CN111782409B - 任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备 - Google Patents

任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111782409B
CN111782409B CN202010827762.4A CN202010827762A CN111782409B CN 111782409 B CN111782409 B CN 111782409B CN 202010827762 A CN202010827762 A CN 202010827762A CN 111782409 B CN111782409 B CN 111782409B
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
task
offline
data warehouse
real
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010827762.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111782409A (zh
Inventor
黄泽昱
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Alipay Hangzhou Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Alipay Hangzhou Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Alipay Hangzhou Information Technology Co Ltd filed Critical Alipay Hangzhou Information Technology Co Ltd
Priority to CN202311716230.3A priority Critical patent/CN117931423A/zh
Priority to CN202010827762.4A priority patent/CN111782409B/zh
Publication of CN111782409A publication Critical patent/CN111782409A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111782409B publication Critical patent/CN111782409B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/27Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/283Multi-dimensional databases or data warehouses, e.g. MOLAP or ROLAP
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46Multiprogramming arrangements
    • G06F9/48Program initiating; Program switching, e.g. by interrupt
    • G06F9/4806Task transfer initiation or dispatching
    • G06F9/4843Task transfer initiation or dispatching by program, e.g. task dispatcher, supervisor, operating system

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

本说明书实施例公开了一种任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备,其具体方案包括:在捞取到任务时,判断执行任务所依赖数据资源的属性信息是否满足离线查询条件;若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;若否,则判断所述任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长;若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源。无论是执行离线查询策略或实时查询策略查询到数据资源,则利用所查询到的数据资源执行任务。本方案可有效提升在任务监管或合规领域的任务风险识别任务的全局执行效率。

Description

任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备
技术领域
本说明书实施例涉及计算机技术领域,尤其涉及一种任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备。
背景技术
在相关技术中,任务通常经历创建、调度、执行等一系列过程,而执行任务需要依赖数据资源,该数据资源是任务运行过程中的一部分。对于如何查询获得数据资源,现有技术查询两种策略。
一种是离线查询策略,或称异步查询,具体为请求离线数据仓库查询该数据资源,在当前数据资源的查询过程中可以转而处理其他任务,等到查询到数据资源时,再回头利用数据资源执行前任务。通常离线数据仓库中数据量庞大所花费查询的时间也相应增大。
另一种是实时查询策略,一旦向实时数据仓库发送查询请求,则系统会一直等待查询结果,直到收到查询结果,才会继续执行任务。在整个查询等待时间内,系统不会处理其他任务。
发明内容
有鉴于此,本说明书实施例查询了一种更高效的任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备。
本说明书实施例采用下述技术方案:
本说明书实施例提供一种任务处理方法,包括:
捞取所述任务;
判断执行所述任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件;
若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
若否,则判断所述任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长;
若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
利用所查询到的所述数据资源执行所述任务。
本说明书实施例还提供一种任务处理方法,包括:
捞取预设数量的任务;
从所述预设数量的任务中选取所依赖数据资源满足离线查询条件的第一任务组,剩余第二任务组;
对所述第一任务组中的任务分别请求离线数据仓库查询所述数据资源,利用请求到的数据资源执行对应的任务;
