CN111899087A - 数据的提供方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种数据的提供方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方法包括:向Kafka服务器发送交易相关信息获取请求,接收Kafka服务器返回的交易相关信息;对交易相关信息进行处理得到目标数据;在接受到终端设备的目标数据获取请求时,将目标数据提供给终端设备。基于本方案,能够使得交易相关信息能够及时的被提供给大数据平台并被转化为目标数据以供应用程序调用,为使大数据平台能够对目标数据进行解析处理,并及时分析用户行为提供了基础,有利于银行系统及时对用户行为做出响应。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,具体而言,本申请涉及一种数据的提供方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着大数据技术的快速发展,大数据在各领域也起到了越来越重要的作用。金融领域中存在着的海量的金融业务数据,如果能够通过大数据技术对金融业务数据进行解析处理,就能及时分析出用户行为,金融系统就可以及时的对用户行为做出响应,因此,亟需提供一种能够将金融领域内的金融业务数据及时提供给大数据平台的方法。
发明内容
本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一。本申请所采用的技术方案如下:
第一方面,本申请实施例提供了一种数据的提供方法,该方法包括:
向Kafka服务器发送交易相关信息获取请求,接收Kafka服务器返回的交易相关信息;
对交易相关信息进行处理得到目标数据;
在接受到终端设备的目标数据获取请求时,将目标数据提供给终端设备。
可选地,交易相关信息包括以下至少一项:
交易日志;
交易数据。
可选地,若交易相关信息包括交易日志,对交易相关信息进行处理得到目标数据,包括:
获取交易日志的日志格式信息;
基于日志格式信息对交易日志进行解析;
基于交易日志的解析结果确定目标数据。
可选地,基于交易日志的解析结果确定目标数据,包括:
将交易日志的解析结果转化为Json字符。
可选地,交易日志是由Flume服务器采集并发送到Kafka服务器中的。
可选地,若交易相关信息包括交易数据,交易数据在被Avro序列化后发送至Kafka服务器,对交易相关信息进行处理得到目标数据,包括:
对交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据。
可选地,对交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据,包括:
基于交易数据携带的类标识信息确定目标数据对应的类;
基于上述类对交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据。
第二方面,本申请实施例提供了一种数据的提供装置,该装置包括:
交易相关信息接收模块,用于向Kafka服务器发送交易相关信息获取请求,接收Kafka服务器返回的交易相关信息;
目标数据处理模块,用于对交易相关信息进行处理得到目标数据;
数据提供模块,用于在接受到终端设备的目标数据获取请求时,将目标数据提供给终端设备。
可选地,交易相关信息包括以下至少一项:
交易日志;
交易数据。
可选地,若交易相关信息包括交易日志,目标数据处理模块具体用于:
获取交易日志的日志格式信息;
基于日志格式信息对交易日志进行解析;
基于交易日志的解析结果确定目标数据。
可选地,目标数据处理模块在基于交易日志的解析结果确定目标数据时,具体用于:
将交易日志的解析结果转化为Json字符。
可选地,交易日志是由Flume服务器采集并发送到Kafka服务器中的。
可选地,交易相关信息包括交易数据,交易数据在被Avro序列化后发送至Kafka服务器,目标数据处理模块具体用于:
对交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据。
可选地,目标数据处理模块在对交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据时,具体用于:
基于交易数据携带的类标识信息确定目标数据对应的类;
基于上述类对交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括:处理器和存储器;
存储器,用于存储操作指令;
处理器,用于通过调用操作指令,执行如本申请的第一方面的任一实施方式中所示的数据的提供方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现本申请的第一方面的任一实施方式中所示的数据的提供方法。
本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果是:
本申请实施例提供的方案,通过向Kafka服务器发送交易相关信息获取请求,接收Kafka服务器返回的交易相关信息,并对交易相关信息进行处理得到目标数据,在接受到终端设备的目标数据获取请求时,将目标数据提供给终端设备。基于本方案,能够使得交易相关信息能够及时的被提供给大数据平台并被转化为目标数据以供应用程序调用,为使大数据平台能够对目标数据进行解析处理,并及时分析用户行为提供了基础,有利于银行系统及时对用户行为做出响应。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本申请实施例提供的一种数据的提供方法的流程示意图;
