CN112817919B - 数据合并方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种数据合并方法、装置及计算机可读存储介质，其中该方法包括：分别标注每份待处理数据自身多个维度的属性标签；根据数据特征规则和每份待处理数据自身的至少两个属性标签，分别对对应的待处理数据标注特征标签，其中，所述数据特征规则规定多个属性标签的组合与特征标签的映射关系；在至少一个数据合并场次，根据数据合并规则和所述待处理数据的特征标签以及至少一个属性标签，对所述待处理数据进行合并，其中，所述数据合并规则规定属性标签与特征标签的组合与数据合并场次的映射关系，在单个时间周期内存在多个数据合并场次。利用上述方法，能够提高数据合并的时效和灵活性。
Description
技术领域
本申请属于计算机数据处理技术领域，具体涉及一种数据合并方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本申请的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认其为现有技术。
现有技术中，对于诸如等机构每天会处理大量的交易数据。每一笔交易的交易规范可能都是不同的。按照当前的处理方式，在特定的时间窗口处理特定类型的交易数据，例如对这些交易数据进行清分、划账和生成对账文件。此场景下，需要等待所需数据准备齐全了之后才能进行处理，且无法支持多种不同的多场次规则。对于其他类型的不定时产生的大量数据进行处理时，同样存在类似的灵活性差，等待时间长，运算资源利用率低问题。
发明内容
针对上述现有技术的问题，本申请实施例提出了一种数据合并方法、装置及计算机可读存储介质。利用这种方法及装置，能够至少部分解决上述问题。
本申请的实施例中提供了以下方案：一种数据合并方法，包括：
分别标注每份待处理数据自身多个维度的属性标签；
根据数据特征规则和每份待处理数据自身的至少两个属性标签，分别对对应的待处理数据标注特征标签，其中，所述数据特征规则规定多个属性标签的组合与特征标签的映射关系；
在至少一个数据合并场次，根据数据合并规则和所述待处理数据的特征标签以及至少一个属性标签，对所述待处理数据进行合并，其中，所述数据合并规则规定属性标签与特征标签的组合与数据合并场次的映射关系，在单个时间周期内存在多个数据合并场次。
在一些实施例中，所述待处理数据包括：各清分场次所生成的碎片文件，在所述时间周期内存在多个清分场次，所述碎片文件记录多笔交易明细，所述数据合并场次包括：文件合并场次。
在一些实施例中，所述属性标签的维度包括：交易类型、机构代码、机构角色、报文规范、场次规范、清分场次中的至少两个维度。
在一些实施例中，所述待处理数据存储于网络附属存储服务器中，所述属性标签和所述特征标签均存储在对应于所述碎片文件的记录信息内。
在一些实施例中，根据数据合并规则和所述待处理数据的特征标签以及至少一个属性标签，对所述待处理数据进行合并，包括：
在至少一个文件合并场次，根据数据合并规则和碎片文件的特征标签以及至少一个属性标签挑选单个文件合并任务所需合并的碎片文件；
在所述文件合并任务中，生成多个文件合并子任务，所述文件合并子任务与所挑选出的碎片文件一一对应；
定位目标文件的起始地址，根据所挑选出的碎片文件中交易明细的笔数以及所述起始地址确定各文件合并子任务的起始写入地址；
并发运行所述多个文件合并子任务，以使各所述文件合并子任务从对应的起始写入地址开始写入对应的碎片文件中的交易明细。
在一些实施例中，所述交易明细为支付交易明细。
在一些实施例中，所述待处理数据包括：各清分场次所生成的汇总碎片数据，在所述时间周期内存在多个清分场次，所述汇总碎片数据包括资金划付数据、所述属性标签和所述特征标签，所述数据合并场次包括：资金合并场次。
在一些实施例中，
所述属性标签的维度包括：交易类型、机构代码、机构角色、报文规范、场次规范、清分场次中的至少两个维度。
在一些实施例中，根据数据合并规则和所述待处理数据的特征标签以及至少一个属性标签，对所述待处理数据进行合并，包括：
在至少一个资金合并场次，根据所述数据合并规则和所述汇总碎片数据的特征标签以及至少一个属性标签挑选单个资金合并任务所需合并的汇总碎片数据进行合并，得到对应的资金划付方案。
在一些实施例中，所述数据特征规则以规则引擎的方式导入，所述数据合并规则以规则引擎的方式导入。
本申请的实施例中提供了以下方案：一种数据合并装置，包括：第一标注模块、第二标注模块和合并模块；
所述第一标注模块用于：分别标注每份待处理数据自身多个维度的属性标签；
所述第二标注模块用于：根据数据特征规则和每份待处理数据自身的至少两个属性标签，分别对对应的待处理数据标注特征标签，其中，所述数据特征规则规定多个属性标签的组合与特征标签的映射关系；