从所述第二任务组中选取执行时间点未超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长的第三任务组;
针对所述第三任务组中的任务分别请求所述实时数据仓库查询执行所述任务所依赖的所述数据资源,利用查询到的数据资源执行对应的任务。
本说明书实施例还提供一种风险识别任务处理方法,包括:
捞取至少一个风险识别任务;
判断执行所述风险识别任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件;
若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
若否,则判断所述风险识别任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长;
若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
利用所查询到的所述数据资源执行所述风险识别任务。
本说明书实施例还提供一种任务处理装置,包括:
捞取模块,捞取所述任务;
第一判断模块,判断执行所述任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件;
离线请求模块,若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
第二判断模块,若否,则判断所述任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长;
实时请求模块,若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
执行模块,利用所查询到的所述数据资源执行所述任务。
本说明书实施例还提供一种任务处理装置,包括:
捞取模块,捞取预设数量的任务;
第一选取模块,从所述预设数量的任务中选取所依赖数据资源满足离线查询条件的第一任务组,剩余第二任务组;
离线请求模块,对所述第一任务组中的任务分别请求离线数据仓库查询所述数据资源,利用请求到的数据资源执行对应的任务;
第二选取模块,从所述第二任务组中选取执行时间点未超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长的第三任务组;
实时请求模块,针对所述第三任务组中的任务分别请求所述实时数据仓库查询执行所述任务所依赖的所述数据资源,利用查询到的数据资源执行对应的任务。
本说明书实施例还提供一种风险识别任务处理装置,包括:
捞取模块,捞取至少一个风险识别任务;
第一判断模块,判断执行所述风险识别任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件;
离线请求模块,若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
第二判断模块,若否,则判断所述风险识别任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长;
实时请求模块,若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
执行模块,利用所查询到的所述数据资源执行所述风险识别任务。
本说明书实施例还提供一种电子设备,包括:
处理器;以及被配置成存储计算机程序的存储器,所述计算机程序在被执行时使所述处理器执行以下操作:
捞取所述任务;
判断执行所述任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件;
若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
若否,则判断所述任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长;
若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
利用所查询到的所述数据资源执行所述任务。
本说明书实施例还提供一种电子设备,包括:
处理器;以及被配置成存储计算机程序的存储器,所述计算机程序在被执行时使所述处理器执行以下操作:
捞取预设数量的任务;
从所述预设数量的任务中选取所依赖数据资源满足离线查询条件的第一任务组,剩余第二任务组;
对所述第一任务组中的任务分别请求离线数据仓库查询所述数据资源,利用请求到的数据资源执行对应的任务;
从所述第二任务组中选取执行时间点未超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长的第三任务组;
针对所述第三任务组中的任务分别请求所述实时数据仓库查询执行所述任务所依赖的所述数据资源,利用查询到的数据资源执行对应的任务。
本说明书实施例还提供一种电子设备,包括:
处理器;以及被配置成存储计算机程序的存储器,所述计算机程序在被执行时使所述处理器执行以下操作:
捞取至少一个风险识别任务;
判断执行所述风险识别任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件;
若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
若否,则判断所述风险识别任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长;
若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
利用所查询到的所述数据资源执行所述风险识别任务。
本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果:
在捞取到任务时,判断执行任务所依赖数据资源的属性信息是否满足离线查询条件;若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;若否,则判断所述任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长;若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源。无论是执行离线查询策略或实时查询策略查询到数据资源,则利用所查询到的数据资源执行任务。
利用本说明书实施例查询的方案,充分考虑离线查询条件及数据同步预期时长等因素,自动配置离线查询策略或实时查询策略,以实现高效处理任务的目的。尤其是,当同时捞取多个任务时,对各任务分别执行上述实施例的方案,自动地将这些任务分配不同的查询策略,实现全局性的自适应任务查询策略配置,提升多任务处理的高效性。
附图说明
此处所说明的附图用来查询对本说明书实施例的进一步理解,构成本说明书实施例的一部分,本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1为本说明书实施例提出的一种任务处理方法的流程图;
