CN113312053A - 一种数据处理的方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了数据处理的方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括获取页面配置内容，基于页面配置的规则解析成脚本字符串，进而通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串；读取源数据输入到脚本中，通过所述自定义函数执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，以执行对源数据的筛选。从而，本发明的实施方式能够解决现有海量数据过滤时效性差的问题。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种数据处理的方法和装置。
背景技术
目前对于海量数据的过滤，大多数都是基于Hadoop来通过编写代码的方式来实现特定规则下的数据加工和过滤，例如写MapReduce程序、HIVE脚本等等。
在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：
在对海量数据进行规则过滤时，如果规则发生变化，需要更改代码来重新实现规则。因此，在规则多且变化频繁的情况下，根本无法满足时效性的要求。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种数据处理的方法和装置，能够解决现有海量数据过滤时效性差的问题。
为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据处理的方法，包括获取页面配置内容，基于页面配置的规则解析成脚本字符串，进而通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串；读取源数据输入到脚本中，通过所述自定义函数执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，以执行对源数据的筛选。
可选地，基于页面配置的规则解析成脚本字符串，包括：
通过JavaScript读取页面，拼接成特定的表达式字符串，并将表达式字符串存入HIVE表。
可选地，通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串之前，包括：
在Hadoop中编写UDF函数，生成自定义函数。
可选地，通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串，包括：
通过预设的自定义函数读取HIVE表，取出脚本字符串，再通过Groovy加载该脚本字符串。
可选地，读取源数据输入到脚本中，包括：
根据脚本字符串中的变量名称，在字段名称数组中查找到与所述变量名称一致的值，记录该值在字段名称数组中的位置；
在字段值数组中的相同位置取出数值，以替换脚本字符串中的变量。
可选地，通过所述自定义函数执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，包括：
通过所述自定义函数启动Groovy执行该脚本，得到执行结果并存储至HIVE表中该源数据的对应位置；
根据执行结果，确定该源数据是否符合预设条件。
可选地，读取源数据输入到脚本中之前，包括：
编写HIVE脚本查询HDFS中的源数据。
另外，本发明还提供了一种数据处理的装置，包括获取模块，用于获取页面配置内容，基于页面配置的规则解析成脚本字符串，进而通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串；处理模块，用于读取源数据输入到脚本中，通过所述自定义函数执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，以执行对源数据的筛选。
上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：因为采用获取页面配置内容，基于页面配置的规则解析成脚本字符串，进而通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串；读取源数据输入到脚本中，通过所述自定义函数执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，以执行对源数据的筛选的技术手段，所以克服了现有海量数据过滤时效性差的技术问题，进而达到了免开发支持规则的变化，既能够使规则实时生效，又能节省人力成本的技术效果。
上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本发明第一实施例的数据处理的方法的主要流程的示意图；
图2是根据本发明实施例的数据处理的方法的框架图；
图3是根据本发明另一实施例的数据处理的方法的主要流程的示意图；
图4是根据本发明实施例的数据处理的装置的主要模块的示意图；
图5是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
图6是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1是根据本发明第一实施例的数据处理的方法的主要流程的示意图，如图1所示，所述数据处理的方法包括：
步骤S101，获取页面配置内容，基于页面配置的规则解析成脚本字符串，进而通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串。
在一些实施例中，基于页面配置的规则(例如：WEB页面配置了算术表达式和逻辑表达式)，通过JavaScript读取页面配置内容，拼接成特定的表达式字符串，并将表达式字符串存入HIVE表。例如：“age>10and level>20”。
其中，JavaScript(简称“JS”)是一种具有函数优先的轻量级，解释型或即时编译型的编程语言。HIVE是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。
值得说明的是，在Hadoop中编写UDF函数，生成自定义函数，进而通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串。其中，Hadoop实现了一个分布式文件系统(HadoopDistributed File System)，简称HDFS。HIVE中的UDF函数全称为User Defined Function，即用户自定义函数。
另外，可以通过预设的自定义函数读取HIVE表，取出脚本字符串，再通过Groovy加载所述脚本字符串。
步骤S102，读取源数据输入到脚本中，通过所述自定义函数执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，以执行对源数据的筛选。
在一些实施例中，读取源数据输入到脚本中，具体实施过程包括：
根据脚本字符串中的变量名称，在字段名称数组中查找到与所述变量名称一致的值，记录该值在字段名称数组中的位置。在字段值数组中的相同位置取出数值，以替换脚本字符串中的变量。
例如：HIVE表存储员工信息，表名staff，表字段如下：
