CN111240693A - 实时数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

实时数据处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN111240693A CN202010051732.9A CN202010051732A CN111240693A CN 111240693 A CN111240693 A CN 111240693A CN 202010051732 A CN202010051732 A CN 202010051732A CN 111240693 A CN111240693 A CN 111240693A
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Abstract

本公开提供了一种实时数据处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取基于预设模板编写的代码；按照所述预设模板，对所述代码进行解析，并存储解析后的所述代码；触发Flink平台；当所述Flink平台被触发时，获取并加载解析后的所述代码；以及基于所述Flink平台，根据解析后的所述代码进行实时数据处理。该方法可以减少实时数据处理过程中的繁琐流程，提升处理效率。

Description

实时数据处理方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本公开涉及计算机应用技术领域技术领域，尤其涉及一种实时数据处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
Flink是一个框架和分布式处理引擎，设计为面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。
然而目前，在基于Flink平台来执行实时计算任务时，可能需要循环多次编码、打包、上传、发布及验证5个步骤，直到实时计算任务正确。这样的处理方式冗余工作多，导致实时计算任务处理流程长，效率低。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开实施例提供一种实时数据处理方法、装置、设备及存储介质，可以减少实时数据处理过程中的繁琐流程，提升处理效率。
本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
根据本公开的一个方面，提供一种基于Flink平台的实时数据处理方法，包括：获取基于预设模板编写的代码；按照所述预设模板，对所述代码进行解析，并存储解析后的所述代码；触发Flink平台；当所述Flink平台被触发时，获取并加载解析后的所述代码；以及基于所述Flink平台，根据解析后的所述代码进行实时数据处理。
根据本公开的一实施方式，在触发所述Flink平台获取并加载解析后的所述代码之前，所述方法还包括：将预先编写的程序加载至所述Flink平台的执行环境中。
根据本公开的一实施方式，触发Flink平台包括：向预先编写的所述程序发送触发指令；当所述所述Flink平台被触发时，获取并加载解析后的所述代码包括：通过所述程序接收所述触发指令；以及当所述程序接收到所述触发指令时，通过所述Flink平台获取并加载解析后的所述代码。
根据本公开的一实施方式，解析后的所述代码作为所述程序的一个输入参数被加载到所述Flink平台中。
根据本公开的一实施方式，基于所述Flink平台，根据解析后的所述代码进行实时数据处理包括：基于所述Flink平台，将解析后的所述代码生成执行图；执行所述执行图，以获得实时数据处理结果；以及输出所述实时数据处理结果。
根据本公开的一实施方式，输出所述实时数据处理结果包括：将所述实时数据处理结果输出到预设文件中；和/或，在用户界面中显示所述实时数据处理结果。
根据本公开的一实施方式，所述代码为所述Flink平台的配置信息。
根据本公开的另一方面，提供一种基于Flink平台的实时数据处理装置，包括：编码获取模块，用于获取基于预设模板编写的代码；编码解析模块，用于按照所述预设模板，对所述代码进行解析，并存储解析后的所述代码；编码触发模块，用于触发所述Flink平台；代码加载模块，用于当所述Flink平台被触发时，获取并加载解析后的所述代码；以及数据处理模块，用于基于所述Flink平台，根据解析后的所述代码进行实时数据处理。
根据本公开的再一个方面，提供一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述的用于标准化医疗文本数据的方法。
根据本公开的再一个方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的用于标准化医疗文本数据的方法。
根据本公开实施例提供的基于Flink平台的实时数据处理方法，通过解析按照预先设定的模板编写的代码，并自动将解析后的代码加载到Flink平台中，可以实现Flink平台的动态运行。进而减少了开发人员的诸如打包、上传、发布等手工操作流程，极大地提升了实时数据处理流程的效率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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示出本公开实施例中一种基于Flink平台的实时数据处理方法的流程图。