图2为本说明书实施例提出的一种任务处理方法的流程图;
图3为本说明书实施例提出的一种任务处理方法的流程图;
图4为本说明书实施例提出的一种任务处理方法的流程图;
图5为本说明书实施例提出的一种风险识别任务处理方法的流程图;
图6为本说明书实施例提出的一种任务处理装置的结构图;
图7为本说明书实施例提出的一种任务处理装置的可选实施例的结构图;
图8为本说明书实施例提出的一种任务处理装置的可选实施例的结构图;
图9为本说明书实施例提出的一种任务处理装置的结构图;
图10为本说明书实施例提出的一种风险识别任务处理装置的结构图;
图11为本说明书实施例提供的一种更为具体的计算设备硬件结构示意图。
具体实施方式
对现有技术进行分析发现,实时查询策略相比于离线查询策略,查询时效快,相应及时。但是,在实际中,各任务的运行过程是相互隔离的,因此各任务在运行过程中的在线数据相互隔离,这需要各任务运行所依赖的实时数据仓库相互隔离。相比之下,离线数据仓库中整合了各任务的数据资源,因此,为了实时查询策略的可行性,实时数据仓库中的数据资源是从离线数据仓库进行数据同步得到的。
因此,同步时效在一定程度上会牺牲实时数据仓库的查询时效。
本说明书实施例提出了一种任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备,其方案具体包括:捞取任务,判断执行任务所依赖数据资源的属性信息是否满足离线查询条件;若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;若否,则判断所述任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长;若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源。无论是执行离线查询策略或实时查询策略查询到数据资源,则利用所查询到的数据资源执行任务。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然,所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
以下结合附图,详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。
图1为本说明书实施例提出的一种任务处理方法的流程图。本方法具体方案描述如下。
步骤101:捞取所述任务;
步骤103:判断执行任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件;
步骤105:若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
步骤107:若否,则判断所述任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长;
步骤109:若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
步骤111:利用所查询到的所述数据资源执行所述任务。
在本说明书实施例中,任务可以被认为是通过执行特定规则来实现某种功能,在此不作具体限定。任务处理系统通过自动调度当前需要处理的任务,从任务池里捞取至少一个任务,通常可以是捞取预设数量的多个任务。
具体地,可以基于任务捞取优先级捞取预设数量的任务。优先级高的任务先捞取进入处理流程,优先级低的任务等待下一次捞取。
其中,任务捞取优先级可以事先设定并给每个任务贴上捞取优先级标签,这样可基于标签依序捞取任务。另外,可以根据任务的初始执行优先级、创建时间、重要程度等因素计算各任务的捞取优先级,实现自主任务自主调度捞取。
捞取任务将进入处理流程。在处理流程,可以先确定执行该任务所依赖的数据资源。该数据资源可以包括具体的任务数据,还可以包括任务运行过程中的任务逻辑规则,该任务逻辑规则用来对实时采集的数据进行逻辑判断决策。对于数据资源的具体类型,在此不作具体限定。
在本说明书实施例中,通过判断当前的数据资源是否满足离线查询条件,实现自主决策是否基于离线查询策略来查询获取该数据资源。其中,离线查询条件是预先设定的执行离线查询所要满足的条件,离线查询策略为请求离线数据仓库查询数据资源。
在一种实施例中,判断数据资源是否超过数据同步限制条件,所述数据同步限制条件为限制从所述离线数据仓库到所述实时数据仓库的数据同步。如果该数据资源满足数据同步限制条件,不适合从离线数据仓库同步到实时数据仓库,则排除掉了从实时数据仓库中查询该数据资源的方案。此时,自主设定执行离线查询策略。
具体地,可以判断当前数据资源的体量是否超过离线查询条件设定的阈值。如果体量超过阈值,则说明该数据资源体量大,从离线数据仓库中同步到实时离线数据仓库需要花费同步时长超过预期,因此该数据资源会一直存储在离线数据仓库,此时设定的策略是离线查询策略。
在另一种实施例中,当前的任务可自带标签,指定执行该任务所依赖的数据资源执行离线查询策略。这可能是基于数据隐私保护,在此不作具体限定。
在另一种实施例中,判断当前离线数据仓库的资源量是否饱和,如果接近饱和,则该数据资源会从离线数据仓库中同步到实时数据仓库,此时自主设定排除离线查询策略。另一个角度,判断当前实时数据仓库的资源量是否饱和,如果接近饱和,则表明该数据资源不会从离线数据库同步到实施数据库,此时自主设定执行离线查询策略。
上述各实施例可以择一执行,也可以并列执行,在此不作具体限定。
在本说明书实施例中,执行离线查询策略,也就是请求离线数据仓库查询所需数据资源。具体地,向离线数据仓库发送查询请求,该查询请求携带数据资源的标识信息或者对应任务的标识信息。所谓离线查询策略在于,发送查询请求后,无需实时等待反馈,而是会转而处理下一个任务,这样可能会有多个任务并行查询。
另外,如果执行任务所依赖的数据资源不满足离线查询条件,则判断该任务的执行时间点是否超过将数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长。也就是,如果该任务的执行时间点未超过数据资源同步的预期同步时长,说明该执行时间点位于数据资源同步之后,则排除执行离线查询策略,而执行实时查询策略。实时查询策略即是请求实时数据仓库查询相应的数据资源。
反之,如果该任务的起始时间点超过预期同步时长,说明该执行时间点位于数据资源同步之前,则自主设定执行离线查询策略。
在本说明书实施例中,可以在判断任务的执行时间点是否超过将数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长之前,预估数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长。
具体地,利用历史同步数据计算将所述离线数据仓库同步到所述实时述数据仓库的历史同步时长;
根据所述历史同步时长预估所述预期同步时长。
上述历史同步时长是指在过去预设时间段内的各类数据的同步时长,针对这些历史同步时长计算平均同步时长,将该平均同步时长确定为预期同步时长。
在另一种实施例中,该预期同步时长可以是预先设定,在判断之前,直接提取该预期同步时长。
