中国农业银行历史查询系统
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目录
1. 中国农业银行历史查询系统 (1)房贷利率2013
1.1. 项目介绍 (1)
1.2. 解决方案 (1)
1.3. 客户收益 (2)
1.中国农业银行历史查询系统亲情作文开头
1.1.项目介绍
作为一家面向“三农”、城乡联动、融入国际、综合经营的大型商业银行，中国农行在很早之前就部署了各种IT应用系统，给业务发展提供强大的信息化手段。而随着农行业务的快速发展和公司治理要求的不断提高，各类应用系统产生的数据量急速增加。据初步统计，目前农行各应用系统每年产生的非结构化数据已经超过1PB（1024TB），结构化数据也以百TB计，加之已归档的历史数据，总数据量已经需要以PB为单位计算。
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在中国农行的数据出现爆炸式增长的背景下，如何处理、保存这些海量的数据，并抽丝剥茧发现数据所蕴藏的价值，就成为首要面对的问题。由于关系型数据库架构在面临大数据处理时先天性不足的原因，中国农行亟待新的方法和技术来解决这些问题，以满足新的需求，推动业务持续快速地发展。
1.2.解决方案
2012年7月起，在信息技术管理部的推动下，中国农行软件开发中心技术引入业内广受关注的“大数据”技术，并对相关的技术及其在银行内应用可行性进行了充分的研究，明确了大数据处理技术在农业银行的应用场景。基于对大数据处理技术的研究与应用工作，以及对文件管理、历史数据查询以及数据分析类应用进行原型研究的基础上，农行正式完成在大数据处理和应用方面的技术初步落地。
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整套解决方案以曙光XData大数据一体机系统作为支撑，XData 大数据一体机由1个管理节点，2个namenode，42个datanode组成，存储接近600TB 容量数据，随着业务数据量的增加，系统通过简单扩展硬件的方式保证符合业务对容量和性能的要求。
1.3.客户收益
✓海量数据的快速检索，高并发的并行海量数据检索，满足公众和交通管理人员的实时检索需求。
✓高可用性：服务器故障情况下，系统仍能稳定工作，并保证数据完整性和可用性。
皇宫里的职位✓灵活扩展：通过增加存储设备，容量可以平滑的扩展，性能可以同比提高。当性能（并发访问、IO带宽）不足时，简单通过扩展硬件即可同比
地扩展系统的总体性能。
✓高性能：提供每秒数十万的记录导入速度，百亿级规模记录随机点查询秒级返回。
✓数据实现高速导入：数据从前端平均导入速度为每秒28.5万条记录。

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