[大学生如何构建合理的知识结构]人的合理知识结构的五大原则如下：开放性：具有一定的开放性，结构开放，为开放系统，有很多入口，能进得来，有接受的心态；有足够容量，反映打开“心量”程度；其开放性程度将会直接领导生命各...+阅读

金融大数据系统对低时延的处理技术，这些技术可以扩展到很多其他行业。主要包含数据采集前端及中间的处理部分也涉及到系统架构建设的一些分享。

大数据和时间相关的一个重要属性Velocity，包含多个层面含义，其中数据传输速度和处理速度属于核心的两个部分。我们通常可以从数据源出发点到数据最终处理完，所需时延（Latency）作为我们衡量处理大数据速度相关的一个重要尺标。尤其这几年金融领域高频交易对低时延的高度要求（通常要求个位数微妙级别），这些技术框架在不少大数据应用场景具有借鉴意义。在此将结合本人过去在高频交易系统架构上的经验，在传输和处理层面展开探讨，即如何做到极致低延迟（Ultra Low Latency）的大数据系统。传输上将探讨如何通过基于FPGA 高速传输卡和高速传输协议（eg FAST） 来降低延迟，处理上如何通过减少软硬件环节来减少延迟。

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