所述合并模块用于：在至少一个数据合并场次，根据数据合并规则和所述待处理数据的特征标签以及至少一个属性标签，对所述待处理数据进行合并，其中，所述数据合并规则规定属性标签与特征标签的组合与数据合并场次的映射关系，在单个时间周期内存在多个数据合并场次。
在一些实施例中，所述待处理数据包括：各清分场次所生成的碎片文件，在所述时间周期内存在多个清分场次，所述碎片文件记录多笔交易明细，所述数据合并场次包括：文件合并场次。
在一些实施例中，所述属性标签的维度包括：交易类型、机构代码、机构角色、报文规范、场次规范、清分场次中的至少两个维度。
在一些实施例中，所述待处理数据存储于网络附属存储服务器中，所述属性标签和所述特征标签均存储在对应于所述碎片文件的记录信息内。
在一些实施例中，所述合并模块具体用于：
在至少一个文件合并场次，根据数据合并规则和碎片文件的特征标签以及至少一个属性标签挑选单个文件合并任务所需合并的碎片文件；
在所述文件合并任务中，生成多个文件合并子任务，所述文件合并子任务与所挑选出的碎片文件一一对应；
定位目标文件的起始地址，根据所挑选出的碎片文件中交易明细的笔数以及所述起始地址确定各文件合并子任务的起始写入地址；
并发运行所述多个文件合并子任务，以使各所述文件合并子任务从对应的起始写入地址开始写入对应的碎片文件中的交易明细。
在一些实施例中，所述交易明细为支付交易明细。
在一些实施例中，所述待处理数据包括：各清分场次所生成的汇总碎片数据，在所述时间周期内存在多个清分场次，所述汇总碎片数据包括资金划付数据、所述属性标签和所述特征标签，所述数据合并场次为资金合并场次。
在一些实施例中，所述属性标签的包括：交易类型、机构代码、机构角色、报文规范、场次规范、清分场次中的至少两个维度。
在一些实施例中，所述合并模块具体用于：
在至少一个资金合并场次，根据所述数据合并规则和所述汇总碎片数据的特征标签以及至少一个属性标签挑选单个资金合并任务所需合并的汇总碎片数据进行合并，得到对应的资金划付方案。
在一些实施例中，所述数据特征规则以规则引擎的方式导入，所述数据合并规则以规则引擎的方式导入。
本申请的实施例中提供了以下方案：本申请的实施例中提供了以下方案：一种数据合并装置，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行：前述的方法。
本申请的实施例中提供了以下方案：一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序，当所述程序被处理器执行时，使得所述处理器执行：前述的方法。
本申请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。
数据特征规则可基于业务需求进行灵活配置；数据合并规则可基于业务需求灵活配置。在至少一个数据合并场次执行之前，由于每一份待处理数据都已经事先标注了属性标签和特征标签，只需基于数据合并规则按照待处理数据的属性标签以及特征标签挑选所需处理的待处理数据即可。无需为每一类特定类型的待处理数据单独分配时间窗口和计算资源，各类待处理易数据都能同时得到处理，计算资源的利用率得到极大提升。
进一步，数据特征规则和数据合并规则在逻辑上相互配合，实际使用中，可根据需要将数据特征规则和数据合并规则分别引入到不同的处理模块中，数据特征规则和数据合并规则的耦合性低。如待处理数据的处理规范发生变化，只需适应性地调整数据特征规则或数据合并规则即可。不同的处理场次所选用的数据合并规则可能是相同的，也可能是不同的。这些都能够根据业务规范灵活地进行调整。待处理数据的处理过程更加灵活。
应当理解，上述说明仅是本申请技术方案的概述，以便能够更清楚地了解本申请的技术手段，从而可依照说明书的内容予以实施。为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举例说明本申请的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文的示例性实施例的详细描述，本领域普通技术人员将明白本文所述的优点和益处以及其他优点和益处。附图仅用于示出示例性实施例的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在整个附图中，用相同的标号表示相同的部件。在附图中：
图1为本申请实施例的数据合并方法的示意图；
图2a是本申请实施例中文件合并过程的处理框架图；
图2b是本申请实施例中对碎片文件进行分析的流程示意图；
图2c是本申请实施例中文件合并任务执行过程示意图；
图2d是本申请实施例中目标文件的结构示意图；
图2e是本申请实施例中对一个文件合并任务的调度过程示意图；
图3为根据本申请一实施例的数据合并装置的结构示意图；
