CN110716984B - 数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：通过数据模块对数据库中的数据进行全量加载；通过数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶；通过第一数据节点对数据库中的数据进行增量加载；通过第一数据节点将增量加载的数据发送给第二数据节点；将每个桶中的全量加载数据随着增量加载的数据一起发送给第二数据节点，以通过第二数据节点进行数据的全量加载。本公开的数据处理方法将全量加载均匀地分散到增量加载中，以流式数据更新的方式平滑的实现全量加载，消除全量加载的内存突刺，也改善了数据的生效时间。

Description

数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在全量加载机制中，由于全量加载所需的内存通常较大，容易产生内存突刺，目前的全量加载机制并不完全令人满意。

发明内容

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

为了解决上述问题，本公开提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，本公开的数据处理方法可以消除全量加载过程中的内存突刺，实现数据定期更新的同时，避免全量加载带来的内存问题。

根据本公开的一个实施例，提供了一种数据处理方法，包括：通过数据模块对数据库中的数据进行全量加载；通过所述数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶；通过第一数据节点对所述数据库中的数据进行增量加载；通过所述第一数据节点将增量加载的数据发送给第二数据节点；将每个桶中的全量加载数据随着增量加载的数据一起发送给所述第二数据节点，以通过所述第二数据节点进行数据的全量加载。

根据本公开的另一实施例，提供了一种数据处理装置，包括：数据模块，对数据库中的数据进行全量加载，所述数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶；第一数据节点和第二数据节点，所述第一数据节点对所述数据库中的数据进行增量加载，所述第一数据节点将增量加载的数据发送给所述第二数据节点；其中，将每个桶中的全量加载数据随着增量加载的数据一起发送给所述第二数据节点，以通过所述第二数据节点进行数据的全量加载。

根据本公开的另一实施例，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个存储器和至少一个处理器；其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述存储器所存储的程序代码以执行上述数据处理方法。

根据本公开的另一实施例，提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有程序代码，所述程序代码用于执行上述数据处理方法。

通过采用本公开的数据处理方法，可以消除全量加载过程中的内存突刺，实现数据定期更新的同时，避免全量加载带来的内存问题。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。

图1示出了数据处理方式的示意图。

图2示出了双缓存全量替换机制的示意图。

图3示出了本公开的实施例的数据处理方式的示意图。

图4示出了本公开的实施例的数据处理方式的示意流程图。

图5示出了本公开的实施例的数据处理方式的示意图。

图6示出了适于用来实现本公开的实施例的电子设备600的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

在一些实施例中，如图1所示，在数据库(DB)中发生数据更改时，会发出binlog消息。binlog是MySQL的二进制日志，它记录了所有的数据定义语言(DDL)和数据操纵语言(DML)(除了数据查询语句)语句，以事件形式记录，还包含语句所执行的消耗的时间。因此，每当DB发生数据变更(例如，增加、减少、变化)时，都可以通过binlog消息通知到主库(leader)集群。

接着，binlog消息由采集组件接收并且进行解析，得到解析信息。由于binlog消息是二进制文件，所以需要进一步的解析。另外，该采集组件可以是canal，但是本公开不限于此，可以是任何合适的用于解析binlog消息的中间件。canal是用java开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件。

然后，主库对解析信息进行计算处理，获得变更后的数据。通常地，经过canal解析后的解析信息通过消息发布系统(例如，kafka)发送至主库或主库集群。该主库集群用于消费binlog消息，实时计算并组装在投广告数据，并将计算结果通过kafka实时推送给从库(slave)集群或下游。由此，主库集群将不再提供在线服务能力，而是实时计算引擎。应该理解，上述的推送系统kafka仅是示例性的，而不用于限制本公开。

在DB数据发生变化之前，主库集群的内存中具有与DB同步的数据。当DB中的数据发生变更时，通过binlog消息通知到主库集群，主库集群基于该变更信息，对数据进行计算和拼装，得到变更后的数据，该主库集群中的变更后的数据与DB变更后的数据再次保持同步。