在本说明书实施例中,实时查询策略为向实时数据仓库发送查询请求,并等待实时数据仓库反馈数据资源,在等待过程中会停止其他任务的处理流程。
利用以上方案,无论是基于离线查询策略或实时查询策略,当接收到反馈的数据资源,则利用查询到的数据资源具体执行任务。在执行任务过程中,实时采集相关任务数据,结合该相关任务数据和数据资源执行任务,生成执行结果。
利用本说明书实施例查询的方案,充分考虑离线查询条件及数据同步预期时长等因素,自动配置离线查询策略或实时查询策略,以实现高效处理任务的目的。尤其是,当同时捞取多个任务时,对各任务分别执行上述实施例的方案,自动地将这些任务分配不同的查询策略,实现全局性的自适应任务查询策略配置,提升多任务处理的高效性。
图2为本说明书实施例提出的一种任务处理方法的流程图,本方法的方案阐述如下。
步骤202:请求离线数据仓库查询所述数据资源;
步骤204:判断所述离线数据仓库是否已查询到所述数据资源;
步骤206:若未查询到,则对所述任务的捞取优先级进行降级,返回步骤208:基于任务捞取优先级捞取所述任务,重新进入任务处理流程;
若查询到,则执行步骤210,利用数据资源执行对应的任务。
当未查询到相应的数据资源,则任务重试,任务重试次数加1,则任务捞取优先级降级。在具体应用中,在确定执行离线查询步骤之后,可以定时执行步骤204,如每次查询未完成则任务重试,同时优先级降级。
其中,任务捞取优先级可以根据如下至少一种因素确定:任务执行优先级、创建时间、重试次数。在任务初始,重试次数为0,任务捞取优先级可根据任务执行优先级预先设定及创建时间确定,任务执行优先级反映了该任务的重要程度。随着重试次数的增加,任务捞取优先级会相应降级。
图3为本说明书实施例提出的一种任务处理方法的流程图,本方法具体提出一种多任务处理方案,具体阐述如下。
步骤301:捞取预设数量的任务;
步骤303:从所述预设数量的任务中选取所依赖数据资源满足离线查询条件的第一任务组,剩余第二任务组;
步骤305:对所述第一任务组中的任务分别请求离线数据仓库查询所述数据资源,利用查询到的数据资源执行对应的任务;
步骤307:从所述第二任务组中选取执行时间点未超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长的第三任务组;
步骤309:针对所述第三任务组中的任务分别请求所述实时数据仓库查询执行所述任务所依赖的所述数据资源,利用请求到的数据资源执行对应的任务。
图4为本说明书实施例提出的一种任务处理方法的流程图,本方法具体阐述如下。
步骤402:基于任务捞取优先级捞取多个任务,该多个任务可以分发执行;
步骤404:判断执行任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件。
若是,则执行步骤406:通过离线引擎请求离线数据仓库查询数据资源;
若否,则执行步骤408:判断该任务的执行时间点是否超过数据资源的预期同步时长。
若超过,则执行步骤410:判断数据资源是否已从离线数据仓库同步到实时数据仓库;
若已同步,则执行步骤412:通过实时引擎请求实时数据仓库查询数据资源;执行步骤414:利用数据资源执行相应任务;
若未同步,则执行步骤406。
若未超过,则执行步骤406。
步骤416:离线引擎判断离线数据仓库是否已查询到数据资源;
若是,则执行步骤414;
若否,则执行步骤418:该任务的捞取优先级降级,返回步骤402。
图5为本说明书实施例提出的一种风险识别任务处理方法的流程图,本方法所称风险识别任务为一种可选实施例,本方案具体阐述如下。
步骤501:捞取至少一个风险识别任务;
步骤503:判断执行所述风险识别任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件;
步骤505:若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
步骤507:若否,则判断所述风险识别任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长;
步骤509:若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
步骤511:利用所查询到的所述数据资源执行所述风险识别任务。
对以上各步骤的具体内容可以参考图1-图4各实施例,在此不再详述。
图6为本说明书实施例提出的一种任务处理装置的结构图。本装置包括:
捞取模块601,捞取所述任务;
第一判断模块602,判断执行所述任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件;
离线请求模块603,若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
第二判断模块604,若否,则判断所述任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长;
实时请求模块605,若未超过,则请求实时数据仓库查询所述数据资源;
执行模块606,利用所查询到的所述数据资源执行所述任务。
可选地,判断执行任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件,包括:
判断所述数据资源是否超过数据同步限制条件,所述数据同步限制条件为限制从所述离线数据仓库到所述实时数据仓库进行数据同步。
可选地,若所述任务的执行时间点超过所述预期同步时长,则所述离线请求模块603请求离线数据仓库查询所述数据资源。
图7为本说明书实施例提出的一种任务处理装置的可选实施例的结构图。与图6相比,本装置还可以包括:
第三判断模块701,在请求所述实时数据仓库查询所述数据资源之前,判断数据资源是否已从所述离线数据仓库同步到所述实时数据仓库;
若已同步,则实时请求模块702请求所述实时数据仓库查询所述数据资源。
图8为本说明书实施例提出的一种任务处理装置的可选实施例的结构图。与图6相比,本装置还可以包括:
第四判断模块801,判断从所述离线数据仓库是否查询到所述数据资源;
优先级调整模块802,若未查询到,则对所述任务的捞取优先级进行降级,返回捞取模块803,基于任务捞取优先级捞取所述任务。
图9为本说明书实施例提出的一种任务处理装置的结构图。本装置包括:
捞取模块901,捞取预设数量的任务;
第一选取模块902,从所述预设数量的任务中选取所依赖数据资源满足离线查询条件的第一任务组,剩余第二任务组;
离线请求模块903,对所述第一任务组中的任务分别请求离线数据仓库查询所述数据资源,利用请求到的数据资源执行对应的任务;
第二选取模块904,从第二任务组中选取执行时间点未超过将数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长的第三任务组;
实时请求模块905,针对第三任务组中的任务分别请求所述实时数据仓库查询执行所述任务所依赖的数据资源,利用查询到的数据资源执行对应的任务。
图10为本说明书实施例提出的一种风险识别任务处理装置的结构图。本装置包括:
