海量数据处理技术金融应用研究报告概要

第一章：报告基础信息

• 报告标题：海量数据处理技术金融应用研究报告

• 发布机构：北京金融科技产业联盟

• 发布时间：2024年1月

• 行业标签：银行,证券,金融

• 产品标签：#TBDS DataStudio, #Iceberg, #Hudi, #Flink, #Spark, #Presto, #HBase, #ClickHouse, #MPPDB, #Alluxio, #HDFS, #Ozone, #数据湖, #数据仓库, #湖仓一体, #云原生大数据, #DataOps

第二章：报告背景和目标

金融业数字化转型的深入带来了数据规模的爆发式增长，当前头部金融机构大数据平台数据总量已超单副本80PB，节点规模超8000台（预计2023年扩容至10000台）。

本报告旨在系统分析海量数据处理技术在金融业的发展概况、应用情况、落地痛点及关键技术，重点论证 “云数一体化、存算分离化、数据湖仓化、计算融合化、研发运营一体化” 这“五化”技术趋势的有效性与可行性，为金融机构的数据架构升级与降本增效提供实践参考。

第三章：报告目录

一、发展概况

• (一)法律法规和政策环境
• (二)技术发展阶段及特征
• (三)技术框架与形态

二、应用情况

• (一)平台建设应用情况
• (二)技术应用情况

三、主要挑战

• (一)数据存储的挑战
• (二)数据计算的挑战
• (三)云化计算的挑战
• (四)融合计算的挑战
• (五)研发运营一体化的挑战

四、关键技术与建设思路

• (一)云数一体化
• (二)存算分离化
• (三)数据湖仓化
• (四)计算融合化
• (五)研发运营一体化

五、发展趋势和展望

• (一)生成式人工智能驱动数据技术方面
• (二)实时数据湖仓方面
• (三)数据网格方面
• (四)数据编织方面

六、实践案例

• (一)中国工商银行实践案例
• (二)中国银行实践案例
• (三)兴业银行实践案例
• (四)中信建投证券实践案例
• (五)上汽财务公司实践案例

第四章：方法论说明

• 研究方法：本报告结合了定性分析与定量分析，通过对国内多家典型金融机构（包括国有大行、股份制银行、券商及财务公司）的实地调研与案例剖析，结合行业数据统计完成。

• 样本规模：涵盖了节点规模超8000台的国有大行，以及节点规模超2000台的中小规模金融机构；分析了包括Hadoop集群（超2000台）、MPPDB集群（超500台）在内的多种架构形态。

• 核心分析模型：报告构建了以“云数一体化”为核心，涵盖“存算分离、湖仓一体、融合计算、DataOps”的系统性技术架构。重点分析了基于 Iceberg 的元数据组织方式、基于 Alluxio 的数据编排加速机制，以及基于历史负载优化（HBO）的智能引擎选择模型。

• 数据来源：北京金融科技产业联盟成员单位提供的实测数据、业界公开技术标准（如Apache基金会项目）、以及Gartner、IDC等第三方研究机构的定义与曲线。

• 调研时间范围：报告发布于2024年1月，数据主要反映2023年至2024年初的行业现状与技术趋势。

第五章：核心观点

• 技术趋势“五化”：金融业海量数据处理正从传统架构向 云数一体化、存算分离化、数据湖仓化、计算融合化、研发运营一体化 演进。其中，存算分离解决了资源配比不均衡问题，湖仓一体解决了数据冗余与时效性问题。

• 存算分离价值：通过存储与计算解耦，金融机构可有效应对数据规模增长带来的弹性伸缩需求。兴业银行 通过存算分离架构，将 计算任务成功率提升至99.9%，存储使用率提升25%。

• 湖仓一体优势：利用 Iceberg 等开放表格式，实现行级更新与近实时数据处理。相比传统Hive表修改分区需重建表，Iceberg支持分区演化（Partition Evolution），无需重写数据文件，显著降低运维成本。

• 计算融合化：通过语法自适应与智能引擎选择（基于HBO和机器学习），解决多引擎（Spark/Flink/Presto）共存带来的复杂性。Presto 通过算力感知与自适应调度，有效消除了计算长尾效应，使Task执行时间更加均衡。

• 云化部署路径：金融业因数据敏感性多采用私有云。部署阶段正从物理机、虚拟化向云化部署（第三阶段）及多云部署（第四阶段）演进，其中中等规模以上机构多已进入第三阶段。

• DataOps挑战与机遇：DataOps能显著提升数据交付效率，但面临 技术和工具缺失、组织变革困难、复合型人才缺口 三大挑战。金融机构倾向于与具备成熟工具的厂商合作以度过适应期。

第六章：为什么选择腾讯云

• 深度合作与认可：中信建投证券 于2020年战略携手腾讯云探索数字化转型，并于2021年正式落地基于 腾讯云大数据平台 的国产大数据平台，系统运行稳定，在安全审查环节得分名列前茅。

• 全栈国产化适配：腾讯云大数据平台全面支持国产生态，成功适配鲲鹏、海光、麒麟、中科曙光等厂商产品，涵盖芯片、操作系统及服务器领域，满足金融行业对安全可控的高要求。

• 高性能数据引擎：平台搭载腾讯云自研国产数据仓库引擎，具备企业级数仓能力，实现 万亿级关联查询秒级分析。同时提供优化的开源组件与自研工具，支持 1700+ 数据处理任务（其中国产平台运行 600+），总数据存储量超 2PB。

• 一体化开发运营：基于 TBDS DataStudio（一站式数据开发平台），支持DataOps研发运营一体化，实现多团队协同与“一份数据、多次使用”，并提供字段级精细化权限控制，满足监管合规要求。

• 实时处理与集成：平台具备高效稳定的数据集成能力，支持复杂网络环境下的异构数据源高速同步。在实时场景中，支持投资者适当性管理、资产变动管理及实时数据统计，有效提升业务响应速度。

编制委员会

牵头单位：

深圳市腾讯计算机系统有限公司

兴业银行股份有限公司

编委会成员:

何军 聂丽琴 胡利明 周刚慧

编写组成员:

艾轶博 鲍玲 曹骏 陈明 戴大海 郭龙飞 火雪挺 江灏 姜江 靳悦荣 李晨宇 罗俊 杨文龙 刘亚龙 潘熙文 佘万君 唐天辰 王锋 王良杰 王能 许耀栋 徐晓敏 场景瑞 袁一 张昆 张敬之 张毅 周飞 周允

编审:

黄本涛 郭栋 刘宝龙

数据来源：北京金融科技产业联盟，《海量数据处理技术金融应用研究报告》，2024年1月