图2示出本公开实施例中另一种基于Flink平台的实时数据处理方法的流程图。
图3示出本公开实施例中再一种基于Flink平台的实时数据处理方法的流程图。
图4示出本公开实施例中一种基于Flink平台的实时数据处理装置的框图。
图5示出本公开实施例中一种电子设备的结构示意图。
图6示出本公开实施例中一种计算机可读存储介质的示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
如上述，在相关技术中，在基于Flink平台来执行实时计算任务时，处理方式包括很多人工需要执行的冗余工作，导致实时数据计算任务处理流程长，效率低。
本公开实施例提供一种实时数据处理方法、装置、设备及存储介质，可减少实时数据处理过程中的繁琐流程，提升处理效率。
首先，将结合附图及实施例对本示例实施方式中的基于Flink平台的实时数据处理方法的各个步骤进行更详细的说明。
图1示出本公开实施例中一种基于Flink平台的实时数据处理方法的流程图。本公开实施例提供的方法可以由任意具备计算处理能力的电子设备执行。
参考图1，基于Flink平台的实时数据处理方法10包括：
在步骤S102中，获取基于预设模板编写的代码。
预先定义用于开发人员进行编写代码的预设模板。通过使用预设模板进行代码编写，可以便于对代码进行解析，此外还可以使开发人员编写的代码更为规范。
在一些实施例中，所述代码例如可以为Flink平台的配置信息。如上述，Flink是一个面向分布式数据流处理和批量数据处理的开源计算平台。基于该实时计算平台，开发人员可以通过配置方式进行二次开发，从而利用该实时计算平台对待处理的实时数据进行计算。
不同的实时数据操作会对应不同的配置信息，本公开不以此为限。例如，当需要进行实时数据流同步操作时，配置的信息如可以包括用于描述数据同步任务的规格说明，如源数据库配置信息、目的数据库配置信息等。源数据库配置信息如可以包括源数据库类型、源数据库连接配置信息、字段列表等；目的数据库配置信息如可以包括目的数据库类型、目的数据库连接配置信息、字段列表等。
再例如，当需要对同一个数据源的数据进行多向处理时，配置信息例如可以包括数据源的地址信息、多向处理中不同业务逻辑的配置信息以及对处理后的数据存储地址信息等。
再例如，当需要进行数据流关联时，配置信息例如可以包括待关联数据流的存储地址信息、标识信息，输出数据源的关联分析结果存储位置，关联条件信息等。
在步骤S104中，按照预设模板，对代码进行解析，并存储解析后的所述代码。
例如，可以设置一个解析器，用于按照预设模板，对该代码进行解析，并对解析后的代码进行存储，例如可以存储于一个数据库中。将解析后的代码存储于数据库中，也便于后续进行相同数据处理时对该代码的重复利用。
在步骤S106中，触发Flink平台。
在对代码进行解析后，可以触发Flink平台，例如可以通过向Flink平台发送触发指令的方式来触发Flink平台。
在步骤S108中，当Flink平台被触发时，获取并加载解析后的代码。
Flink平台接收到该触发指令后，获取解析后的代码(如从上述的数据库中获取解析后的代码)，并将解析后的加载到Flink平台中。
在步骤S110中，基于Flink平台，根据解析后的代码进行实时数据处理。
根据解析后的代码，基于Flink平台，相应地对实时数据进行处理。该处理操作例如可以为上述的实时数据流同步操作、数据流关联操作、数据流多向处理操作等，本公开不以此为限。
根据本公开实施例提供的基于Flink平台的实时数据处理方法，通过解析按照预先设定的模板编写的代码，并自动将解析后的代码加载到Flink平台中，可以实现Flink平台的动态运行。进而减少了开发人员的诸如打包、上传、发布等手工操作流程，极大地提升了实时数据处理流程的效率。
图2示出本公开实施例中另一种基于Flink平台的实时数据处理方法的流程图。与图1所示的基于Flink平台的实时数据处理方法10的不同的是，图2进一步提供了当Flink平台被触发时，如何获取并加载解析后的代码的一种示例性实施例，也即进一步提供了步骤S108的具体实施方式。
参考图2，首先，在步骤S106之前，基于Flink平台的实时数据处理方法20还进一步包括：
在步骤S202中，将预先编写的程序加载至Flink平台的执行环境中。
需要说明的是，虽然图2中，步骤S202被置于步骤S102与S104之后，但本公开不限制步骤S202与步骤S102和S104的执行先后顺序。在实际应用中，仅需保证在执行步骤S106之前，将预先编写的该程序加载至Flink平台的执行环境中即可。
步骤S106例如可以被具体执行为向预先编写的程序发送触发指令。
步骤S108进一步包括：
在步骤S1082中，通过该预先编写的程序接收所述触发指令。
在将预先编写的该程序加载至Flink平台后，例如可以使用触发器向该程序发送触发指令，并通过该程序接收该触发指令。
在步骤S1084中，当该程序接收到触发指令时，通过Flink平台获取并加载解析后的代码。
当该程序接收到触发指令后，通过Flink平台从诸如上述的数据库中获取解析后的代码，并加载获取后的代码。
在一些实施例中，解码后的代码例如可以作为该程序的一个输入参数被加载至Flink平台中，实现了动态加载配置操作。
为了减小对Flink平台的改动，可以事先编写用于接收触发指令并触发Flink平台加载解析后的代码的程序，仅需将其预先加载到Flink平台中，即可基于Flink平台执行上述的操作。此外，该程序还具有兼容性，可以应用于基于Flink平台执行的不同数据处理操作中。