图4为根据本申请另一实施例的数据合并装置的结构示意图。
在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
在本申请中，应理解，诸如“包括”或“具有”等术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在的可能性。
另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
图1为根据本申请一实施例的数据合并方法的流程示意图，该方法用于对待处理数据进行合并，在该流程中，从设备角度而言，执行主体可以是一个或者多个电子设备；从程序角度而言，执行主体相应地可以是搭载于这些电子设备上的程序。
图1中的流程可以包括以下步骤101～步骤104。
步骤101、在待处理数据生成之后，分别标注每份待处理数据自身多个维度的属性标签。
待处理数据是实时地生成的。每一份待处理数据的数据量的大小是不固定的。不同时段内，生成的待处理数据的份数也是不固定的。
例如在支付系统中，一份待处理数据可以是在一个清分场次中对交易明细进行清分后得到的一份碎片文件或一份汇总碎片数据。
属性标签是基于待处理数据的各种自然属性所标注的。
沿用前例，属性标签的维度例如可以有：交易类型、机构代码、机构角色、报文规范、场次规范、清分场次。
步骤102、根据数据特征规则和每份待处理数据自身的至少两个属性标签，分别对对应的待处理数据标注特征标签，其中，所述数据特征规则规定多个属性标签的组合与特征标签的映射关系。
数据特征规则规定了一份待处理数据的属性标签的组合方式与特征标签的映射关系。这种映射关系是可以基于业务规范的调整而灵活调整的。特征标签是基于业务规范对待处理数据进行的另一个维度的分类。
不论是待处理数据的属性标签还是特征标签，均能够在待处理数据生成之后立即进行标注。
步骤103、在至少一个数据合并场次，根据数据合并规则和所述待处理数据的特征标签以及至少一个属性标签，对所述待处理数据进行合并，其中，所述数据合并规则规定属性标签与特征标签的组合与数据合并场次的映射关系，在单个时间周期内存在多个数据合并场次。
数据合并规则规定了一份待处理数据的属性标签以及特征标签的组合方式与数据合并场次的映射关系。这种映射关系是可以基于业务规范灵活调整的。数据合并规则是基于待处理数据的自然属性与基于业务规范的特征属性进行的另一个维度的分类。
数据特征规则可基于业务需求进行灵活配置；数据合并规则可基于业务需求灵活配置。在至少一个数据合并场次执行之前，由于每一份待处理数据都已经事先标注了属性标签和特征标签，只需基于数据合并规则按照待处理数据的属性标签以及特征标签挑选所需处理的待处理数据即可。无需为每一类特定类型的待处理数据单独分配时间窗口和计算资源，各类待处理易数据都能同时得到处理，计算资源的利用率得到极大提升。
进一步，数据特征规则和数据合并规则在逻辑上相互配合，实际使用中，可根据需要将数据特征规则和数据合并规则分别引入到不同的处理模块中，数据特征规则和数据合并规则的耦合性低。如待处理数据的处理规范发生变化，只需适应性地调整数据特征规则或数据合并规则即可。不同的处理场次所选用的数据合并规则可能是相同的，也可能是不同的。这些都能够根据业务规范灵活地进行调整。待处理数据的处理过程更加灵活。
基于图1的数据合并方法，本申请的一些实施例还提供了该数据合并方法的一些具体实施方案，以及扩展方案，下面进行说明。
在一些实施例中，所述待处理数据包括：各清分场次所生成的碎片文件，在所述时间周期内存在多个清分场次，所述碎片文件记录多笔交易明细，所述数据合并场次包括：文件合并场次。
在同一时间，可能存在多台服务器分别对其接收到的交易明细进行清分，从而得到多个碎片文件。碎片文件中记录多笔交易明细。本申请对如何对交易明细进行清分不做限定，其实施方式可按照现有技术执行。
下表列出了对两笔具体的碎片文件所标注的属性标签。
其中，“发卡”表示该碎片文件针对的机构是交易用户所持有的银行卡的发卡机构；“受理”表示该碎片文件针对的机构是受理交易的机构。
例如交易用户持A银行的银行卡在B银行的POS上进行消费，那B银行可以理解成受理机构，A银行可理解成发卡机构。
报文规范标示的是该碎片文件所述遵循的报文规范。其中，XML和8583是两种具体的报文规范。
场次规范指的是该碎片文件是遵循单场次清算规范还是多场次清算规范。
清分场次指的是该碎片文件在哪一个清分场次生成的。
特征标签为按照业务规范对该碎片文件的进行的一种分类。特征标签可以是数字，也可以是字母，或两者的组合。每一个特征标签的编码所代表的含义可以根据每个机构的业务规范而定义。
各实施例中，交易明细例如是支付交易明细。
