CN106156956A - 一种银行数据加工作业调度系统及其方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种银行数据加工作业调度系统及方法，该银行数据加工作业调度系统包括设置组件和运维组件，设置组件用于支持系统定义和维护所有参数，运维组件用于支持系统运行和维护；设置组件包括设置库、设置模块和规则引擎模块一；运维组件包括运维模块、运行库、作业调度引擎模块和规则引擎模块二；本发明以作业调度规则数据模型为基础，以规则引擎模块一、规则引擎模块二和作业调度引擎模块为核心，将所有数据加工作业装载在一个系统，达到最大化利用系统资源，实现作业调度的自动化和可视化，且可根据加工的数据量进行作业并行度的大小调节，从而减少数据加工时间窗，且本发明可用于银行大型数据集市或数据仓库的数据加工作业调度。

Description

一种银行数据加工作业调度系统及其方法
技术领域
本发明属于一种调度系统，尤其涉及一种银行数据加工作业调度系统及其方法。
背景技术
目前，银行特别是大型银行的业务系统经过多年的运行，积累了海量的业务数据。银行利用这些业务数据构建数据仓库或者数据集市，并开发数据分析应用、数据挖掘应用来支持和辅助银行经营。
大型银行拥有包括核心业务系统、银行卡系统、理财系统、网上银行系统、中间业务系统等诸多业务系统，所有业务系统的数据在批处理时生成数据文件，并由专门的数据下传系统下传到临时存储库；由于各个业务系统的批处理时间不一，下传的时间不一，数据文件多，数据量大，业务系统之间、数据文件之间存在加工逻辑，因此，在有限的时间窗口内，将这些到达时点不一的数据文件从临时存储库加工到中间存储库明细层和中间存储库整合层，再从中间存储库加工到目标应用库，整个加工逻辑和加工过程复杂、灵活、多样。
现有数据加工系统无法满足上述需求，无法将业务系统之间、数据文件之间、作业之间的加工逻辑规则化、参数化；无法将所有数据加工作业装载在一个系统，实现作业调度的自动化、管理的可视化；也无法根据系统资源结合作业加工的数据量进行作业并行度的大小调节，以达到最大利用系统资源的目的，从而减少数据加工时间窗。
综上所述，有必要研发一种银行数据加工作业调度系统及其方法来弥补上述缺陷。
发明内容
为解决上述缺陷，本发明提出一种银行数据加工作业调度系统及其方法，其通过规则引擎实现加工逻辑规则化、参数化，通过作业调度引擎实现作业调度的自动化、管理的可视化、系统资源利用的合理化，能充分满足银行在数据加工方面的需求，还可以推广至其它行业使用，且本发明系统管理和版本管理方便。
本发明的技术方案是这样实现的：
一种银行数据加工作业调度系统，其包括设置组件和运维组件，设置组件用于支持系统定义和维护所有参数，运维组件用于支持系统运行和维护；设置组件包括设置库、设置模块和规则引擎模块一；设置库用于保存系统的所有参数；设置模块用于定义和维护所有参数；规则引擎模块一用于验证设置库中的作业调度规则；运维组件包括运维模块、运行库、作业调度引擎模块和规则引擎模块二；运维模块用于提供作业的监控、查询、人工干预和人工重跑作业；运行库用于保存系统运作的所有数据，记录作业在运行过程中的状态、作业运行流水和系统产生的日志；作业调度引擎模块用于负责作业的运行、正常停止、异常停止、出错控制和重跑，并全程监控作业的运行情况；规则引擎模块二用于负责对某个作业的调度规则进行解析。
其中，设置库中保存的所有参数包括系统本身用到的参数、作业本身的参数、作业相关的参数和作业调度规则。
其中，系统本身用到的参数包括用户、权限以及文件的存放目录；作业本身的参数包括作业基本信息、作业之间的关系、作业流程、作业并行度以及例外级别信息，作业相关的参数包括业务系统信息、数据文件组信息、数据文件信息和作业组信息；作业调度规则包括约定作业运行时间、作业运行先后顺序、作业并发运行规则、作业重运行规则、作业前后依赖关系和运行流程。
其中，作业调度引擎模块上设有多个通用接口。
