方面，目前大体经过了三代，依次是：storm、spark streaming、Flink。Flink已被阿里收购，大厂一直在推，社区活跃度很好，国内也有很多资源，调度系统上，建议采用轻量级的Azkaban，Azkaban是由Linkedin开源的一个批量工作流任务调度器，一般需要自己开发一套元数据管理系统，用来规划数据仓库和ETL流程中的元数据，元数据分为业务元数据和技术元数据。
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