图3示出本公开实施例中再一种基于Flink平台的实时数据处理方法的流程图。与图1所示的基于Flink平台的实时数据处理方法10的不同的是，图3所示的方法进一步提供了如何基于Flink平台，根据解析后的代码进行实时数据处理的一个示例性实施例，也即提供了步骤S108的一个具体实施方式。
参考图3，步骤S110包括：
在步骤S1102中，基于Flink平台，将解析后的代码生成执行图(ExecutionGraph)。
Flink平台包括：客户端(Client)、工作管理器(JobManager)和任务管理器(TaskManager)。客户端用来提交工作(Job)给工作管理器，工作管理器分发任务(Task)给不同的任务管理器去执行，然后任务管理器会心跳的汇报任务状态。在任务管理器内部和任务管理器之间都会有数据传递，并且任务管理器之间是基于流(Stream)的数据传递。
客户端在生成了流图(StreamGraph)和工作图(JobGraph)后，会提交到工作管理器。工作管理器会基于其构造函数，生成相应的执行图。
在步骤S1104中，执行执行图，以获得实时数据处理结果。
在生成了执行图后，工作管理器基于该执行图进行任务调度，将任务分配到各任务管理器中执行。并获得最终的实时数据处理结果。
在步骤S1106中，输出实时数据处理结果。
输出实时数据处理结果，以便对获得的实时数据处理结果进行验证。
例如，可以将该实时数据处理结果输出至预设文件中保持；或者，还可以在用户界面中显示该实时数据处理结果；再或者，还可以在用户界面中显示的同时，也将其存储在预设的文件中，以供后续查阅。
需要注意的是，上述附图仅是根据本公开示例性实施方式的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
下述为本公开装置实施例，可以用于执行本公开方法实施例。对于本公开装置实施例中未披露的细节，请参照本公开方法实施例。
图4示出本公开实施例中一种基于Flink平台的实时数据处理装置的框图。该装置可以应用于任意具备计算处理能力的电子设备中。
参照图4，基于Flink平台的实时数据处理装置30包括：编码获取模块302、编码解析模块304、编码触发模块306、代码加载模块308及数据处理模块310。
其中，编码获取模块302用于获取基于预设模板编写的代码。
编码解析模块304用于按照预设模板，对代码进行解析，并存储解析后的代码。
编码触发模块306用于触发Flink平台。
代码加载模块308用于当Flink平台被触发时，获取并加载解析后的代码。
数据处理模块310用于基于Flink平台，根据解析后的代码进行实时数据处理。
在一些实施例中，基于Flink平台的实时数据处理装置30还包括：程序加载模块，用于将预先编写的程序加载至Flink平台的执行环境中。
在一些实施例中，编码触发模块306用于向预先编写的程序发送触发指令。代码加载模块308包括：指令接收单元及代码加载单元。指令接收单元用于通过程序接收触发指令；代码加载单元用于当程序接收到触发指令时，通过Flink平台获取并加载解析后的代码。
在一些实施例中，解析后的代码作为程序的一个输入参数被加载到Flink平台中。
在一些实施例中，数据处理模块310包括：执行图生成单元、执行图执行单元及结果输出单元。执行图生成单元用于基于Flink平台，将解析后的代码生成执行图；执行图执行单元用于执行执行图，以获得实时数据处理结果；结果输出单元用于输出实时数据处理结果。
在一些实施例中，结果输出单元用于将实时数据处理结果输出到预设文件中；和/或，用于在用户界面中显示实时数据处理结果。
在一些实施例中，代码为Flink平台的配置信息。
根据本公开实施例提供的基于Flink平台的实时数据处理装置，通过解析按照预先设定的模板编写的代码，并自动将解析后的代码加载到Flink平台中，可以实现Flink平台的动态运行。进而减少了开发人员的诸如打包、上传、发布等手工操作流程，极大地提升了实时数据处理流程的效率。
所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图5来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备800。图5显示的电子设备800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5所示，电子设备800以通用计算设备的形式表现。电子设备800的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元810、上述至少一个存储单元820、连接不同系统组件(包括存储单元820和处理单元810)的总线830。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元810执行，使得所述处理单元810执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元810可以执行如图1中所示的S102，获取基于预设模板编写的代码；S104，按照预设模板，对代码进行解析，并存储解析后的所述代码；S106，触发Flink平台；S108，当Flink平台被触发时，获取并加载解析后的代码；S110，基于Flink平台，根据解析后的代码进行实时数据处理。
存储单元820可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)8201和/或高速缓存存储单元8202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)8203。