其中，运维模块上设有操作界面，且作业的监控、查询、人工干预和人工重跑作业通过统一的操作界面进行操作。
其中，该银行数据加工作业调度系统进一步设有作业调度规则数据模型，其用于存储作业调度规则，且作业调度规则数据模型同时发布至设置库和运行库。
其中，该银行数据加工调度系统与银行的数据加工系统连接，且数据加工系统与银行的源数据库、银行的目标数据库均连接。
其中，设置库连接至运行库。
本发明还公开一种银行数据加工作业调度方法，其包括如下步骤：（S01）对设置组件进行设置，将系统的所有参数保存至设置库中，并通过设置模块定义和维护设置库中的所有参数；（S02）通过设置模块和规则引擎模块一验证所需的作业调度规则；（S03）设置库将验证后的参数和作业调度规则发布至运行库；（S04）银行数据加工作业调度系统根据验证后的参数和作业调度规则运行数据加工系统的数据加工作业；（S05）在系统运行过程中，运行库保存系统运行的所有数据，并记录作业在运行过程中的状态、作业运行流水和系统产生的日志；（S06）运行库通过数据接口将步骤（S05）中的所有数据提供给运维模块，运维模块通过统一的操作界面来监控、查询、人工干预或人工重跑作业；（S07）规则引擎模块二对即将运行的数据对加工作业的调度规则进行解析；（S08）作业调度引擎模块根据步骤（S07）的解析结果和系统资源情况，并结合作业加工的数据量决定运行一个或并发运行多个作业，并对作业存在的冲突进行管理；（S09）当某个作业在运行过程中抛出异常，作业调度引擎模块自动捕获该异常，并根据该作业的例外级别来决定停止运行该作业、或者停止运行该作业所在的作业组、或者停止运行余下的所有作业；（S10）数据加工系统作业运行完毕后，源数据加工成目标数据，并储存至目标数据库中。
与现有技术相比，本发明具有如下优点：
本发明以作业调度规则数据模型为基础，以规则引擎模块一、规则引擎模块二和作业调度引擎模块为核心，充分考虑了银行系统多、数据量大、业务规则复杂等特点，进行了针对性的设计和构建，将所有数据加工作业的调度规则装载在本系统，通过本系统统一调度和运行作业，达到统一管理作业、最大化利用系统资源的目的。
本发明采用作业调度规则数据模型，以模型化、参数化来体现数据加工逻辑和数据处理流程，提供更客户化、更灵活的作业流程定制来满足业务的需要。
本发明通过规则引擎识别、解析各种作业调度规则，避免将作业调度规则写在调度程序之中，提高了系统的通用性和可维护性。
本发明作业调度引擎模块具有多个通用接口，支持不同种类的作业，无需根据不同的作业编写专用的调用接口程序，实现作业调度的自动化。
本发明作业调度引擎模块根据规则引擎模块二的解析结果和系统资源情况来运行作业，并根据作业的运行情况进行处理，运维模块提供监控界面，实现作业调度自动化和可视化，且可根据加工的数据量进行作业并行度的大小调节，从而有效利用系统资源、减少数据加工时间窗。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明银行数据加工作业调度系统的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参照图1，本发明公开一种银行数据加工作业调度系统，其包括设置组件和运维组件，设置组件用于支持系统定义和维护所有参数，运维组件用于支持系统运行和维护；设置组件包括设置库、设置模块和规则引擎模块一；设置库用于保存系统的所有参数；设置模块用于定义和维护所有参数，再经过设置模块和规则引擎模块一验证之后，发布到运行库；规则引擎模块一主要作用是验证设置库中的作业调度规则，验证规则设置是否合理、是否存在冲突、是否能按设置来正确执行。
运维组件包括运维模块、运行库、作业调度引擎模块和规则引擎模块二；运维模块用于提供作业的监控、查询、人工干预和人工重跑作业；运行库用于保存系统运作的所有数据，记录作业在运行过程中的状态、作业运行流水和系统产生的日志，并通过数据接口提供给运维模块来监控系统。本发明设置库连接至运行库，运行库中的参数和作业调度规则来源于设置库。
