CN111475494A - 一种海量数据处理方法、系统、终端及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种海量数据处理方法、系统、终端及存储介质，包括：设置数据质量检测的基础规则；根据业务需要修改所述基础规则并根据修改后的基础规则生成特定业务数据校验模板；利用基础规则和所述特定业务校验模板对海量数据进行校验；将校验出的问题数据以及问题数据的校验结果保持至问题数据库。本发明能够定量、分批且快速准确的定位出问题数据，并将问题数据已数据报告的方式列出，对数据治理有指导性意义。避免因系统资源不足导致数据处理效率低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，具体涉及一种海量数据处理方法、系统、终端及存储介质。
背景技术
随着信息化的飞速发展，大数据已经是信息化的必然产物，对大数据进行深度挖掘和分析更是重中之重。而数据质量则成为了大数据分析重要指标，只有在数据质量较好的数据中进行深度挖掘和深度分析才能获取最有价值的数据信息。
海量数据处理软硬件要求较高，即系统资源占用率高。对海量的数据进行处理，除了好的方法及合理使用工具，最重要的就是合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，但也必须加大CPU和内存做，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的，因此在海量数据处理时需考虑现有系统资源情况。
在大数据时代，对海量数据的深度挖掘和深度分析成为了对趋势预测和靶向性分析基础要素，对海量数据治理成为提高数据质量的首要任务，对庞大的数据能够快速、准确的定位出问题处理，并做到问题数据有源可寻、有据可依、有错必改。
发明内容
针对现有技术的上述不足，本发明提供一种海量数据处理方法、系统、终端及存储介质，以解决上述技术问题。
第一方面，本发明提供一种海量数据处理方法，包括：
设置数据质量检测的基础规则；
根据业务需要修改所述基础规则并根据修改后的基础规则生成特定业务数据校验模板；
利用基础规则和所述特定业务校验模板对海量数据进行校验；
将校验出的问题数据以及问题数据的校验结果保持至问题数据库。
进一步的，所述设置数据质量检测的基础规则，包括：
根据业务场景对数据的普遍需求设置数据检测的基础规则，所述基础规则限定数据格式和数据字典属性。
进一步的，所述根据业务需要修改所述基础规则并根据修改后的基础规则生成特定业务数据校验模板，包括：
根据数据的业务含义将数据来源与业务项进行绑定；
根据数据的业务项需求调整对绑定数据的基础规则的属性限定值；
根据数据的业务项需求在基础规则的基础上增加业务项必须的校验规则；
将基础规则和必须校验规则写入特定业务校验模板。
进一步的，所述利用基础规则和所述特定业务校验模板对海量数据进行校验，包括：
利用基础规则对所有海量数据进行校验；
根据数据来源调用相应的业务校验模板对数据进行校验；
采用大数据批处理框架进行数据校验。
进一步的，所述方法还包括：
监控系统资源占用率；
当监控到资源占用率达到设定指标时，触发所述利用基础规则和特定业务校验模板对海量数据的校验。
第二方面，本发明提供一种海量数据处理系统，包括：
基础设置单元，配置用于设置数据质量检测的基础规则；
模板生成单元，配置用于根据业务需要修改所述基础规则并根据修改后的基础规则生成特定业务数据校验模板；
分布校验单元，配置用于利用基础规则和所述特定业务校验模板对海量数据进行校验；
问题存储单元，配置用于将校验出的问题数据以及问题数据的校验结果保持至问题数据库。
进一步的，所述基础设置单元包括：
基础设置模块，配置用于根据业务场景对数据的普遍需求设置数据检测的基础规则，所述基础规则限定数据格式和数据字典属性。
进一步的，所述模板生成单元包括：
数据绑定模块，配置用于根据数据的业务含义将数据来源与业务项进行绑定；
属性调整模块，配置用于根据数据的业务项需求调整对绑定数据的基础规则的属性限定值；
规则增加模块，配置用于根据数据的业务项需求在基础规则的基础上增加业务项必须的校验规则；
模板生成模块，配置用于将基础规则和必须校验规则写入特定业务校验模板。
第三方面，提供一种终端，包括：
处理器、存储器，其中，
该存储器用于存储计算机程序，
该处理器用于从存储器中调用并运行该计算机程序，使得终端执行上述的终端的方法。
第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。
本发明的有益效果在于，
本发明提供的海量数据处理方法、系统、终端及存储介质，通过对海量数据的业务含义分析、数据量监控判断，分布式运算技术，达到自动快速准确的定位大数据中的问题数据，并且提供完整的数据治理解决方案，对问题数据做到有源可寻、有据可依、有错必改，并且对问题数据出现的源头进行业务指导，对源头数据正确性提出改造建议。本发明能够定量、分批且快速准确的定位出问题数据，并将问题数据已数据报告的方式列出，对数据治理有指导性意义。避免因系统资源不足导致数据处理效率低的问题。
此外，本发明设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
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，对于本领域普通技术人员而言，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是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。
图2是本发明一个实施例的系统框架图。