捞取模块1001,捞取至少一个风险识别任务;
第一判断模块1002,判断执行所述风险识别任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件;
离线请求模块1003,若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
第二判断模块1004,若否,则判断风险识别任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长;
实时请求模块1005,若未超过,则请求实时数据仓库查询所述数据资源;
执行模块1006,利用所查询到的所述数据资源执行所述风险识别任务。
基于同一个发明构思,本说明书实施例还提供了一种电子设备,包括:
处理器;以及被配置成存储计算机程序的存储器,所述计算机程序在被执行时使所述处理器执行图1-图5所示各实施例的方法。
基于同一发明构思,本说明书实施例中还提供了一种计算机可读存储介质,包括与电子设备结合使用计算机程序,所述计算机程序可被处理器执行以完成图1-图5所示各实施例的方法。
图11示出了本说明书实施例所提供的一种更为具体的计算设备硬件结构示意图,该设备可以包括:处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(Central Processing Unit,中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现,用于执行相关程序,以实现本说明书实施例所查询的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(Read Only Memory,只读存储器)、RAM(RandomAccessMemory,随机存取存储器)、静态存储设备,动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序,在通过软件或者固件来实现本说明书实施例所查询的技术方案时,相关的程序代码保存在存储器1020中,并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块,以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出),也可以外接于设备以查询相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等,输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出),以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信,也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路,在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是,尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050,但是在具体实施过程中,该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外,本领域的技术人员可以理解的是,上述设备中也可以仅包含实现本说明书实施例方案所必需的组件,而不必包含图中所示的全部组件。
在20世纪90年代,对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如,对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而,随着技术的发展,当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此,不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如,可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray,FPGA))就是这样一种集成电路,其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上,而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且,如今,取代手工地制作集成电路芯片,这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现,它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似,而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写,此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language,HDL),而HDL也并非仅有一种,而是有许多种,如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等,目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚,只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中,就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。
控制器可以按任何适当的方式实现,例如,控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式,控制器的例子包括但不限于以下微控制器:ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320,存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道,除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外,完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件,而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至,可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元,具体可以由计算机芯片或实体实现,或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的,计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