本发明作业调度引擎模块用于负责作业的运行、正常停止、异常停止、出错控制、重跑等，并全程监控作业的运行情况；其根据系统资源情况结合作业加工的数据量来决定运行一个或并发运行多个作业，并对作业可能存在的冲突进行管理；如果某个作业在运行过程中抛出异常，作业调度引擎模块会自动捕获该异常，并根据该作业的例外级别来决定停止运行该作业、或者停止运行该作业所在的作业组、或者停止运行余下的所有作业。
本发明规则引擎模块二负责对即将运行的某个作业的调度规则进行解析，作业调度引擎模块根据规则引擎模块二的解析结果并结合对系统资源情况的分析来决定是否运行该作业、如何运行该作业、是否和别的作业并发运行等。
本发明设置库中保存的所有参数包括系统本身用到的参数、作业本身的参数、作业相关的参数和作业调度规则。其中，系统本身用到的参数包括用户、权限以及文件的存放目录等；作业本身的参数包括作业基本信息、作业之间的关系、作业流程、作业并行度以及例外级别信息等，作业相关的参数包括业务系统信息、数据文件组信息、数据文件信息和作业组信息；作业调度规则主要包括约定作业运行时间、哪些作业先运行、哪些作业可以并发运行、哪些作业可以重运行、作业的前后依赖关系、运行流程和运行顺序等。
其中，作业调度引擎模块上设有多个通用接口，其能支持多种不同作业，如Shell作业、Store Procedures 作业、ETL工具DataStage作业、C/Java语言开发的作业等，故无需根据不同的作业编写专用的调用接口程序。
其中，运维模块上设有操作界面，且作业的监控、查询、人工干预和人工重跑作业通过统一的操作界面进行操作。
其中，该银行数据加工作业调度系统进一步设有作业调度规则数据模型，其用于存储作业调度规则，且作业调度规则数据模型同时发布至设置库和运行库。本发明针对作业调度规则复杂、灵活多变等特点，专门构建了作业调度规则数据模型来存储作业调度规则，并使用规范化和非规范化方法来优化数据模型，以满足作业调度的需要。本发明作业调度规则数据模型同时发布到设置库和运行库。
其中，该银行数据加工调度系统与银行的数据加工系统连接，且数据加工系统与银行的源数据库、银行的目标数据库均连接。
本发明还公开一种银行数据加工作业调度方法，其包括如下步骤：（S01）对设置组件进行设置，将系统的所有参数保存至设置库中，并通过设置模块定义和维护设置库中的所有参数；（S02）通过设置模块和规则引擎模块一验证所需的作业调度规则；（S03）设置库将验证后的参数和作业调度规则发布至运行库；（S04）银行数据加工作业调度系统根据验证后的参数和作业调度规则运行数据加工系统的数据加工作业；（S05）在系统运行过程中，运行库保存系统运行的所有数据，并记录作业在运行过程中的状态、作业运行流水和系统产生的日志；（S06）运行库通过数据接口将步骤（S05）中的所有数据提供给运维模块，运维模块通过统一的操作界面来监控、查询、人工干预或人工重跑作业；（S07）规则引擎模块二对即将运行的数据对加工作业的调度规则进行解析；（S08）作业调度引擎模块根据步骤（S07）的解析结果和系统资源情况，并结合作业加工的数据量决定运行一个或并发运行多个作业，并对作业存在的冲突进行管理；（S09）当某个作业在运行过程中抛出异常，作业调度引擎模块自动捕获该异常，并根据该作业的例外级别来决定停止运行该作业、或者停止运行该作业所在的作业组、或者停止运行余下的所有作业；（S10）数据加工系统作业运行完毕后，源数据加工成目标数据，并储存至目标数据库中。
本发明以作业调度规则数据模型为基础，以规则引擎模块一、规则引擎模块二和作业调度引擎模块为核心，将所有数据加工作业的调度规则装载在本系统，通过本系统统一调度和运行作业，实现作业调度的自动化和可视化，且可根据加工的数据量进行作业并行度的大小调节，从而有效利用系统资源、减少数据加工时间窗，且本发明可用于银行大型数据集市或数据仓库的数据加工作业调度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种银行数据加工作业调度系统，其特征在于，其包括设置组件和运维组件，设置组件用于支持系统定义和维护所有参数，运维组件用于支持系统运行和维护；