图3是本发明一个实施例的系统的示意性框图。
图4为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，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，都应当属于本发明保护的范围。
图1是本发明一个实施例的方法的示意性流程图。其中，图1执行主体可以为一种海量数据处理系统。
如图1所示，该方法100包括：
步骤110，设置数据质量检测的基础规则；
步骤120，根据业务需要修改所述基础规则并根据修改后的基础规则生成特定业务数据校验模板；
步骤130，利用基础规则和所述特定业务校验模板对海量数据进行校验；
步骤140，将校验出的问题数据以及问题数据的校验结果保持至问题数据库。
为了便于对本发明的理解，下面以本发明海量数据处理方法的原理，结合实施例中对海量数据进行处理的过程，对本发明提供的海量数据处理方法做进一步的描述。
具体的，所述海量数据处理方法包括：
参考图2，数据管理系统包括服务层和数据层，本发明涉及到的主要是控管层，利用本发明提供的控管层对数据层的数据进行处理。服务层的业务规则为对规则库的规则调用，分布式内存计算则是分布式校验的功能模块。
S1、根据业务场景和行业线提取对数据质量检测的基础规则，限定数据格式、数据字典等属性。规则库a建立：通过对通用的数据校验逻辑提取出规则a模型，保证基础规则的通用性，可扩展性。
S2、根据数据的业务含义将数据与业务项进行绑定，将抽象的基础规则转化为具有特定业务含义的业务规则，例如可以根据数据来源确定数据的业务含义，因此可以将数据来源与业务项进行绑定，业务项为业务场景的一个项目。然后根据业务项对数据的特殊要求，在基础规则的基础上增添新的校验规则，或修改基础规则参数值。规则库b建立：通过对基础规则赋予业务含义，构建规则库b，保证业务规则能够具体实现带有业务含义的数据校验，其中业务校验规则可以是数据关联性、正确性、完整性和冗余性。
S3、将具有业务含义的业务规则聚合成数据检测模板，为后续数据检测做检测模板支撑。对海量数据进行处理时先利用基础规则对所有数据进行筛查，然后对初步筛选合格的数据进行二次筛选，二次筛选就是根据数据来源为数据分配相应的步骤S2设定的业务校验模板，判断数据属性是否符合对应模板，若是则说明数据正常，若不符合则将数据标记为问题数据。
S4、数据量监控判断，监测数据量达到与当前系统资源(CPU和内存)匹配而设定的预设值时，确定数据范围、数据量、数据检测频次和数据检测模板，自动触发所述利用基础规则和特定业务校验模板对海量数据的校验。
S5、数据质量检测任务执行，选定的数据将会在数据检测模板包含的业务规则下进行分布式内存运算，将问题数据及数据问题保存至非关系型数据库中。
如图3示，该系统300包括：
基础设置单元310，配置用于设置数据质量检测的基础规则；
模板生成单元320，配置用于根据业务需要修改所述基础规则并根据修改后的基础规则生成特定业务数据校验模板；
分布校验单元330，配置用于利用基础规则和所述特定业务校验模板对海量数据进行校验；
问题存储单元340，配置用于将校验出的问题数据以及问题数据的校验结果保持至问题数据库。
可选地，作为本发明一个实施例，所述基础设置单元包括：
基础设置模块，配置用于根据业务场景对数据的普遍需求设置数据检测的基础规则，所述基础规则限定数据格式和数据字典属性。
可选地，作为本发明一个实施例，所述模板生成单元包括：
数据绑定模块，配置用于根据数据的业务含义将数据来源与业务项进行绑定；
属性调整模块，配置用于根据数据的业务项需求调整对绑定数据的基础规则的属性限定值；
规则增加模块，配置用于根据数据的业务项需求在基础规则的基础上增加业务项必须的校验规则；
模板生成模块，配置用于将基础规则和必须校验规则写入特定业务校验模板。
图4为本发明实施例提供的一种终端系统400的结构示意图，该终端系统400可以用于执行本发明实施例提供的海量数据处理方法。
其中，该终端系统400可以包括：处理器410、存储器420及通信单元430。这些组件通过一条或多条总线进行通信，本领域技术人员可以理解，图中示出的服务器的结构并不构成对本发明的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
其中，该存储器420可以用于存储处理器410的执行指令，存储器420可以由任何类型的易失性或非易失性存储终端或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。当存储器420中的执行指令由处理器410执行时，使得终端400能够执行以下上述方法实施例中的部分或全部步骤。
处理器410为存储终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个电子终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器420内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，以执行电子终端的各种功能和/或处理数据。所述处理器可以由集成电路(Integrated Circuit，简称IC)组成，例如可以由单颗封装的IC所组成，也可以由连接多颗相同功能或不同功能的封装IC而组成。举例来说，处理器410可以仅包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)。在本发明实施方式中，CPU可以是单运算核心，也可以包括多运算核心。
通信单元430，用于建立通信信道，从而使所述存储终端可以与其它终端进行通信。接收其他终端发送的用户数据或者向其他终端发送用户数据。