为了描述的方便,描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然,在实施本申请时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可查询为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可查询这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令查询用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中,计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括,但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带,磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质,可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定,计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media),如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述,例如程序模块。一般地,程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请,在这些分布式计算环境中,由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统实施例而言,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的部分说明即可。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (21)

1.一种任务处理方法,包括:
捞取所述任务;
判断执行所述任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件,包括判断所述数据资源是否超过数据同步限制条件,所述数据同步限制条件为限制从离线数据仓库到实时数据仓库的数据同步;
若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
若否,则判断所述任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时间点;
若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
利用所查询到的所述数据资源执行所述任务。
2.如权利要求1所述的方法,在判断所述任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时间点之前,所述方法还包括:
预估将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长。
3.如权利要求2所述的方法,预估将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时长,包括:
利用历史同步数据计算将所述离线数据仓库同步到所述实时述数据仓库的历史同步时长;
根据所述历史同步时长预估所述预期同步时长。
4.如权利要求1所述的方法,所述方法还包括:
若所述任务的执行时间点超过所述预期同步时间点,则请求所述离线数据仓库查询所述数据资源。
5.如权利要求1所述的方法,在请求所述实时数据仓库查询所述数据资源之前,所述方法还包括:
判断所述数据资源是否已从所述离线数据仓库同步到所述实时数据仓库;
若已同步,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源。
6.如权利要求5所述的方法,所述方法还包括:
若未完成,则请求所述离线数据仓库查询所述数据资源。
7.如权利要求1所述的方法,捞取所述任务,包括:
基于任务捞取优先级捞取所述任务。
8.如权利要求7所述的方法,所述方法还包括:
判断所述离线数据仓库是否已查询到所述数据资源;
若未查询到,则对所述任务的捞取优先级进行降级,返回所述基于任务捞取优先级捞取所述任务。
9.一种任务处理方法,包括:
捞取预设数量的任务;
从所述预设数量的任务中选取所依赖数据资源满足离线查询条件的第一任务组,剩余第二任务组;其中,所依赖数据资源满足离线查询条件的任务是根据权利要求1所述的方法得到的;
对所述第一任务组中的任务分别请求离线数据仓库查询所述数据资源,利用请求到的数据资源执行对应的任务;
从所述第二任务组中选取执行时间点未超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时间点的第三任务组;
针对所述第三任务组中的任务分别请求所述实时数据仓库查询执行所述任务所依赖的所述数据资源,利用查询到的数据资源执行对应的任务。
10.一种风险识别任务处理方法,包括:
捞取至少一个风险识别任务;
判断执行所述风险识别任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件,包括判断所述数据资源是否超过数据同步限制条件,所述数据同步限制条件为限制从离线数据仓库到实时数据仓库的数据同步;
若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
若否,则判断所述风险识别任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时间点;
若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
利用所查询到的所述数据资源执行所述风险识别任务。
11.一种任务处理装置,包括:
捞取模块,捞取所述任务;
第一判断模块,判断执行所述任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件,包括判断所述数据资源是否超过数据同步限制条件,所述数据同步限制条件为限制从离线数据仓库到实时数据仓库的数据同步;
离线请求模块,若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
第二判断模块,若否,则判断所述任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时间点;
实时请求模块,若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
执行模块,利用所查询到的所述数据资源执行所述任务。
12.如权利要求11所述的装置,判断执行所述任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件,包括:
判断所述数据资源是否超过数据同步限制条件,所述数据同步限制条件为限制从所述离线数据仓库到所述实时数据仓库进行数据同步。
13.如权利要求11所述的装置,若所述任务的执行时间点超过所述预期同步时间点,则所述离线请求模块请求所述离线数据仓库查询所述数据资源。