通常，在一个时间周期(例如是一天)存在多个文件合并场次(场次个数可基于业务要求设置)，每个场次处理的数据，可根据碎片文件的特征标签以及属性标签进行灵活配置。
在每个文件合并场次，生成多个目标文件，分别发送至不同的机构，从而供这些机构进行对账。
下表是用于文件合并的数据合并规范的一个示例。
| 规则索引 | 处理场次 | 报文规范：特征标签 |
| 文件规则 | 0101 | XML：13；8583：12 |
该条规范的含义是：对于报文规范是XML且特征标签是13、以及报文规范是8583且特征标签是12的碎片文件，需要出现在第0101场次的文件合并场次的目标文件中。
在一些实施例中，所述待处理数据存储于网络附属存储服务器中，所述属性标签和所述特征标签均存储在对应于所述碎片文件的记录信息内。
根据数据合并规则和所述待处理数据的特征标签以及至少一个属性标签，对所述待处理数据进行合并，包括：
在至少一个文件合并场次，根据数据合并规则和碎片文件的特征标签以及至少一个属性标签挑选单个文件合并任务所需合并的碎片文件；
在所述文件合并任务中，生成多个文件合并子任务，所述文件合并子任务与所挑选出的碎片文件一一对应；
定位目标文件的起始地址，根据所挑选出的碎片文件中交易明细的笔数以及所述起始地址确定各文件合并子任务的起始写入地址；
并发运行所述多个文件合并子任务，以使各所述文件合并子任务从对应的起始写入地址开始写入对应的碎片文件中的交易明细。
具体地，根据数据合并规则和碎片文件的特征标签以及至少一个属性标签挑选出本文件合并场次所需的碎片文件。然后在挑选出的碎片文件根据业务规范生成多个文件合并任务。
为了得到最终目标文件，碎片文件的合并时并发执行的。无需对目标文件施加文件锁，也避免了数据错乱的问题。如某一个机构的交易量非常大，为该机构进行的文件合并任务所花销的时间也能够极大降低。
以下结合图2a至图2e，介绍完整的文件合并过程。
参考图2a，第一步，本地碎片文件生成。
碎片文件生成时，基于前述数据特征规则(具体可以以规则引擎的方式导入)，为碎片文件生成特征标签。将每一份碎片文件的属性标签和特征标签均保存在文件信息中。
第二步，网络附属存储服务器节点(以下简称NAS节点)文件合并。
本步骤，基于数据合并规则(例如是数据合并规则引擎)的指导，根据碎片文件的属性标签和特征标签筛选出本步骤需要合并的碎片文件。分析碎片文件内的交易明细的笔数(相当于计算在对应目标文件的偏移量)并为每一个碎片文件分配一个文件合并子任务；之后并发进行文件合并。
参考图2b，对碎片文件进行分析，目的是计算碎片文件对应合并后的目标文件的位置(相对于合并后目标文件的偏移量)。分析过程中通过区分文件头(可无)、文件体(必有)、文件尾(可无)确定每个碎片文件对应的合并后的位置(相对于合并后目的文件的字节偏移量)，并将位置信息，文件名称、文件所在目录等数据记录在碎片文件的记录信息中，方便后续的合并。
参考图2c，进行合并任务分配，即运行合并任务分配进程。基于碎片文件的记录信息，生成任务分配信息。该任务分配信息用于辅助碎片文件合并服务并发处理时的数据筛选。该服务任务分配进程的输入为：碎片文件的记录信息,文件合并任务信息控制表。该服务任务分配进程的输出为：碎片文件合并信息，文件合并调度任务。
文件合并任务控制信息，描述了合并任务的状态信息(包含需要任务标识，任务状态等信息)。节点状态由应用节点管理装置管理。该装置管理系统中存活可用的应用节点。每个存活的应用节点通过报文形式向该节点发送“我还在活动”的标志。准实时应用节点任务分配服务读取及争抢合并任务的状态信息控制表中的状态位，然后根据节点状态参数库中目前存活的状态去分配合并任务。任务分配后，服务会继续跟踪子任务的处理情况。当有节点失效或者子任务处理失败时，子任务会失效超时，该服务负责更新文件合并控制信息表状态。
参考图2d和图2e，碎片文件的合并采用并发合并的方式，即多进程并发合并同一机构的各种碎片文件，单个碎片文件可根据文件大小由应用自行确定是单线程还是多线程并发处理。合并时，可先定位到合并后文件起始位置，将待合并碎片文件按块高效读取并合并到目标文件。该方案有效的避免了文件锁带来的开销，同时解决了文件并发写入NAS服务器上同一个文件时造成的串行问题(数据错乱)。
在一些实施例中，所述待处理数据包括：各清分场次所生成的汇总碎片数据，在所述时间周期内存在多个清分场次，所述汇总碎片数据包括资金划付数据、所述属性标签和所述特征标签，所述数据合并场次包括：资金合并场次。
汇总碎片数据是在各清分场次生成的。本申请对如何进行清分以及如何获得汇总碎片数据不做限定。本领域技术人员可以按照现有技术实施。
以对支付交易的数据进行清分为例，通常在一天中实时地产生大量的汇总碎片数据。当这些汇总碎片数据生成后，即被标注对应的属性标签和特征标签。属性标签和特征标签可以作为汇总碎片数据中的字段而存在。