本发明还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质可存储有程序，该程序执行时可包括本发明提供的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(英文：read-only memory，简称：ROM)或随机存储记忆体(英文：random access memory，简称：RAM)等。
因此，本发明通过对海量数据的业务含义分析、数据量监控判断，分布式运算技术，达到自动快速准确的定位大数据中的问题数据，并且提供完整的数据治理解决方案，对问题数据做到有源可寻、有据可依、有错必改，并且对问题数据出现的源头进行业务指导，对源头数据正确性提出改造建议。本发明能够定量、分批且快速准确的定位出问题数据，并将问题数据已数据报告的方式列出，对数据治理有指导性意义，本实施例所能达到的技术效果可以参见上文中的描述，此处不再赘述。
本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中如U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，包括若干指令用以使得一台计算机终端(可以是个人计算机，服务器，或者第二终端、网络终端等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。
本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于终端实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，系统或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
尽管通过参考附图并结合优选实施例的方式对本发明进行了详细描述，但本发明并不限于此。在不脱离本发明的精神和实质的前提下，本领域普通技术人员可以对本发明的实施例进行各种等效的修改或替换，而这些修改或替换都应在本发明的涵盖范围内/任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种海量数据处理方法，其特征在于，包括：
设置数据质量检测的基础规则；
根据业务需要修改所述基础规则并根据修改后的基础规则生成特定业务数据校验模板；
利用基础规则和所述特定业务校验模板对海量数据进行校验；
将校验出的问题数据以及问题数据的校验结果保持至问题数据库。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设置数据质量检测的基础规则，包括：
根据业务场景对数据的普遍需求设置数据检测的基础规则，所述基础规则限定数据格式和数据字典属性。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据业务需要修改所述基础规则并根据修改后的基础规则生成特定业务数据校验模板，包括：
根据数据的业务含义将数据来源与业务项进行绑定；
根据数据的业务项需求调整对绑定数据的基础规则的属性限定值；
根据数据的业务项需求在基础规则的基础上增加业务项必须的校验规则；
生成特定业务校验模板，并将基础规则和校验规则写入特定业务校验模板。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用基础规则和所述特定业务校验模板对海量数据进行校验，包括：
利用基础规则对所有海量数据进行校验；
根据数据来源调用相应的业务校验模板对数据进行校验；
采用大数据批处理框架进行数据校验。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
监控系统资源占用率；
当监控到资源占用率达到设定指标时，触发所述利用基础规则和特定业务校验模板对海量数据的校验。
6.一种海量数据处理系统，其特征在于，包括：
基础设置单元，配置用于设置数据质量检测的基础规则；
模板生成单元，配置用于根据业务需要修改所述基础规则并根据修改后的基础规则生成特定业务数据校验模板；
分布校验单元，配置用于利用基础规则和所述特定业务校验模板对海量数据进行校验；
问题存储单元，配置用于将校验出的问题数据以及问题数据的校验结果保持至问题数据库。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述基础设置单元包括：
基础设置模块，配置用于根据业务场景对数据的普遍需求设置数据检测的基础规则，所述基础规则限定数据格式和数据字典属性。
8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述模板生成单元包括：
数据绑定模块，配置用于根据数据的业务含义将数据来源与业务项进行绑定；
属性调整模块，配置用于根据数据的业务项需求调整对绑定数据的基础规则的属性限定值；
规则增加模块，配置用于根据数据的业务项需求在基础规则的基础上增加业务项必须的校验规则；
模板生成模块，配置用于将基础规则和必须校验规则写入特定业务校验模板。
9.一种终端，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储处理器的执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行权利要求1-5任一项所述的方法。
10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20200731 |
|
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