CN108596561A - 一种基于大数据架构的人效服务系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于数据计算处理技术领域，公开了一种基于大数据架构的人效服务系统及方法，基于大数据架构的人效服务方法包括：应用的数据存储在大数据平台，所述大数据平台实时同步交易数据；用户在任意时间点修改提成方案后重新核算员工绩效提成工资；支持重算当天、本月、本季度的时间段数据；具体采用微服务架构开发、使用领域模型驱动设计的开发方式，进行高内聚低耦合扩展。本发明能实时核算绩效统计结果，系统不再因数据量多少而延迟，特别是用户修改提成方案或者关账后能快速算出超过一个季度或者半年的绩效提成数据。
Description
技术领域
本发明属于数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据架构的人效服务系统及方法。
背景技术
本发明属于大数据计算技术领域，公开了一种基于大数据架构的人效服务系统及方法，基于大数据架构的人效服务方法包括：应用的数据存储在大数据平台，大数据平台实时同步交易数据；用户在任意时间点修改提成方案后重新核算员工绩效提成工资；支持重算当天、本月、本季度的时间段数据；具体采用微服务架构开发、使用领域模型驱动设计的开发方式，进行高内聚低耦合扩展。本发明能实时核算绩效统计结果，系统不再因数据量多少而延迟，特别是用户修改提成方案或者关账后能快速算出超过一个季度或者半年的绩效提成数据。
因此能满足超大数据量、支持高并发、数据实时同步的人效系统应运而生。
综上所述，现有技术存在的问题是：
现有行业内人效服务比如员工的绩效提成、工资结算等都是支持较少量订单数据(每天订单量达不到百万，千万级)，如果遇到订单量超过千万级，亿级不能做到实时核算数据。原因除了订单量达不这个级别，技术架构不够新颖之外还表现在没有大数据平台的支持，交易数据不能及时同步到大数据专用平台，没有工作流的调度器，整个任务的执行过程都需要人工参加，并且得盯着各任务的进度。客如云人效系统解决了大数据量的问题，工作流的自动任务调度问题，方便灵活设置提成方案，快速算出计算结果，同时支持临时方案创建后通过定时间任务自动核算上一个季度的提成。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于大数据架构的人效服务系统及方法。
本发明是这样实现的，该基于大数据架构的人效服务方法包括：
应用存储数据的大数据实时同步交易数据：用DTS工具及Kafka工具将每天的订单数据同步到ODS数据库及Hive数据库；同时每天同步订单数据到用于查询历史数据及为ETL提供支持的Hive归档库中，Hive归档库的数据由ETL工具清洗数据并抽取数据到其他数据仓库；
用户在任意时间点修改提成方案后重新核算员工绩效提成工资。
订单交易数据存于RDS数据库(MySql数据库),日订单量200G以上，用DTS工具及Kafka工具将每天的订单数据同步到ODS数据库(本质是Mongo DB数据库)及Hive数据库。不过该RDS、ODS及Hive数据库只会存45天的订单数据，随着时间的推移订单数据会每日执行清除操作，包括RDS、ODS、Hive数据库45天以前的数据也会清除。这可以减轻交易库的存储压力，很多订单方面的需求用ODS就能解决，同时也避免了大数据量操作效率太低的问题。
大数据平台存短短的45天交易数据肯定不够，45天以前的数据存在另外一个Hive库(简称归档库)。大数据平台有另外一条同步线程，每天同步订单数据到Hive归档库，Hive归档库用于查询历史数据及为ETL提供支持。
Hive归档库的数据由ETL工具清洗数据并抽取数据到其他数据仓库(比如:宽表库、报表汇总库)，这样可以满足各类针对大数据的需求场景。
进一步，绩效提成的方法包括：
1)用户新建提成方案，方案中包含给指定门店的员工按配送订单、消费订单、商品订单、充值订单的提成；新建的提成方案设置每个人的分配标准及比例，并验证及发布方案；由于方案复杂，步骤繁多，数据只能存于Mongo DB数据库。
2)品牌在新建方案并发布方案之后，程序会每天定时扫描所有关账但未执行计算的订单再自动执行提成计算操作；商户关账之后按订单实时计算绩效提成数据(由于数据量大的原因)，最终将计算出来的明细数据存于Mongo DB数据库；
3)商户在提成数据计算完之后修改提成方案，由商户执行重新核算操作；核算本周，本月，本季度，任意时间段的时间维度的提成；这时大的数据量都会通过大数据平台的ODS,宽表等数据仓库来计算。
4)每月的提成数据按人，按门店的报表工具展现给用户，用户异步导出所在的品牌、门店提成数据。
进一步，所述的基于大数据架构的人效服务方法采用微服务架构开发、使用领域模型驱动设计的开发方式，进行高内聚低耦合扩展。
