[发明专利]一种基于大数据的金融信息系统与操作方法

说明书

本发明提出了一种基于大数据的金融信息系统及相应方法，在云端建立大数据仓库，通过大数据仓库实现系统的数据集存储和大数据利用与交互，实现了对金融信息系统的综合管理，本发明所诉求保护的金融信息系统同时利用综合管理服务器来管理多个二级服务器以及交易节点和区块链中的区块节点，并采用交易数据插值服务器来执行交易数据插值存储，利用区块差分存储性质，结合交易数据插值服务器的交易数据插值以及交易数据均衡服务器的计数累加值，实现了基于区块的去中心化存储和多服务器的协同管理与云端大数据的定期更新，使得基于大数据的动态金融信息分析成为可能。

技术领域

本发明属于大数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的金融信息系统及其操作方法。

背景技术

随着信息化社会的逐步建成，越来越多的互联网应用产生了越来越多的数据冗余。如何将数据整合、加工，成为实现社会管理、企业决策的有力工具，日益成为信息化社会亟待解决的问题。

海量数据，又称大数据，在信息化建设的过程中应运而生。大数据是互联网技术快速发展的产物。大数据是指以多元形式，从许多来源搜集而来的庞大数据组，又称巨量资料。大数据存在容量大、速度快、多样性和价值性的特点。容量大是指数据库信息量极大，内容复杂多变；多样性是指一方面数据类型多样，包括图片、文字、音频等，另一方面数据来源多样，既有来自组织内部的也有来自组织外部的；速度快是指其发展和处理速度快；而其价值性的特点促使我们对如何获取有价值的信息展开研究。

大数据技术包含诸多特点。首先，能够处理比较大的数据量。其次，能对不同类型的数据进行处理。大数据技术不仅仅对一些大量的、简单的数据能够进行处理，通能够处理一些复杂的数据，例如，文本数据、声音数据以及图像数据等等。另外，大数据技术的应用具有密度低和价值大的效果。一些零散的，各种类型的数据，如果不能在短时间内分析出来信息所表达的含义，那么可以利用大数据分析技术，将信息中潜藏的价值挖掘出来，以便于工作研究或者其他用途的使用，便于政务的便捷化和深层次化。

大规模数据的存储、管理、分析与挖掘：大数据存储和管理是指将收集到的数据存储在内存中，建立相应的数据库，并进行管理和调用。大数据挖掘是指从大量、不完整、有噪声、模糊和随机的实际应用数据中提取隐藏信息和知识的过程，人们事先不知道，但也有可能有用的信息和知识。大数据分析是指收集、存储、管理和分析大规模数据，重点是分析如何计算需要计算的数据（HDFS、S3、Hbase、Cassandra）以及如何计算（Hadoop、Spark）。本部分包含更多信息，其中的一些重点是：Hadoop：是一个具有多个组件的通用分布式系统基础结构；Hadoop生态系统主要由核心组件（如HDFS、MapReduce、Hbase、Zookeeper、Ozie、PIG、Hive）组成；Spark：重点关注集群中并行的处理数据，并使用RDD（灵活的分布式数据集）来处理RAM中的数据。风暴：连续处理从源源导入的数据流，并在任何时候获得增量结果。Hbase是一种分布式、面向列的开源数据库，可以被认为是HDFS的封装，它的本质是数据存储和NOSQL数据库。

大数据在具体领域的应用方兴未艾，例如，在智慧城市等方面，大数据是实现智慧城市的关键技术，影响着智慧城市的整体性能以及被发现事件观察的稳定性和可靠性。智慧城市在安防、交通、教育、医疗等方面大力发展物联网的最终目标就是通过网络对城市进行更加高效、智能化的管理。有了大数据技术作为依托，智慧城市在医疗、交通等等方面对大数据的应用十分广泛。大数据是基于互联网的现代科技，借助互联网、大数据技术可以不断地完善自身算法，使得对于突发事件、案件以及筛查搜索功能日益完善。并且大力发展大数据的最终目标就是希望通过物联网对智慧城市进行更加高效、智能化的管理，其庞大的数据规模也决定了它必然需要一个成熟的大数据计算系统作为支撑点。智慧城市建设对数据的运算量越来越大，传统的以硬件架构为主的系统已经很难满足日常的数据信息处理要求，将物联网大数据与智慧城市结合，将会在很大程度上提高整套系统的运行效率。