提取脚本字符串的变量名称(例如“age>10and level>20”中的age和level)，在字段名称数组(例如表名staff)中找到和变量名称一致的值，记录其在数组中的位置。例如[“age”,”level”]。
在字段值数组中的相同位置取出数值，例如[5,16]，然后用取出的数值替换表达式中的变量，例如：脚本字符串变成了“5>10and 16>20”，将替换后的脚本字符串加载执行，如果返回值为1则表示符合规则，返回值为0则表示不符合规则。
值得说明的是，可以读取存储介质(例如HDFS)中的源数据输入到脚本中之前，可以编写HIVE脚本查询HDFS中的源数据。当然，在通过编写HIVE脚本查询HDFS中的源数据时可以设置限定条件，例如：查询在2019年1月1日以后(含)入职的员工年龄和级别符合一定条件的员工。其中，HDFS为Hadoop分布式文件系统。
可以看出，本发明将UDF函数和HIVE SQL结合使用，HIVE SQL先筛选出需要进行过滤的数据集合，数据集合中的每一条数据作为UDF函数的入参，然后UDF函数再给出每条数据是否满足条件，例如：满足返回1，不满足则返回0。
在另一些实施例中，通过所述自定义函数启动Groovy执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，具体的实施过程包括：
通过所述自定义函数执行该脚本，得到执行结果并存储至HIVE表中该源数据的对应位置。根据执行结果，确定该源数据是否符合预设条件。
如图2所示，为根据本发明实施例的数据处理的方法的框架图，包括规则配置和规则执行。其中，在规则配置时，可以基于页面配置的规则，通过JavaScript读取页面内容，解析成特定的脚本字符串，然后将脚本字符串存入HIVE表。而在规则执行时，可以通过表达式装载器从HIVE表中取出脚本字符串，并且根据脚本字符串中的变量名称，在字段名称数组(HIVE表)中查找到与所述变量名称一致的值，记录该值在字段名称数组中的位置。在字段值数组(HIVE表)中的相同位置取出数值，以替换脚本字符串中的变量。然后执行替换后的脚本字符串，根据返回值(即表达式结果)确定该源数据是否符合预设条件，并输出最终数据根据规则过滤的结果。当然，可以将返回值存储至HIVE表中相应位置上。
图3是根据本发明另一实施例的数据处理的方法的主要流程的示意图，所述数据处理的方法可以包括：
步骤S301，通过JavaScript读取页面配置内容。
步骤S302，基于页面配置的规则，解析成特定的Groovy脚本字符串。
其中，Groovy是用于Java虚拟机的一种敏捷的动态语言，它是一种成熟的面向对象编程语言，既可以用于面向对象编程，又可以用作纯粹的脚本语言。Groovy脚本主要实现算术表达式和逻辑表达式的组合，负责判定每个规则是否成立以及多个规则之间的关系。
步骤S303，将Groovy脚本字符串存入HIVE表。
步骤S304，在Hadoop中通过Java代码编写UDF函数，生成自定义函数。
步骤S305，通过自定义函数读取HIVE表，取出Groovy脚本字符串，以加载所述Groovy脚本字符串。
步骤S306，编写HIVE脚本查询HDFS中的源数据，以读取HDFS中的源数据输入到Groovy脚本中。
在一些实施例中，读取HDFS中的源数据输入到Groovy脚本中的具体实施过程包括：根据Groovy脚本字符串中的变量名称，在字段名称数组中查找到与所述变量名称一致的值，记录该值在字段名称数组中的位置。在字段值数组中的相同位置取出数值，以替换脚本字符串中的变量。
步骤S307，通过所述自定义函数启动Groovy执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，以执行对源数据的筛选。具体实施过程包括：
通过所述自定义函数执行该Groovy脚本，得到执行结果并存储至HIVE表中该源数据的对应位置。根据执行结果，确定该源数据是否符合预设条件。例如：执行结果为1则表示符合条件，执行结果为0则表示不符合条件。
综上所述，本发明提出了的数据处理的方法，配置生成算术和逻辑表达式字符串，通过Groovy加载字符串进而运行表达式。同时，将结果结合HIVE(Hadoop)可以处理海量数据。并且，规则变动无需更改代码，直接页面配置修改就能即时生效，即Groovy加载运行脚本是即时解析的，所以只需要将通过页面配置更新表达式后，规则就可以立即生效，而不需要再次编写Hadoop脚本。
图4是根据本发明实施例的数据处理的装置的主要模块的示意图，如图4所示，所述数据处理的装置400包括获取模块401和处理模块402。其中，获取模块401获取页面配置内容，基于页面配置的规则解析成脚本字符串，进而通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串。处理模块402用于读取源数据输入到脚本中，通过所述自定义函数执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，以执行对源数据的筛选。
在一些实施例中，获取模块401基于页面配置的规则解析成脚本字符串，包括：
通过JavaScript读取页面配置内容，拼接成特定的表达式字符串，并将表达式字符串存入HIVE表。
另外，在一些实施例中，获取模块401通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串之前，包括：
在Hadoop中编写UDF函数，生成自定义函数。
在一些实施例中，获取模块401通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串，包括：
通过预设的自定义函数读取HIVE表，取出脚本字符串，再通过Groovy加载该脚本字符串。
在一些实施例中，处理模块402读取源数据输入到脚本中，包括：
根据脚本字符串中的变量名称，在字段名称数组中查找到与所述变量名称一致的值，记录该值在字段名称数组中的位置；
在字段值数组中的相同位置取出数值，以替换脚本字符串中的变量。
在一些实施例中，处理模块402通过所述自定义函数执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，包括：
通过所述自定义函数启动Groovy执行该脚本，得到执行结果并存储至HIVE表中该源数据的对应位置；
根据执行结果，确定该源数据是否符合预设条件。
在一些实施例中，处理模块402读取源数据输入到脚本中之前，包括：
编写HIVE脚本查询HDFS中的源数据。
需要说明的是，在本发明所述数据处理的方法和所述数据处理的装置在具体实施内容上具有相应关系，故重复内容不再说明。
图5示出了可以应用本发明实施例的数据处理的方法或数据处理的装置的示例性系统架构500。
如图5所示，系统架构500可以包括终端设备501、502、503，网络504和服务器505。网络504用以在终端设备501、502、503和服务器505之间提供通信链路的介质。网络504可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备501、502、503通过网络504与服务器505交互，以接收或发送消息等。终端设备501、502、503上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。