进一步，所述微服务架构开发使用Spring-cloud框架，集成Spring-cloud-zookeeper、Mybatis、Eureka技术，将人效绩效提成分为若干个微服务，包括定时计算Azkaban服务、关账核算meritpay-intime服务、提成方案meritpay-web服务；服务间用RestAPI的方式调用。
进一步，所述领域模型驱动设计的绩效提成领域依赖于其它各个领域，其中包括订单域，商户每天的订单量直接关系到商户员工的提成额；配送域每天配送员的产生的配送距离，配送订单额关系到商户员工的提成额，以下各种领域均与绩效提成服务相关，同时各个领域也是各个服务。
本发明的另一目的在于提供一种基于大数据架构的人效服务方法的基于大数据架构的人效服务系统，所述基于大数据架构的人效服务系统包括：
包括定时计算Azkaban服务、关账核算meritpay-intime服务、提成方案meritpay-web服务，服务间用RestAPI的方式调用。
包括定时计算Azkaban服务,这是一个工作流的任务调度服务，每天凌晨4点自动触发，抓取当天的订单数据，订单明细数据，交易数据，支付数据，配送数据等进行分析计算。任务是流程化的执行，不用人工手动干预，任务之间自动调度。
关账核算服务:当商户有一天(或几天)交易之后会结账，关账操作，客如云终端感之到关账操作之后会记录到订单系统，订单系统通过kafka生产者推送关账的商户数据到绩效提成系统，绩效提成系统进行核算这期间的绩效提成数据。
重新核算服务：当商户想修改方案，修改核算日期，修改分配人员，修改分配比例等信息时需要及时重新核算提成数据。
提成方案meritpay-web服务：用于商户可以自由的创建绩效提成方案，设立分配规则，预先验证方案所产生的绩效提成数据。
本发明的另一目的在于提供一种实现上述基于大数据架构的人效服务方法的计算机程序。
本发明的另一目的在于提供一种搭载有所述计算机程序的计算机。
本发明的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行所述的方法。
本发明的优点及积极效果为：
本发明有效的解决了超大餐饮商家连锁在大数据量的背景下为员工计算绩效提成的问题，可以让商按意愿设置提成方案，选择需要提成的订单，设置分配的方式，分配的角色，分配的比例，快速算出计算结果。
本发明应用的数据存储在大数据平台比如(MongoDB、Hive、HBase)，大数据平台可以实时同步交易数据。用户在任意时间点修改提成方案后可以快速重新核算员工绩效提成工资，支持重算当天、本月、本季度等时间段数据。
本发明应用支持大数据架构但不依赖任何一种大数据架构。采用微服务架构开发、使用领域模型驱动设计的开发方式，做到高内聚低耦合可扩展。
用户使用后，能实时核算绩效统计结果，系统不再因数据量多少而延迟，特别是用户修改提成方案或者关账后能快速算出超过一个季度或者半年的绩效提成数据。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于大数据架构的人效服务方法流程图一；
图2是本发明实施例提供的基于大数据架构的人效服务方法流程图二；
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。
如图1-图2所示，本发明实施例提供的基于大数据架构的人效服务方法，包括：
应用存储数据的大数据实时同步交易数据：用DTS工具及Kafka工具将每天的订单数据同步到ODS数据库及Hive数据库；同时每天同步订单数据到用于查询历史数据及为ETL提供支持的Hive归档库中，Hive归档库的数据由ETL工具清洗数据并抽取数据到其他数据仓库；
用户在任意时间点修改提成方案后重新核算员工绩效提成工资。
订单交易数据存于RDS数据库(MySql数据库),日订单量200G以上，用DTS工具及Kafka工具将每天的订单数据同步到ODS数据库(本质是Mongo DB数据库)及Hive数据库。不过该RDS、ODS及Hive数据库只会存45天的订单数据，随着时间的推移订单数据会每日执行清除操作，包括RDS、ODS、Hive数据库45天以前的数据也会清除。这可以减轻交易库的存储压力，很多订单方面的需求用ODS就能解决，同时也避免了大数据量操作效率太低的问题。
大数据平台存短短的45天交易数据肯定不够，45天以前的数据存在另外一个Hive库(简称归档库)。大数据平台有另外一条同步线程，每天同步订单数据到Hive归档库，Hive归档库用于查询历史数据及为ETL提供支持。
Hive归档库的数据由ETL工具清洗数据并抽取数据到其他数据仓库(比如:宽表库、报表汇总库)，这样可以满足各类针对大数据的需求场景。
绩效提成的方法包括：