设置组件包括设置库、设置模块和规则引擎模块一；设置库用于保存系统的所有参数；设置模块用于定义和维护所有参数；规则引擎模块一用于验证设置库中的作业调度规则；
运维组件包括运维模块、运行库、作业调度引擎模块和规则引擎模块二；运维模块用于提供作业的监控、查询、人工干预和人工重跑作业；运行库用于保存系统运作的所有数据，记录作业在运行过程中的状态、作业运行流水和系统产生的日志；作业调度引擎模块用于负责作业的运行、正常停止、异常停止、出错控制和重跑，并全程监控作业的运行情况；规则引擎模块二用于负责对某个作业的调度规则进行解析。
2.如权利要求1所述的银行数据加工作业调度系统，其特征在于，设置库中保存的所有参数包括系统本身用到的参数、作业本身的参数、作业相关的参数和作业调度规则。
3.如权利要求2所述的银行数据加工作业调度系统，其特征在于，系统本身用到的参数包括用户、权限以及文件的存放目录；作业本身的参数包括作业基本信息、作业之间的关系、作业流程、作业并行度以及例外级别信息，作业相关的参数包括业务系统信息、数据文件组信息、数据文件信息和作业组信息；作业调度规则包括约定作业运行时间、作业运行先后顺序、作业并发运行规则、作业重运行规则、作业前后依赖关系和运行流程。
4.如权利要求3所述的银行数据加工作业调度系统，其特征在于，作业调度引擎模块上设有多个通用接口。
5.如权利要求4所述的银行数据加工作业调度系统，其特征在于，运维模块上设有操作界面，且作业的监控、查询、人工干预和人工重跑作业通过统一的操作界面进行操作。
6.如权利要求1-5中任一项所述的银行数据加工作业调度系统，其特征在于，该银行数据加工作业调度系统进一步设有作业调度规则数据模型，其用于存储作业调度规则，且作业调度规则数据模型同时发布至设置库和运行库。
7.如权利要求6所述的银行数据加工作业调度系统，其特征在于，该银行数据加工调度系统与银行的数据加工系统连接，且数据加工系统与银行的源数据库、银行的目标数据库均连接。
8.如权利要求7所述的银行数据加工作业调度系统，其特征在于，设置库连接至运行库。
9.一种银行数据加工作业调度方法，其特征在于，其通过如权利要求8所述的银行数据加工作业调度系统来实现，包括如下步骤：
（S01）对设置组件进行设置，将系统的所有参数保存至设置库中，并通过设置模块定义和维护设置库中的所有参数；
（S02）通过设置模块和规则引擎模块一验证所需的作业调度规则；
（S03）设置库将验证后的参数和作业调度规则发布至运行库；
（S04）银行数据加工作业调度系统根据验证后的参数和作业调度规则运行数据加工系统的数据加工作业；
（S05）在系统运行过程中，运行库保存系统运行的所有数据，并记录作业在运行过程中的状态、作业运行流水和系统产生的日志；
（S06）运行库通过数据接口将步骤（S05）中的所有数据提供给运维模块，运维模块通过统一的操作界面来监控、查询、人工干预或人工重跑作业；
（S07）规则引擎模块二对即将运行的数据对加工作业的调度规则进行解析；
（S08）作业调度引擎模块根据步骤（S07）的解析结果和系统资源情况，并结合作业加工的数据量决定运行一个或并发运行多个作业，并对作业存在的冲突进行管理；
（S09）当某个作业在运行过程中抛出异常，作业调度引擎模块自动捕获该异常，并根据该作业的例外级别来决定停止运行该作业、或者停止运行该作业所在的作业组、或者停止运行余下的所有作业；
（S10）数据加工系统作业运行完毕后，源数据加工成目标数据，并储存至目标数据库中。
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