图2为本申请实施例提供的一种数据的提供装置的结构示意图;
图3为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本申请,而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解,除非特意声明,这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解,当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时,它可以直接连接或耦接到其他元件,或者也可以存在中间元件。此外,这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合,对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图,对本申请的实施例进行描述。
图1示出了本申请实施例提供的一种数据的提供方法的流程示意图,如图1所示,该方法主要可以包括:
步骤S110:向Kafka服务器发送交易相关信息获取请求,接收Kafka服务器返回的交易相关信息;
步骤S120:对交易相关信息进行处理得到目标数据;
步骤S130:在接受到终端设备的目标数据获取请求时,将目标数据提供给终端设备。
本申请实施例中,上述方法可以应用Spark集群,Spark集群上可以部署有大数据平台。
本申请实施例中,交易相关信息可以为交易数据以及交易日志等能够反映用户行为的数据。在实际使用中,金融系统内的各业务系统可以定期将生成的交易相关信息发送给Kafka服务器。
本申请实施例中,可以基于Spark Streaming技术并发地从Kafka集群读取交易相关信息。
本申请实施例中,可以对交易相关信息进行处理得到目标数据,并在接受到终端设备的目标数据获取请求时,即在应用程序发起对目标数据的调用时,将目标数据提供给终端设备。
本申请实施例提供的方法,通过向Kafka服务器发送交易相关信息获取请求,接收Kafka服务器返回的交易相关信息,并对交易相关信息进行处理得到目标数据,在接受到终端设备的目标数据获取请求时,将目标数据提供给终端设备。基于本方案,能够使得交易相关信息能够及时的被提供给大数据平台并被转化为目标数据以供应用程序调用,为使大数据平台能够对目标数据进行解析处理,并及时分析用户行为提供了基础,有利于银行系统及时对用户行为做出响应。
本申请实施例的一种可选方式中,若交易相关信息包括交易日志,对交易相关信息进行处理得到目标数据,包括:
获取交易日志的日志格式信息;
基于日志格式信息对交易日志进行解析;
基于交易日志的解析结果确定目标数据。
本申请实施例中,交易相关信息为交易日志时,可以向业务系统获取交易日志的日志格式信息,可以基于日志格式信息对交易日志进行解析得到目标数据,目标数据可以为解析得到的日志条目。
本申请实施例中,由于是通过获取日志格式信息对交易日志进行解析,因此可以支持对各种格式的日志内容的解析。
本申请实施例的一种可选方式中,基于交易日志的解析结果确定目标数据,包括:
将交易日志的解析结果转化为Json(JavaScript Object Notation,JS对象简谱)字符。
本申请实施例中,可以将日志条目等目标数据转化为半结构化的Json格式,以便于进行数据传输。
本申请实施例的一种可选方式中,交易日志是由Flume服务器采集并发送到Kafka服务器中的。
本申请实施例中,可以通过Flume服务器对各业务系统的交易日志进行采集以及汇总,Flume服务器可以起到数据缓存的作用。Flume服务器将汇总后交易日志写入Kafka服务器。
本申请实施例的一种可选方式中,若交易相关信息包括交易数据,交易数据在被Avro序列化后发送至Kafka服务器,对交易相关信息进行处理得到目标数据,包括:
对交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据。
本申请实施例中,交易相关信息为交易数据时,交易数据在业务系统中可以为Java Bean对象,交易数据在被Avro序列化后发送至Kafka服务器。
本申请实施例中,在从Kafka服务器获取到交易数据后,可以对交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据。目标数据被转化为Java Bean对象,与存在于业务系统时相同。
Avro是Apache下Hadoop的子项目,拥有序列化、反序列化、RPC功能,特别是序列化的效率比JDK(Java Development Kit,Java软件开发工具包)自带的序列化方式更高且功能更丰富,适用于大批量数据交换的应用场景。
本申请实施例的一种可选方式中,对交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据,包括:
基于交易数据携带的类标识信息确定目标数据对应的类;
基于上述类对交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据,
本申请实施例中,可以在交易数据中添加类标识字段,类标识字段内被写入类标识,类标识与Java Bean类存在对应关系。在对交易数据进行Avro反序列化时可以读取类标识确定目标数据所属的Java Bean类,并将交易数据转化为类标识所对应的Java Bean类的Java Bean对象。
