一年多以前，有朋友让我聊一下你们的大数据反欺诈架构是怎么实现的，以及我们途中踩了哪些坑，怎么做到从30min延迟优化到1s内完成实时反欺诈。当时呢第一是觉得不合适，第二也是觉得场景比较局限没什么分享的必要性。
时间也过了很久了，最近看到圈里一些东西，发现当时的这套架构并未落伍，依然具有很大的参考价值，所以今天跟大伙聊聊关于大数据反欺诈体系怎么搭建，主要来源是来自于我工作的时候的实践，以及跟行业里的很多大佬交流的实践，算是集小成的一个比较好的实践。
这套架构我做的时候主要领域是信贷行业的大数据反欺诈，后来也看过电商的架构，也看过金融大数据的架构，发现其实大家使用的其实也差不多是这个套路，只是在各个环节都有不同的细节。
大佬说的，能用图的，尽量不要打字，那我就打少点字，多做点图。其实大数据不外乎这么几个步骤。数据源开拓、数据抽取、数据存储、数据清洗和处理、数据应用，且听我一个一个说。
数据源
数据源是一个比较重要的点，毕竟如果连数据源都是垃圾，那么毫无疑问可以预见，最终产出的一定是垃圾，所以挑选数据源和对接数据源的时候都要