14.如权利要求11所述的装置,所述装置还包括:
第三判断模块,在请求所述实时数据仓库查询所述数据资源之前,判断数据资源是否已从所述离线数据仓库同步到所述实时数据仓库;
若已同步,则所述实时请求模块请求所述实时数据仓库查询所述数据资源。
15.如权利要求11所述的装置,捞取所述任务,包括:
基于任务捞取优先级捞取所述任务。
16.如权利要求15所述的装置,所述装置还包括:
第四判断模块,判断所述离线数据仓库是否已查询到所述数据资源;
优先级调整模块,若未查询到,则对所述任务的捞取优先级进行降级,返回所述基于任务捞取优先级捞取所述任务。
17.一种任务处理装置,包括:
捞取模块,捞取预设数量的任务;
第一选取模块,从所述预设数量的任务中选取所依赖数据资源满足离线查询条件的第一任务组,剩余第二任务组;其中,所依赖数据资源满足离线查询条件的任务是根据权利要求1所述的方法得到的;
离线请求模块,对所述第一任务组中的任务分别请求离线数据仓库查询所述数据资源,利用请求到的数据资源执行对应的任务;
第二选取模块,从所述第二任务组中选取执行时间点未超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时间点的第三任务组;
实时请求模块,针对所述第三任务组中的任务分别请求所述实时数据仓库查询执行所述任务所依赖的所述数据资源,利用查询到的数据资源执行对应的任务。
18.一种风险识别任务处理装置,包括:
捞取模块,捞取至少一个风险识别任务;
第一判断模块,判断执行所述风险识别任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件,包括判断所述数据资源是否超过数据同步限制条件,所述数据同步限制条件为限制从离线数据仓库到实时数据仓库的数据同步;
离线请求模块,若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
第二判断模块,若否,则判断所述风险识别任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时间点;
实时请求模块,若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
执行模块,利用所查询到的所述数据资源执行所述风险识别任务。
19.一种电子设备,包括:
处理器;以及被配置成存储计算机程序的存储器,所述计算机程序在被执行时使所述处理器执行以下操作:
捞取所述任务;
判断执行所述任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件,包括判断所述数据资源是否超过数据同步限制条件,所述数据同步限制条件为限制从离线数据仓库到实时数据仓库的数据同步;
若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
若否,则判断所述任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时间点;
若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
利用所查询到的所述数据资源执行所述任务。
20.一种电子设备,包括:
处理器;以及被配置成存储计算机程序的存储器,所述计算机程序在被执行时使所述处理器执行以下操作:
捞取预设数量的任务;
从所述预设数量的任务中选取所依赖数据资源满足离线查询条件的第一任务组,剩余第二任务组;其中,所依赖数据资源满足离线查询条件的任务是根据权利要求1所述的方法得到的;
对所述第一任务组中的任务分别请求离线数据仓库查询所述数据资源,利用请求到的数据资源执行对应的任务;
从所述第二任务组中选取执行时间点未超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时间点的第三任务组;
针对所述第三任务组中的任务分别请求所述实时数据仓库查询执行所述任务所依赖的所述数据资源,利用查询到的数据资源执行对应的任务。
21.一种电子设备,包括:
处理器;以及被配置成存储计算机程序的存储器,所述计算机程序在被执行时使所述处理器执行以下操作:
捞取至少一个风险识别任务;
判断执行所述风险识别任务所依赖的数据资源是否满足离线查询条件,包括判断所述数据资源是否超过数据同步限制条件,所述数据同步限制条件为限制从离线数据仓库到实时数据仓库的数据同步;
若是,则请求离线数据仓库查询所述数据资源;
若否,则判断所述风险识别任务的执行时间点是否超过将所述数据资源从所述离线数据仓库同步到实时数据仓库的预期同步时间点;
若未超过,则请求所述实时数据仓库查询所述数据资源;
利用所查询到的所述数据资源执行所述风险识别任务。
CN202010827762.4A 2020-08-17 2020-08-17 任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备 Active CN111782409B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311716230.3A CN117931423A (zh) 2020-08-17 2020-08-17 任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备
CN202010827762.4A CN111782409B (zh) 2020-08-17 2020-08-17 任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010827762.4A CN111782409B (zh) 2020-08-17 2020-08-17 任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311716230.3A Division CN117931423A (zh) 2020-08-17 2020-08-17 任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111782409A CN111782409A (zh) 2020-10-16
CN111782409B true CN111782409B (zh) 2023-12-19

Family

ID=72762185

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010827762.4A Active CN111782409B (zh) 2020-08-17 2020-08-17 任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备