本申请实施例中,在将交易数据写入Kafka服务器时,如果交易数据发送失败,可以将发送失败的交易数据缓存至文件数据数据库,Kafka服务器在对发送失败的交易数据进行回调时,可以从文件数据数据库获取相应的交易数据。
基于与图1中所示的方法相同的原理,图2示出了本申请实施例提供的一种数据的提供装置的结构示意图,如图2所示,该数据的提供装置20可以包括:
交易相关信息接收模块210,用于向Kafka服务器发送交易相关信息获取请求,接收Kafka服务器返回的交易相关信息;
目标数据处理模块220,用于对交易相关信息进行处理得到目标数据;
数据提供模块230,用于在接受到终端设备的目标数据获取请求时,将目标数据提供给终端设备。
本申请实施例提供的装置,通过向Kafka服务器发送交易相关信息获取请求,接收Kafka服务器返回的交易相关信息,并对交易相关信息进行处理得到目标数据,在接受到终端设备的目标数据获取请求时,将目标数据提供给终端设备。基于本方案,能够使得交易相关信息能够及时的被提供给大数据平台并被转化为目标数据以供应用程序调用,为使大数据平台能够对目标数据进行解析处理,并及时分析用户行为提供了基础,有利于银行系统及时对用户行为做出响应。
可选地,交易相关信息包括以下至少一项:
交易日志;
交易数据。
可选地,若交易相关信息包括交易日志,目标数据处理模块具体用于:
获取交易日志的日志格式信息;
基于日志格式信息对交易日志进行解析;
基于交易日志的解析结果确定目标数据。
可选地,目标数据处理模块在基于交易日志的解析结果确定目标数据时,具体用于:
将交易日志的解析结果转化为Json字符。
可选地,交易日志是由Flume服务器采集并发送到Kafka服务器中的。
可选地,交易相关信息包括交易数据,交易数据在被Avro序列化后发送至Kafka服务器,目标数据处理模块具体用于:
对交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据。
可选地,目标数据处理模块在对交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据时,具体用于:
基于交易数据携带的类标识信息确定目标数据对应的类;
基于上述类对交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据。
可以理解的是,本实施例中的数据的提供装置的上述各模块具有实现图1中所示的实施例中的数据的提供方法相应步骤的功能。该功能可以通过硬件实现,也可以通过硬件执行相应的软件实现。该硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。上述模块可以是软件和/或硬件,上述各模块可以单独实现,也可以多个模块集成实现。对于上述数据的提供装置的各模块的功能描述具体可以参见图1中所示实施例中的数据的提供方法的对应描述,在此不再赘述。
本申请实施例提供了一种电子设备,包括处理器和存储器;
存储器,用于存储操作指令;
处理器,用于通过调用操作指令,执行本申请任一实施方式中所提供的数据的提供法。
作为一个示例,图3示出了本申请实施例所适用的一种电子设备的结构示意图,如图3所示,该电子设备2000包括:处理器2001和存储器2003。其中,处理器2001和存储器2003相连,如通过总线2002相连。可选的,电子设备2000还可以包括收发器2004。需要说明的是,实际应用中收发器2004不限于一个,该电子设备2000的结构并不构成对本申请实施例的限定。
其中,处理器2001应用于本申请实施例中,用于实现上述方法实施例所示的方法。收发器2004可以包括接收机和发射机,收发器2004应用于本申请实施例中,用于执行时实现本申请实施例的电子设备与其他设备通信的功能。
处理器2001可以是CPU(Central Processing Unit,中央处理器),通用处理器,DSP(Digital Signal Processor,数据信号处理器),ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit,专用集成电路),FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框,模块和电路。处理器2001也可以是实现计算功能的组合,例如包含一个或多个微处理器组合,DSP和微处理器的组合等。
总线2002可包括一通路,在上述组件之间传送信息。总线2002可以是PCI(Peripheral Component Interconnect,外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustry Standard Architecture,扩展工业标准结构)总线等。总线2002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图3中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器2003可以是ROM(Read Only Memory,只读存储器)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备,RAM(Random Access Memory,随机存取存储器)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备,也可以是EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory,电可擦可编程只读存储器)、CD-ROM(Compact DiscRead Only Memory,只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质,但不限于此。