另外，从库集群从主库集群接收推送消息并且进行处理，以更新从库集群的内存中的数据，使得从库集群的内存中的数据与主库集群中的变更后的数据保持一致。通过主库集群和从库集群的同步推送，保持了从库集群与DB中的数据的同步与一致。

如图1所示，主库集群可以定期备份一份内存文件，在备份好后，通知从库集群进行加载。从库集群收到主库集群的通知后加载内存文件，进行全量加载。例如，在主库集成备份一份内存文件到外部存储器TBS之后，给从库集群发送信息，表示内存文件已经备份。接收到通知消息的从库此时开始缓存备份文件。参见图2进一步所示的，从库集群中的从库一部分缓存用于提供在线服务，另一部分缓存用于存储主库集群备份到外部存储器的内存文件。在该文件加载完成之后，加载了备份文件的缓存与在线服务缓存进行替换，完成全量加载。由于该全量加载过程中从库集群中存在两个缓存，所以是一种双缓存机制。

这种双缓存机制容易引起内存突刺，因为全量加载的数据量通常是很大的，在完成整体替换之后，内存突刺才能消除。为了解决这个问题，本公开提供了一种数据处理方法。如图3和图4所示，数据处理方法包括步骤S101，通过数据模块对数据库中的数据进行全量加载，数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶。本公开的数据模块可以通过常规的全量查询DB的方式进行全量加载。应该理解，本公开仅以广告数据作为实例，但是本公开不限于广告数据。

全量加载后数据模块会将在投广告数据进行分桶(例如，100-200桶)，将每个桶的数据依次刷新到redis中。

在一些实施例中，本公开的数据处理方法包括S102，第一数据节点(例如，主库1-4)对数据库中的数据进行增量加载，第一数据节点将增量加载的数据发送给第二数据节点(例如，从库集群)。

在一些实施例中，通过将每个桶中的全量加载数据随着增量加载的数据一起发送给所述第二数据节点，第二数据节点进行数据的全量加载。在一些实施例中，第二数据节点将写入到外部存储器(例如，redis)中的每个桶的数据随着增量加载的数据一起进行数据加载。通过采用这种均匀分散成多个桶的方式，数据模块中的全量加载数据被分成了多份，然后逐份地与主库推送给从库的增量数据一起作增量加载，如此，消除了之前的双缓存机制的全量替换带来的内存突刺问题。另外，之前的方法需要在完整地备份内存文件，并且与从库的缓存作替换之后，才能实现数据的完全替换。而通过本公开的数据模块，通过采用分桶的方式，每个桶的数据所需要的加载时间是短得多的，在备份一个桶的数据之后，该数据可以与增量数据一起作增量替换，这部分数据可以及时生效，大大节省了这部分数据所需要的生效时间。

在一些实施例中，如图5所示，本公开的数据模块可以只加载与在投广告状态相关数据，用于广告的实时上线和下线，其它数据不再加载。因为数据模块只维护在投广告id和状态数据，因此内存不是数据模块的瓶颈。全量加载后数据模块会将在投广告id进行分桶(例如，100-200桶)，将每个桶的数据依次刷新到外部存储器redis中。

参见图5，响应于数据库DB的数据变更，从DB发出增量信息，其中，该增量消息是基于binlog的增量消息。因此，本公开的增量数据路径将不再基于例如10s的定时查询，而是基于mysql的binlog增量消息。在DB中发生数据更改时，会发出binlog消息。binlog是MySQL的二进制日志，它记录了所有的DDL和DML(除了数据查询语句)语句，以事件形式记录，还包含语句所执行的消耗的时间。因此，每当DB发生数据变更(例如，增加、减少、变化)时，都可以通过binlog消息通知到主库集群。

binlog消息由采集组件接收并且进行解析，得到解析信息。由于binlog消息是二进制文件，所以需要进一步的解析。另外，该采集组件可以是canal，但是本公开不限于此，可以是任何合适的用于解析binlog消息的中间件。canal是用java开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件。这部分路径与上面相同。

