业务背景
在数字化转型浪潮下，企业数据规模呈爆发式增长，传统的数据处理方式已难以满足业务需求。当时，客户面临着海量结构化数据存储与分析效率低下的困境，大型表格文件处理耗时过长，且无法从大量数据中快速提取关键信息，难以支撑企业精准决策和风险预警。同时，在数据管理过程中，缺乏有效的可视化风险预警机制，重要数据异常变化无法及时察觉，导致业务风险管控存在滞后性。为突破这些发展瓶颈，提高数据处理效率和决策科学性，该项目应运而生。
功能介绍
项目团队与客户展开深度交流，全面梳理业务痛点，精准把握客户在数据处理与分析方面的核心需求。结合当时大数据领域前沿技术趋势，经多方研讨与论证，最终确定采用分布式架构作为解决数据处理难题的技术路线，正式启动该分布式数据分析系统项目。
项目实现
后端采用 Spark 链接 Hadoop 的分布式架构。Hadoop 的分布式文件系统（HDFS）保障海量数据的可靠存储，Spark 凭借强大的内存计算能力与丰富的分布式计算框架，大幅提升数据处理速度，高效完成复杂数据分析任务，二者协同确保系统对大规模数据的高效处理。前端构建可视化界面，依据数据等级以不同颜色标签实现告警功能。实时监测分析数据，当数据出现异常波动或触及预设风险等级时，通过红色（高风险）、黄色（中风险）等醒目标签进行告警提示，助力业务人员快速识别异常数据。
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