在RHadoop中使用R语言进行金融风控通常涉及以下几个步骤：
数据获取和清洗：首先需要从各个数据源获取金融数据，如客户信息、交易记录、信用评分等。然后对数据进行清洗和处理，包括缺失值处理、异常值检测等。
特征工程：在金融风控中，特征工程是非常重要的环节。需要根据业务需求和数据特点进行特征选择、转换和提取，以提高模型的准确性和鲁棒性。
模型选择和训练：选择适当的模型进行金融风控建模，常用的模型包括逻辑回归、决策树、随机森林等。使用RHadoop中的分布式计算框架进行模型训练，以加快计算速度和处理大规模数据。
模型评估和优化：对训练好的模型进行评估，包括准确率、召回率、ROC曲线等指标。根据评估结果对模型进行优化，如调参、集成学习等。
部署和监控：将优化后的模型部署到实际业务环境中进行预测和风险控制。同时对模型进行监控，及时发现并处理模型漂移和失效的情况。
总的来说，使用RHadoop进行金融风控需要结合R语言的强大数据分析和建模能力，以及Hadoop的分布式计算框架，实现对大规模金融数据的处理和建模。通过不断优化模型和监控系统运行情况，可以有效提高风险控制的效果和效率。