然后，对解析信息进行计算处理，获得变更后的数据。通常地，经过canal解析后的解析信息通过消息发布系统(例如，kafka)发送至第一数据节点(例如，主库或主库集群)。该主库集群用于消费binlog消息，实时计算在投广告数据并且写入缓存KV cache中。主库的内存仅维护在投广告id以及数据对应的md5(索引数据)，不再维护在投广告数据，不再提供远程过程调用协议(RPC)服务。另外，主库可以将索引数据同步给从库集群。

从库集群可以利用索引数据从外部存储器KV cache查询相关数据。从库集群可以只负责提供RPC服务，而不再保留完整的数据文件。如此，主库和从库集群的内存瓶颈得到解决。之前的靠主库和从库中的内存来存储完整的数据的方法，受限于内存不能横向扩展，存在内存瓶颈的问题。而通过将全量数据写入外部存储器，例如，KV cache，外部存储器支持横向扩展，如此，解决了内存不能横向扩展而受到限制的问题。因此，可以提高在线服务能力。

在图5的以上链路中，可以只存在增量加载，而没有全量加载。全量加载可以由数据模块来完成。数据模块可以和集群的主库一样，消费binlog数据，内存维护在投广告id和索引数据md5。数据模块可以通过读取外部存储器(例如，redis)中的上一时间版本的全量数据id(例如，全量在投广告id)，其中，外部存储器redis中的全量数据id是以时间戳为版本的，redis还记录了上一时间版本对应的kafka消息定位，从而数据模块可以进行数据回溯，并且更新新的时间版本的全量在投广告id，并且发送至redis。然后，如上所述，全量加载的数据被分成多个桶(例如，100-200桶)，每个桶的数据与主库写入KV cache的增量数据一起作增量重新加载，如此，同理地，可以消除全量整体替换所造成的内存突刺问题，也能改进数据的生效时间。

在一些实施例中，在数据模块和主库集群之间可以存在差异/补偿组件，用于在数据模块和主库集群之间寻找差异，在发现差异时进行数据补偿。另外，数据模块中的重新加载路径中，可以定期更新KV cache中在投广告暗投及定向数据。

通过采用这种分桶方式，数据模块将全量加载均匀地分散到增量加载中，以流式数据更新的方式平滑的实现全量加载，消除全量加载的内存突刺，也改善了数据的生效时间。

本公开还提供了一种数据处理装置，包括：数据模块，对数据库中的数据进行全量加载，数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶；第一数据节点(主库)和第二数据节点(从库)，所述第一数据节点对数据库中的数据进行增量加载，第一数据节点将增量加载的数据发送给所述第二数据节点；其中，通过将每个桶中的全量加载数据随着增量加载的数据一起发送给所述第二数据节点，第二数据节点进行数据的全量加载。

在一些实施例中，本公开的数据处理装置还包括：外部存储器(例如，redis)，其中，在数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶之后，每个桶中的数据写入到外部存储器中。在一些实施例中，第二数据节点将写入到外部存储器中的每个桶的数据随着增量加载的数据一起进行数据加载。在一些实施例中，第一数据节点响应于数据库发出的增量信息进行增量加载。在一些实施例中，数据库发出的所述增量信息是基于binlog的增量消息。

此外，本公开还提供一种电子设备，包括：至少一个存储器和至少一个处理器；其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述存储器所存储的程序代码以执行上述数据处理方法。

此外，本公开还提供一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有程序代码，程序代码用于执行上述数据处理方法。

在一些实施例中，本公开的数据处理方法将全量加载均匀地分散到增量加载中，以流式数据更新的方式平滑的实现全量加载，消除全量加载的内存突刺，也改善了数据的生效时间。

下面参考图6，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备600的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图6示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以替换数据。虽然图6示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取至少两个网际协议地址；向节点评价设备发送包括所述至少两个网际协议地址的节点评价请求，其中，所述节点评价设备从所述至少两个网际协议地址中，选取网际协议地址并返回；接收所述节点评价设备返回的网际协议地址；其中，所获取的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。

