CN113590217B - 基于引擎的函数管理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种基于引擎的函数管理方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及云计算、大数据和深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：生成创建函数请求，并将创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，其中，创建函数请求包括jar包路径信息；生成创建函数请求，并将创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，其中，创建函数请求包括jar包路径信息；将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下；以及通过守护线程对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。由此，能够实现动态加载函数的机制，从而提高数据分析的便利性和快捷性。

Description

基于引擎的函数管理方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，具体涉及云计算、大数据和深度学习等人工智能技术领域，尤其涉及一种基于引擎的函数管理方法、装置和电子设备及存储介质。
背景技术
Presto(查询引擎)作为开源的分布式SQL(Structured Query Language，结构化查询语句)查询引擎，其查询的速度可达到商业数据仓库的级别，利用Presto的性能实现数据源中的数据查询，无疑是提高数据查询效率的较好解决方式。
相关技术中，Presto引擎在使用UDF(User Defined Function，用户定义函数)函数之前，需要在Presto服务启动时进行注册，才能在SQL执行时被调用，即，在每添加一个UDF函数时，都需要首先关闭服务，再通过重启后将UDF函数进行注册。
发明内容
本公开提供了一种用于基于引擎的函数管理方法、装置、电子设备及存储介质。
根据本公开的一方面，提供了一种基于引擎的函数管理方法，包括：
生成创建函数请求，并将所述创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，其中，所述创建函数请求包括jar包(软件包)路径信息；
通过所述协调机器节点根据所述jar包路径信息获取jar包；
将所述jar包分别拷贝到所述引擎的至少一个工作节点中每个所述工作节点对应的插件目录下；以及
通过守护线程对所述插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。
根据本公开的另一方面，提供了一种基于引擎的函数管理装置，包括：
生成模块，用于生成创建函数请求，并将所述创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，其中，所述创建函数请求包括jar包路径信息；
获取模块，用于通过所述协调机器节点根据所述jar包路径信息获取jar包；
拷贝模块，用于将所述jar包分别拷贝到所述引擎的至少一个工作节点中每个所述工作节点对应的插件目录下；以及
管理模块，用于通过守护线程对所述插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。
根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述一方面实施例所述的基于引擎的函数管理方法。
根据本公开另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述一方面实施例所述的基于引擎的函数管理方法。
根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述一方面实施例所述的基于引擎的函数管理方法。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
图1为本公开实施例提供的一种基于引擎的函数管理方法的流程示意图；
图2为本公开实施例提供的基于引擎的函数管理方法的时序图；
图3为本公开实施例提供的另一种基于引擎的函数管理方法的流程示意图；
图4为本公开实施例提供的另一种基于引擎的函数管理方法的流程示意图；
图5为本公开实施例提供的另一种基于引擎的函数管理方法的流程示意图；
图6为本公开实施例提供的另一种基于引擎的函数管理方法的流程示意图；
图7为本公开实施例提供的一种基于引擎的函数管理装置的结构示意图；以及
图8为根据本公开实施例的基于引擎的函数管理方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开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，而不会背离本公开的范围和精神。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。
下面参考附图描述本公开实施例的基于引擎的函数管理方法、装置和电子设备。
深度学习是机器学习领域中一个新的研究方向。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
云计算(cloud computing)是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。因而，云计算又称为网格计算。通过这项技术，可以在很短的时间内(几秒钟)完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。其中，现阶段所说的云服务已经不单单是一种分布式计算，而是分布式计算、效用计算、负载均衡、并行计算、网络存储、热备份冗杂和虚拟化等计算机技术混合演进并跃升的结果。
大数据(big data)，IT行业术语，是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
人工智能是研究使用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科，既有硬件层面的技术领域也有软件层面的技术。人工智能硬件技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理等技术；人工智能软件技术包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术以及深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