可选的,存储器2003用于存储执行本申请方案的应用程序代码,并由处理器2001来控制执行。处理器2001用于执行存储器2003中存储的应用程序代码,以实现本申请任一实施方式中所提供的数据的提供方法。
本申请实施例提供的电子设备,适用于上述方法任一实施例,在此不再赘述。
本申请实施例提供了一种电子设备,与现有技术相比,通过向Kafka服务器发送交易相关信息获取请求,接收Kafka服务器返回的交易相关信息,并对交易相关信息进行处理得到目标数据,在接受到终端设备的目标数据获取请求时,将目标数据提供给终端设备。基于本方案,能够使得交易相关信息能够及时的被提供给大数据平台并被转化为目标数据以供应用程序调用,为使大数据平台能够对目标数据进行解析处理,并及时分析用户行为提供了基础,有利于银行系统及时对用户行为做出响应。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述方法实施例所示的数据的提供方法。
本申请实施例提供的计算机可读存储介质,适用于上述方法任一实施例,在此不再赘述。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,与现有技术相比,通过向Kafka服务器发送交易相关信息获取请求,接收Kafka服务器返回的交易相关信息,并对交易相关信息进行处理得到目标数据,在接受到终端设备的目标数据获取请求时,将目标数据提供给终端设备。基于本方案,能够使得交易相关信息能够及时的被提供给大数据平台并被转化为目标数据以供应用程序调用,为使大数据平台能够对目标数据进行解析处理,并及时分析用户行为提供了基础,有利于银行系统及时对用户行为做出响应。
应该理解的是,虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,其可以以其他的顺序执行。而且,附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,其执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上所述仅是本发明的部分实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种数据的提供方法,其特征在于,包括:
向Kafka服务器发送交易相关信息获取请求,接收所述Kafka服务器返回的交易相关信息;
对所述交易相关信息进行处理得到目标数据;
在接受到终端设备的目标数据获取请求时,将所述目标数据提供给所述终端设备。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述交易相关信息包括以下至少一项:
交易日志;
交易数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,若所述交易相关信息包括交易日志,所述对所述交易相关信息进行处理得到目标数据,包括:
获取所述交易日志的日志格式信息;
基于所述日志格式信息对所述交易日志进行解析;
基于所述交易日志的解析结果确定目标数据。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述交易日志的解析结果确定目标数据,包括:
将所述交易日志的解析结果转化为JS对象简谱Json字符。
5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,所述交易日志是由Flume服务器采集并发送到所述Kafka服务器中的。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,若所述交易相关信息包括交易数据,所述交易数据在被Avro序列化后发送至所述Kafka服务器,所述对所述交易相关信息进行处理得到目标数据,包括:
对所述交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述对所述交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据,包括:
基于交易数据携带的类标识信息确定所述目标数据对应的类;
基于所述类对所述交易数据进行Avro反序列化后得到目标数据。
8.一种数据的提供装置,其特征在于,包括:
交易相关信息接收模块,用于向Kafka服务器发送交易相关信息获取请求,接收所述Kafka服务器返回的交易相关信息;
目标数据处理模块,用于对所述交易相关信息进行处理得到目标数据;
数据提供模块,用于在接受到终端设备的目标数据获取请求时,将所述目标数据提供给所述终端设备。
9.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器;
所述存储器,用于存储操作指令;
所述处理器,用于通过调用所述操作指令,执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质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权利要求1-7中任一项所述的方法。
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