在一些实施例中，所述属性标签的维度包括：交易类型、机构代码、机构角色、报文规范、场次规范、清分场次中的至少两个维度。
下表是对两个汇总碎片数据打标签得到的结果。
在一些实施例中，根据数据合并规则和所述待处理数据的特征标签以及至少一个属性标签，对所述待处理数据进行合并，包括：
在至少一个资金合并场次，根据所述数据合并规则和所述汇总碎片数据的特征标签以及至少一个属性标签挑选单个资金合并任务所需合并的汇总碎片数据进行合并，得到对应的资金划付方案。
通常，在一个时间周期(例如是一天中)存在多个资金合并场次(场次个数可基于业务要求设置)，每个场次处理的数据，可根据属性标签和特征标签进行灵活配置。
在一个资金合并场次，确定每一个机构需要支出资金的数额或者应该获得的资金的数额(即本申请所称的资金划付方案)。由于该资金合并场次所需的汇总碎片数据事先已经打好了属性标签和特征标签，在该资金合并场次只需要按照汇总碎片数据的属性标签和特征标签提取所需的汇总碎片数据进行处理即可。从而极大地提高了数据处理的效率。
在一些实施例中，所述数据特征规则以规则引擎的方式导入，所述数据合并规则以规则引擎的方式导入。
规则引擎是一种嵌入在应用程序中的组件，它实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来的功能。这进一步提高了对数据特征规则和数据合并规则进行修改的灵活性。
基于相同的技术构思，本申请实施例还提供一种数据合并装置，用于执行上述任一实施例所提供的数据合并方法。图3为本申请实施例提供的一种数据合并装置的结构示意图。
如图3所示，数据合并装置包括：第一标注模块1、第二标注模块2和合并模块3；
第一标注模块1用于：分别标注每份待处理数据自身多个维度的属性标签；
第二标注模块2用于：根据数据特征规则和每份待处理数据自身的至少两个属性标签，分别对对应的待处理数据标注特征标签，其中，所述数据特征规则规定多个属性标签的组合与特征标签的映射关系；
合并模块3用于：在至少一个数据合并场次，根据数据合并规则和所述待处理数据的特征标签以及至少一个属性标签，对所述待处理数据进行合并，其中，所述数据合并规则规定属性标签与特征标签的组合与数据合并场次的映射关系，在单个时间周期内存在多个数据合并场次。
在一些实施例中，所述待处理数据包括：各清分场次所生成的碎片文件，在所述时间周期内存在多个清分场次，所述碎片文件记录多笔交易明细，所述数据合并场次包括：文件合并场次。
在一些实施例中，所述属性标签的维度包括：交易类型、机构代码、机构角色、报文规范、场次规范、清分场次中的至少两个维度。
在一些实施例中，所述待处理数据存储于网络附属存储服务器中，所述属性标签和所述特征标签均存储在对应于所述碎片文件的记录信息内。
在一些实施例中，所述合并模块3具体用于：
在至少一个文件合并场次，根据数据合并规则和碎片文件的特征标签以及至少一个属性标签挑选单个文件合并任务所需合并的碎片文件；
在所述文件合并任务中，生成多个文件合并子任务，所述文件合并子任务与所挑选出的碎片文件一一对应；
定位目标文件的起始地址，根据所挑选出的碎片文件中交易明细的笔数以及所述起始地址确定各文件合并子任务的起始写入地址；
并发运行所述多个文件合并子任务，以使各所述文件合并子任务从对应的起始写入地址开始写入对应的碎片文件中的交易明细。
在一些实施例中，所述交易明细为支付交易明细。
在一些实施例中，所述待处理数据包括：各清分场次所生成的汇总碎片数据，在所述时间周期内存在多个清分场次，所述汇总碎片数据包括资金划付数据、所述属性标签和所述特征标签，所述数据合并场次为资金合并场次。
在一些实施例中，所述属性标签的包括：交易类型、机构代码、机构角色、报文规范、场次规范、清分场次中的至少两个维度。
在一些实施例中，所述合并模块3具体用于：
在至少一个资金合并场次，根据所述数据合并规则和所述汇总碎片数据的特征标签以及至少一个属性标签挑选单个资金合并任务所需合并的汇总碎片数据进行合并，得到对应的资金划付方案。
在一些实施例中，所述数据特征规则以规则引擎的方式导入，所述数据合并规则以规则引擎的方式导入。
需要说明的是，本申请实施例中的装置可以实现前述方法的实施例的各个过程，并达到相同的效果和功能，这里不再赘述。
图4为根据本申请一实施例的数据合并装置，用于执行图1所示出的数据合并方法，该数据合并装置包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行：前述的数据合并方法。
根据本申请的一些实施例，提供了方法的非易失性计算机存储介质，其上存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令设置为在由处理器运行时执行：前述的数据合并方法。