存储单元820还可以包括具有一组(至少一个)程序模块8205的程序/实用工具8204，这样的程序模块8205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线830可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备800也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备800能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备800还可以通过网络适配器860与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器860通过总线830与电子设备800的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
参考图6所示，描述了根据本公开的实施方式的用于实现上述方法的程序产品900，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本公开的程序产品不限于此，在本文件中，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。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、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。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(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。
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，其中承载了可读程序代码。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。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，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设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。

Claims (10)

1.一种基于Flink平台的实时数据处理方法，其特征在于，包括：
获取基于预设模板编写的代码；
按照所述预设模板，对所述代码进行解析，并存储解析后的所述代码；
触发Flink平台；
当所述Flink平台被触发时，获取并加载解析后的所述代码；以及
基于所述Flink平台，根据解析后的所述代码进行实时数据处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在触发所述Flink平台获取并加载解析后的所述代码之前，所述方法还包括：
将预先编写的程序加载至所述Flink平台的执行环境中。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，触发Flink平台包括：向预先编写的所述程序发送触发指令；
当所述所述Flink平台被触发时，获取并加载解析后的所述代码包括：通过所述程序接收所述触发指令；以及当所述程序接收到所述触发指令时，通过所述Flink平台获取并加载解析后的所述代码。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，解析后的所述代码作为所述程序的一个输入参数被加载到所述Flink平台中。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述Flink平台，根据解析后的所述代码进行实时数据处理包括：
基于所述Flink平台，将解析后的所述代码生成执行图；
执行所述执行图，以获得实时数据处理结果；以及
输出所述实时数据处理结果。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，输出所述实时数据处理结果包括：
将所述实时数据处理结果输出到预设文件中；和/或，
在用户界面中显示所述实时数据处理结果。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述代码为所述Flink平台的配置信息。
8.一种基于Flink平台的实时数据处理装置，其特征在于，包括：
编码获取模块，用于获取基于预设模板编写的代码；
编码解析模块，用于按照所述预设模板，对所述代码进行解析，并存储解析后的所述代码；
编码触发模块，用于触发所述Flink平台；
代码加载模块，用于当所述Flink平台被触发时，获取并加载解析后的所述代码；以及
数据处理模块，用于基于所述Flink平台，根据解析后的所述代码进行实时数据处理。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
处理器；以及
存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法。
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