1)用户新建提成方案，方案中包含给指定门店的员工按配送订单、消费订单、商品订单、充值订单的提成；新建的提成方案设置每个人的分配标准及比例，并验证及发布方案；由于方案复杂，步骤繁多，数据只能存于Mongo DB数据库。
2)品牌在新建方案并发布方案之后，程序会每天定时扫描所有关账但未执行计算的订单再自动执行提成计算操作；商户关账之后按订单实时计算绩效提成数据(由于数据量大的原因)，最终将计算出来的明细数据存于Mongo DB数据库；
3)商户在提成数据计算完之后修改提成方案，由商户执行重新核算操作；核算本周，本月，本季度，任意时间段的时间维度的提成；这时大的数据量都会通过大数据平台的ODS,宽表等数据仓库来计算。
4)每月的提成数据按人，按门店的报表工具展现给用户，用户异步导出所在的品牌、门店提成数据。
所述的基于大数据架构的人效服务方法采用微服务架构开发、使用领域模型驱动设计的开发方式，进行高内聚低耦合扩展。
本发明实施例提供一种基于大数据架构的人效服务系统。
本发明将程序部署到云服务器，大数据平台能及时更新交易订单数据。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用全部或部分地以计算机程序产品的形式实现，所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载或执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL)或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输)。所述计算机可读取存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘SolidState Disk(SSD))等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于大数据架构的人效服务方法，其特征在于，所述基于大数据架构的人效服务方法包括：
应用存储数据的大数据实时同步交易数据：用DTS工具及Kafka工具将每天的订单数据同步到ODS数据库及Hive数据库；同时每天同步订单数据到用于查询历史数据及为ETL提供支持的Hive归档库中，Hive归档库的数据由ETL工具清洗数据并抽取数据到其他数据仓库；
用户在任意时间点修改提成方案后重新核算员工绩效提成工资。
2.如权利要求1所述的基于大数据架构的人效服务方法，其特征在于，绩效提成的方法包括：
1)用户新建提成方案，方案中包含给指定门店的员工按配送订单、消费订单、商品订单、充值订单的提成；新建的提成方案设置每个人的分配标准及比例，并验证及发布方案；
2)品牌在新建方案并发布方案之后，程序会每天定时扫描所有关账但未执行计算的订单再自动执行提成计算操作；商户关账之后按订单实时计算绩效提成数据，最终将计算出来的明细数据存于Mongo DB数据库；
3)商户在提成数据计算完之后修改提成方案，由商户执行重新核算操作；核算本周，本月，本季度，任意时间段的时间维度的提成；
4)每月的提成数据按人，按门店的报表工具展现给用户，用户异步导出所在的品牌、门店提成数据。
3.如权利要求1所述的基于大数据架构的人效服务方法，其特征在于，所述的基于大数据架构的人效服务方法采用微服务架构开发、使用领域模型驱动设计的开发方式，进行高内聚低耦合扩展。
4.如权利要求3所述的基于大数据架构的人效服务方法，其特征在于，所述微服务架构开发使用Spring-cloud框架，集成Spring-cloud-zookeeper、Mybatis、Eureka技术，将人效绩效提成分为若干个微服务，包括定时计算Azkaban服务、关账核算meritpay-intime服务、提成方案meritpay-web服务；服务间用RestAPI的方式调用。
5.如权利要求3所述的基于大数据架构的人效服务方法，其特征在于，所述领域模型驱动设计的绩效提成领域依赖于其它各个领域，其中包括订单域，商户每天的订单量直接关系到商户员工的提成额；配送域每天配送员的产生的配送距离，配送订单额关系到商户员工的提成额，以下各种领域均与绩效提成服务相关，同时各个领域也是各个服务。
6.一种如权利要求1所述基于大数据架构的人效服务方法的基于大数据架构的人效服务系统。
7.一种实现权利要求1～5任意一项所述基于大数据架构的人效服务方法的计算机程序。
8.一种搭载有权利要求7所述计算机程序的信息处理终端。
9.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-5任意一项所述的基于大数据架构的人效服务方法。
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