本申请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，对于装置和计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以其描述进行了简化，相关之处可参见方法实施例的部分说明即可。
本申请实施例提供的装置和计算机可读存储介质与方法是一一对应的，因此，装置和计算机可读存储介质也具有与其对应的方法类似的有益技术效果，由于上面已经对方法的有益技术效果进行了详细说明，因此，这里不再赘述装置和计算机可读存储介质的有益技术效果。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、装置、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。可提供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提供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。此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本申请方法的操作，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操作，或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
虽然已经参考若干具体实施方式描述了本申请的精神和原理，但是应该理解，本申请并不限于所公开的具体实施方式，对各方面的划分也不意味着这些方面中的特征不能组合以进行受益，这种划分仅是为了表述的方便。本申请旨在涵盖所附权利要求的精神和范围内所包括的各种修改和等同布置。
Claims (22)
1.一种数据合并方法，其特征在于，包括：
分别标注每份待处理数据自身多个维度的属性标签；
根据数据特征规则和每份待处理数据自身的至少两个属性标签，分别对对应的待处理数据标注特征标签，其中，所述数据特征规则规定多个属性标签的组合与特征标签的映射关系；
在至少一个数据合并场次，根据数据合并规则和所述待处理数据的特征标签以及至少一个属性标签，对所述待处理数据进行合并，其中，所述数据合并规则规定属性标签与特征标签的组合与数据合并场次的映射关系，在单个时间周期内存在多个数据合并场次。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理数据包括：各清分场次所生成的碎片文件，在所述时间周期内存在多个清分场次，所述碎片文件记录多笔交易明细，所述数据合并场次包括：文件合并场次。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述属性标签的维度包括：交易类型、机构代码、机构角色、报文规范、场次规范、清分场次中的至少两个维度。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述待处理数据存储于网络附属存储服务器中，所述属性标签和所述特征标签均存储在对应于所述碎片文件的记录信息内。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据数据合并规则和所述待处理数据的特征标签以及至少一个属性标签，对所述待处理数据进行合并，包括：
在至少一个文件合并场次，根据数据合并规则和碎片文件的特征标签以及至少一个属性标签挑选单个文件合并任务所需合并的碎片文件；
在所述文件合并任务中，生成多个文件合并子任务，所述文件合并子任务与所挑选出的碎片文件一一对应；
定位目标文件的起始地址，根据所挑选出的碎片文件中交易明细的笔数以及所述起始地址确定各文件合并子任务的起始写入地址；
并发运行所述多个文件合并子任务，以使各所述文件合并子任务从对应的起始写入地址开始写入对应的碎片文件中的交易明细。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述交易明细为支付交易明细。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理数据包括：各清分场次所生成的汇总碎片数据，在所述时间周期内存在多个清分场次，所述汇总碎片数据包括资金划付数据、所述属性标签和所述特征标签，所述数据合并场次包括：资金合并场次。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，
所述属性标签的维度包括：交易类型、机构代码、机构角色、报文规范、场次规范、清分场次中的至少两个维度。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据数据合并规则和所述待处理数据的特征标签以及至少一个属性标签，对所述待处理数据进行合并，包括：