终端设备501、502、503可以是具有数据处理的屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器505可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备501、502、503所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息--仅为示例)反馈给终端设备。
需要说明的是，本发明实施例所提供的数据处理的方法一般由服务器505执行，相应地，计算装置一般设置于服务器505中。
应该理解，图5中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
下面参考图6，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统600的结构示意图。图6示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图6所示，计算机系统600包括中央处理单元(CPU)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM603中，还存储有计算机系统600操作所需的各种程序和数据。CPU601、ROM602以及RAM603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
以下部件连接至I/O接口605：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶数据处理的器(LCD)等以及扬声器等的输出部分607；包括硬盘等的存储部分608；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分609。通信部分609经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器610也根据需要连接至I/O接口605。可拆卸介质611，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器610上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分608。
特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分609从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)601执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——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。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机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。而在本发明中，计算机可读的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，其中承载了计算机可读的程序代码。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。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、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。计算机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、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取模块和处理模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定。
作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括获取页面配置内容，基于页面配置的规则解析成脚本字符串，进而通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串；读取源数据输入到脚本中，通过所述自定义函数执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，以执行对源数据的筛选。
根据本发明实施例的技术方案，能够解决现有海量数据过滤时效性差的问题。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种数据处理的方法，其特征在于，包括：
获取页面配置内容，基于页面配置的规则解析成脚本字符串，进而通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串；
读取源数据输入到脚本中，通过所述自定义函数执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，以执行对源数据的筛选。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于页面配置的规则解析成脚本字符串，包括：
通过JavaScript读取页面配置内容，拼接成特定的表达式字符串，并将表达式字符串存入HIVE表。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串之前，包括：
在Hadoop中编写UDF函数，生成自定义函数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串，包括：
通过预设的自定义函数读取HIVE表，取出脚本字符串，再通过Groovy加载该脚本字符串。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，读取源数据输入到脚本中，包括：
根据脚本字符串中的变量名称，在字段名称数组中查找到与所述变量名称一致的值，记录该值在字段名称数组中的位置；
在字段值数组中的相同位置取出数值，以替换脚本字符串中的变量。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述自定义函数执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，包括：
通过所述自定义函数启动Groovy执行该脚本，得到执行结果并存储至HIVE表中该源数据的对应位置；
根据执行结果，确定该源数据是否符合预设条件。
7.根据权利要求1-6中任一所述的方法，其特征在于，读取源数据输入到脚本中之前，包括：
编写HIVE脚本查询HDFS中的源数据。
8.一种数据处理的装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取页面配置内容，基于页面配置的规则解析成脚本字符串，进而通过预设的自定义函数加载所述脚本字符串；
处理模块，用于读取源数据输入到脚本中，通过所述自定义函数执行该脚本，确定该源数据是否符合预设条件，以执行对源数据的筛选。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的方法。
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