CN202311716230.3A Pending CN117931423A (zh) 2020-08-17 2020-08-17 任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311716230.3A Pending CN117931423A (zh) 2020-08-17 2020-08-17 任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备

Country Status (1)

Country Link
CN (2) CN111782409B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113032128B (zh) * 2021-04-20 2024-05-17 北京微纳星空科技有限公司 一种多任务的控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN113535782B (zh) * 2021-07-22 2024-05-07 成都数之联科技股份有限公司 一种bi报表查询响应方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质
CN114037244A (zh) * 2021-11-02 2022-02-11 上海中通吉网络技术有限公司 快递设备操作风控方法及装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102081626A (zh) * 2009-11-30 2011-06-01 中国移动通信集团北京有限公司 一种数据查询的方法及查询服务器
WO2016191313A1 (en) * 2015-05-27 2016-12-01 Google Inc. Dynamically updatable offline grammar model for resource-constrained offline device
CN106446170A (zh) * 2016-09-27 2017-02-22 努比亚技术有限公司 数据查询方法及装置
CN106997306A (zh) * 2016-01-26 2017-08-01 阿里巴巴集团控股有限公司 物理机数据迁移至云端的方法、装置和系统
CN108959330A (zh) * 2017-05-26 2018-12-07 阿里巴巴集团控股有限公司 一种数据库的处理、数据查询方法及设备
CN110334118A (zh) * 2019-05-31 2019-10-15 口碑(上海)信息技术有限公司 数据查询方法及装置
CN111159229A (zh) * 2019-12-31 2020-05-15 北京奇艺世纪科技有限公司 一种数据查询方法及装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102081626A (zh) * 2009-11-30 2011-06-01 中国移动通信集团北京有限公司 一种数据查询的方法及查询服务器
WO2016191313A1 (en) * 2015-05-27 2016-12-01 Google Inc. Dynamically updatable offline grammar model for resource-constrained offline device
CN106997306A (zh) * 2016-01-26 2017-08-01 阿里巴巴集团控股有限公司 物理机数据迁移至云端的方法、装置和系统
CN106446170A (zh) * 2016-09-27 2017-02-22 努比亚技术有限公司 数据查询方法及装置
CN108959330A (zh) * 2017-05-26 2018-12-07 阿里巴巴集团控股有限公司 一种数据库的处理、数据查询方法及设备
CN110334118A (zh) * 2019-05-31 2019-10-15 口碑(上海)信息技术有限公司 数据查询方法及装置
CN111159229A (zh) * 2019-12-31 2020-05-15 北京奇艺世纪科技有限公司 一种数据查询方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
基于内存受限的RFID复杂事件处理优化算法;尹方鸣;康慕宁;陈群;马岩;;计算机应用研究(第08期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117931423A (zh) 2024-04-26
CN111782409A (zh) 2020-10-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111782409B (zh) 任务处理、风险识别任务处理方法、装置及电子设备
CN110618869B (zh) 一种资源管理方法、装置及设备
CN116225669B (zh) 一种任务执行方法、装置、存储介质及电子设备
CN110389842A (zh) 一种动态资源分配方法、装置、存储介质及设备
CN117195997B (zh) 一种模型训练方法、装置、存储介质及电子设备
CN112596898A (zh) 一种任务执行器调度的方法及装置
CN116932175B (zh) 一种基于序列生成的异构芯片任务调度方法以及装置
CN116737345A (zh) 分布式任务处理系统及方法、装置、存储介质以及设备
CN117555697B (zh) 一种面向分布式训练的缓存加载系统、方法、装置及设备
CN117421129B (zh) 一种基于异构存储集群的业务执行方法、装置及电子设备
CN117407124B (zh) 一种基于构建出的数据编排策略生成模型的业务执行方法
CN116521350B (zh) 基于深度学习算法的etl调度方法及装置
CN117493015A (zh) 一种容器管理系统的扩容缩容方法、装置、介质及设备
CN113032119A (zh) 一种任务调度方法、装置、存储介质及电子设备
CN110968483B (zh) 业务数据采集方法、装置及电子设备
CN116302457A (zh) 一种云原生工作流引擎实现方法、系统、介质及电子设备
CN116204324A (zh) 一种任务执行的方法、装置、存储介质及电子设备
WO2019228022A1 (zh) 一种无线设备的扫描启停方法及无线设备
CN111880922A (zh) 并发任务的处理方法、装置及设备
CN116909744B (zh) 一种线程池参数调节方法、装置、存储介质及电子设备
CN117348999B (zh) 一种业务执行系统及业务执行方法
CN116684499B (zh) 一种基于多网协同的智能调音台
CN116893663B (zh) 一种主控异常检测方法、装置、存储介质及电子设备
CN116501474B (zh) 一种批量同质任务的处理系统、方法以及装置
CN116382877B (zh) 一种任务的执行方法、装置、存储介质及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant