在当今快速发展的金融科技行业，数据的有效管理和利用是决胜市场的关键。微财，一家以金融科技为核心的创新型企业，通过深入应用阿里云EMR Serverless Spark技术，成功地解决了大数据模型训练中的诸多挑战，实现了整体业务的飞跃。根据最近发布的《2024中国开源开发者报告》，这一技术的选择为公司带来了切实的优势。

　　微财成立以来，致力于为用户提供优质的消费分期等金融信息服务，旗下拥有“好分期”等多个品牌，逐步发展成为值得信赖的金融合作伙伴。面对激烈的市场竞争，微财深刻认识到大数据在评估用户借款风险中的重要作用，企业的业务拓展与用户数据的积累密切相关。

　　随着用户基数的不断增加，微财在大数据处理上的需求也日益增长。这使得大数据集的训练逐渐成为企业发展的瓶颈，传统的单机训练方式难以满足。为了突破这一瓶颈，微财进行了全面的技术架构调研，最终选择了Spark技术栈，这是因为Spark在大数据处理和分析上的卓越表现，以及团队在Python和Spark方面的丰富经验。

　　在机器学习的数据处理场景中，有效解决数据规模和训练效率的问题至关重要。微财的选择从多个维度出发，考虑性能、成本、安全性、易用性、可靠性和扩展性，最终选定了阿里云EMR Serverless Spark。这一全托管服务不仅提供了灵活的弹性扩容，并且能有效保证用户级别的资源供给。

　　微财与阿里云EMR团队进行了深入的技术交流，经过各种实际测试和概念验证，认可了其自研Fusion引擎的高性能向量化计算能力及RSS支持，这些都被整合到Serverless Spark中，为数据分析和机器学习场景打下坚实基础。

　　：自研的Fusion引擎使得性能较开源版本提升了3倍以上，极大地提高了数据处理和分析速度。

　　：通过DataFrame、SQL、PySpark等多种开发方式的支持，能够进行多类型的任务调度和执行。

　　：内置的SQLEditor和Notebook功能为进行ETL和数据科学分析提供了一体化的体验，极大地方便了开发者的工作。

　　：阿里云提供了覆盖Serverless Spark的技术支持，并且确保了7*24小时的专业服务。

　　在数据采集方面，微财研发的dw-shell工具实现了良好的数据采集能力，有效整合了存储引擎和计算引擎之间的差异，顺利完成了上云前后的数据迁移工作。

　　通过Apache Paimon构建的数据湖存储框架，微财将Apache Spark、Flink和Hive整合在一起，形成了一个完整的数据湖生态系统，极大地提升了数据的处理能力与业务效率。

　　为确保数据科学家能够顺利将训练任务迁移到Serverless Spark平台，微财构建了一个风控能力平台MXFLow，具备特征挖掘、分布式训练及自动项目管理等功能。

　　在特征挖掘方面，平台实现了多种分箱方法以及特征评估函数，使得用户可以轻松进行特征离散化和风险评估。微财结合了Spark MLlib内置的多种机器学习算法，确保用户能够享受到与本机训练相同的API，已经在随机森林代理服务器自动更换ip、逻辑回归等算法上取得了显著成效。

　　展望未来，微财计划在深度学习领域深耕，利用多节点分布式训练框架，如Horovod和PyTorch Distributed，加速深度学习模型的训练过程。希望能在Serverless Spark上实现GPU训练能力，进一步提升训练效率及可扩展性。随着技术的进步，微财必将在金融科技领域继续引领潮流，推动智能融资服务的发展，相信未来会有更多企业借助先进技术实现更高效的业务增长。

　　通过对阿里云EMR Serverless Spark的深度应用，微财无疑重新定义了传统金融科技的运作模式，为数据驱动决策提供了坚实基础，为金融行业的发展开启了新的篇章。返回搜狐，查看更多