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个人征***在**也被称为“***用***息共享平台”，主要由**人民***行牵头，并由多家征***机构共同建立和维护。目前，我国主要的征***机构有人行征***中心、***行征***、中智诚征***等。个人征***记录个人***用状况，包括个人******、***、担保等金融产品的******记录、逾期情况、余额等，也包括个人的基本***息、工作***息等。在我国，个人征***系统通过记录个人***用状况，评估个人的***用风险，为金融机构提供***用评价的参考依据，帮助金融机构更好地管理风险和控制******损失。良好的个人***用记录可以帮助个人获得更好的***用评价和更好的******条件，而不良的***用记录则会影响个人的***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***，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。