或者，上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：接收包括至少两个网际协议地址的节点评价请求；从所述至少两个网际协议地址中，选取网际协议地址；返回选取出的网际协议地址；其中，接收到的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种数据处理方法，包括：通过数据模块对数据库中的数据进行全量加载；通过所述数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶；通过第一数据节点对所述数据库中的数据进行增量加载；通过所述第一数据节点将增量加载的数据发送给第二数据节点；将每个桶中的全量加载数据随着增量加载的数据一起发送给所述第二数据节点，以通过所述第二数据节点进行数据的全量加载。

根据本公开的一个或多个实施例，在通过所述数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶之后，还包括：将每个桶中的数据写入到外部存储器中。

根据本公开的一个或多个实施例，通过所述第二数据节点将写入到所述外部存储器中的每个桶的数据随着增量加载的数据一起进行数据加载。

根据本公开的一个或多个实施例，还提供了一种数据处理装置，包括：数据模块，对数据库中的数据进行全量加载，所述数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶；第一数据节点和第二数据节点，所述第一数据节点对所述数据库中的数据进行增量加载，所述第一数据节点将增量加载的数据发送给所述第二数据节点；其中，将每个桶中的全量加载数据随着增量加载的数据一起发送给所述第二数据节点，以通过所述第二数据节点进行数据的全量加载。

根据本公开的一个或多个实施例，还包括：外部存储器，其中，在所述数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶之后，每个桶中的数据写入到所述外部存储器中。

根据本公开的一个或多个实施例，通过所述第二数据节点将写入到所述外部存储器中的每个桶的数据随着增量加载的数据一起进行数据加载。

根据本公开的一个或多个实施例，通过所述第一数据节点响应于所述数据库发出的增量信息进行所述增量加载。

根据本公开的一个或多个实施例，所述数据库发出的所述增量信息是基于binlog的增量消息。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：至少一个存储器和至少一个处理器；其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述存储器所存储的程序代码以执行上述数据处理方法。

根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有程序代码，所述程序代码用于执行上述数据处理方法。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。

Claims (10)

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

通过数据模块对数据库中的数据进行全量加载；

通过所述数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶；

通过主库对所述数据库中的数据进行增量加载；

通过所述主库将增量加载的数据发送给从库集群；

将每个桶中的全量加载数据随着增量加载的数据一起发送给所述从库集群，以通过所述从库集群进行数据的全量加载。

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，在通过所述数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶之后，还包括：将每个桶中的数据写入到外部存储器中。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，通过所述从库集群将写入到所述外部存储器中的每个桶的数据随着增量加载的数据一起进行数据加载。

4.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

数据模块，对数据库中的数据进行全量加载，所述数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶；

主库和从库集群，所述主库对所述数据库中的数据进行增量加载，所述主库将增量加载的数据发送给所述从库集群；

其中，将每个桶中的全量加载数据随着增量加载的数据一起发送给所述从库集群，以通过所述从库集群进行数据的全量加载。

5.根据权利要求4所述的数据处理装置，其特征在于，还包括：

外部存储器，其中，在所述数据模块将全量加载数据均匀分成多个桶之后，每个桶中的数据写入到所述外部存储器中。

6.根据权利要求5所述的数据处理装置，其特征在于，通过所述从库集群将写入到所述外部存储器中的每个桶的数据随着增量加载的数据一起进行数据加载。

7.根据权利要求4所述的数据处理装置，其特征在于，通过所述主库响应于所述数据库发出的增量信息进行所述增量加载。

8.根据权利要求7所述的数据处理装置，其特征在于，所述数据库发出的所述增量信息是基于binlog的增量消息。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

至少一个存储器和至少一个处理器；

其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述存储器所存储的程序代码以执行权利要求1至3中任一项所述的数据处理方法。

10.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有程序代码，所述程序代码用于执行权利要求1至3中任一项所述的数据处理方法。

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