在至少一个资金合并场次，根据所述数据合并规则和所述汇总碎片数据的特征标签以及至少一个属性标签挑选单个资金合并任务所需合并的汇总碎片数据进行合并，得到对应的资金划付方案。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据特征规则以规则引擎的方式导入，所述数据合并规则以规则引擎的方式导入。
11.一种数据合并装置，其特征在于，包括：第一标注模块、第二标注模块和合并模块；
所述第一标注模块用于：分别标注每份待处理数据自身多个维度的属性标签；
所述第二标注模块用于：根据数据特征规则和每份待处理数据自身的至少两个属性标签，分别对对应的待处理数据标注特征标签，其中，所述数据特征规则规定多个属性标签的组合与特征标签的映射关系；
所述合并模块用于：在至少一个数据合并场次，根据数据合并规则和所述待处理数据的特征标签以及至少一个属性标签，对所述待处理数据进行合并，其中，所述数据合并规则规定属性标签与特征标签的组合与数据合并场次的映射关系，在单个时间周期内存在多个数据合并场次。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述待处理数据包括：各清分场次所生成的碎片文件，在所述时间周期内存在多个清分场次，所述碎片文件记录多笔交易明细，所述数据合并场次包括：文件合并场次。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述属性标签的维度包括：交易类型、机构代码、机构角色、报文规范、场次规范、清分场次中的至少两个维度。
14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述待处理数据存储于网络附属存储服务器中，所述属性标签和所述特征标签均存储在对应于所述碎片文件的记录信息内。
15.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述合并模块具体用于：
在至少一个文件合并场次，根据数据合并规则和碎片文件的特征标签以及至少一个属性标签挑选单个文件合并任务所需合并的碎片文件；
在所述文件合并任务中，生成多个文件合并子任务，所述文件合并子任务与所挑选出的碎片文件一一对应；
定位目标文件的起始地址，根据所挑选出的碎片文件中交易明细的笔数以及所述起始地址确定各文件合并子任务的起始写入地址；
并发运行所述多个文件合并子任务，以使各所述文件合并子任务从对应的起始写入地址开始写入对应的碎片文件中的交易明细。
16.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述交易明细为支付交易明细。
17.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述待处理数据包括：各清分场次所生成的汇总碎片数据，在所述时间周期内存在多个清分场次，所述汇总碎片数据包括资金划付数据、所述属性标签和所述特征标签，所述数据合并场次为资金合并场次。
18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述属性标签的包括：交易类型、机构代码、机构角色、报文规范、场次规范、清分场次中的至少两个维度。
19.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述合并模块具体用于：
在至少一个资金合并场次，根据所述数据合并规则和所述汇总碎片数据的特征标签以及至少一个属性标签挑选单个资金合并任务所需合并的汇总碎片数据进行合并，得到对应的资金划付方案。
20.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述数据特征规则以规则引擎的方式导入，所述数据合并规则以规则引擎的方式导入。
21.一种数据合并装置，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行：根据权利要求1至10任意一项所述的方法。
22.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有程序，当所述程序被处理器执行时，使得所述处理器执行：根据权利要求1至10任意一项所述的方法。
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| GR01 | Patent grant | ||
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