本公开实施例提供的基于引擎的函数管理方法，可以由电子设备来执行，该电子设备可为PC(Personal Computer，个人计算机)电脑、平板电脑、手机或服务器等，此处不做任何限定。
在本公开实施例中，电子设备中可以设置有处理组件、存储组件和驱动组件。可选的，该驱动组件和处理组件可以集成设置，该存储组件可以存储操作系统、应用程序或其他程序模块，该处理组件通过执行存储组件中存储的应用程序来实现本公开实施例提供的基于引擎的函数管理方法。
图1为本公开实施例提供的一种基于引擎的函数管理方法的流程示意图。
本公开实施例的基于引擎的函数管理方法，还可由本公开实施例提供的基于引擎的函数管理装置执行，该装置可配置于电子设备中，以实现生成创建函数请求，并将创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，以及通过协调机器节点根据jar包路径信息获取jar包，然后将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下，并通过守护线程对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载，从而提高了数据分析的便利性和快捷性。
作为一种可能的情况，本公开实施例的基于引擎的函数管理方法还可以在服务器端执行，该服务器可以为云服务器，可以在云端执行该基于引擎的函数管理方法。
如图1所示，该基于引擎的函数管理方法，可包括：
步骤101，生成创建函数请求，并将创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，其中，创建函数请求包括jar包路径信息。
需要说明的是，该实施例中所描述的jar包为.JAR文件，其中，.JAR文件不仅可用于压缩和发布，而且还可用于部署和封装库、组件和插件程序，并可被一些编译器工具直接使用。另外，该实施例中所描述的jar包可为函数(例如，自定义函数)的jar包。
在本公开实施例中，上述的创建函数请求可由引擎服务端生成，例如，引擎服务端在接收到用户通过引擎的客户端发送的配置请求之后，生成该创建函数请求。
需要说明的是，该实施例中所描述的引擎服务端可安装(设置)于服务器中，例如云服务器中。作为一种可能实现的方式，该引擎服务端还可安装(设置)于PC电脑、平板电脑等电子设备中。
具体地，参加图2，服务器在通过内置的引擎(例如，引擎服务端)生成上述的创建函数请求之后，可将该创建函数请求发送至引擎的协调机器节点。
需要说明的是，该实施例中所描述的引擎可为Presto(查询引擎)引擎，该实施例中所描述的协调机器节点可为Presto引擎中的coordinator(即，协调机器)，且该coordinator可为多个。其中，Presto引擎可以是一个分布式的查询引擎，其采用的是主从(master-slave)模型，其中coordinator可负责元数据管理、工作(worker)节点管理、请求的解析和调度等。
步骤102，通过协调机器节点根据jar包路径信息获取jar包。
具体地，引擎的协调机器节点在接收到引擎(例如，引擎服务端)发送的创建函数请求之后，可对该创建函数请求进行解析，以获取该创建函数请求中的jar包路径信息，并根据该jar包路径信息获取jar包。其中，该jar包路径信息可为/xxx/xx/xxx.jar，其中/xxx/xx/xxx可为jar包所在的文本目录的地址。应说明的是，该实施例中所描述的文本目录可为协调机器节点的一个目录。
在本公开实施例中，用户(相关工作人员)可将开发的函数的jar包上传到协调机器节点的一个目录下，例如，参见图2，用户可通过引擎客户端将开发的函数的jar包上传到协调机器节点的一个目录下，也可通过其它方式将开发的函数的jar包上传到协调机器节点的一个目录下。此处不做任何限定。
需要说明的是，该实施例中所描述的函数可为UDF函数，该UDF函数可由相关人员根据需求进行自定义开发，并在完成开发后生成完成开发的UDF函数的jar包，以便于对该UDF函数进行注册和加载。其中，该UDF函数可为Presto引擎能够注册和加载的函数，其中，Presto引擎可将函数分为标量函数(scalar function，将传递给它的一个或者多个参数值，进行计算后，返回一个确定类型的标量值)，聚合函数(Aggregation function计算从列中取得的值，返回一个单一的值)，窗口函数(Window function，计算从分组列中取得的值，并返回多个值)等，对于上述三种的不同类型的函数，需要遵循不同的规则进行实现。
步骤103，将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下。
需要说明的是，该实施例中所描述的工作节点可负责引擎中的计算和读写，且每个工作节点下均可有一个插件目录。
具体地，在引擎的协调机器节点获取到jar包之后，服务器可通过引擎服务端将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下。
步骤104，通过守护线程对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。其中，该守护线程可根据实际情况进行标定。
具体地，服务器在通过引擎服务端将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下之后，可启动(唤醒)守护线程，以通过守护线程对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。
在本公开实施例中，首先生成创建函数请求，并将创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，其中，创建函数请求包括jar包路径信息，以及通过协调机器节点根据jar包路径信息获取jar包，然后将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下，最后通过守护线程对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。由此，能够实现动态加载函数的机制，从而提高数据分析的便利性和快捷性。
为了清楚的说明上一实施例，在本公开的一个实施例中，引擎的服务可包含守护线程。
在本公开实施例中，可将守护线程与引擎的服务进行绑定，即该守护线程调用的方法函数为该引擎的服务所提供的类中。
具体地，服务器可通过启动引擎的服务来启动(唤醒)该守护线程，从通过该守护线程中的方法函数对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。由此，当引擎的服务处于启动状态，就可以利用守护线程不断的调用相关的方法函数，进行函数的注册和加载，从而打破了相关技术中需要重启引擎的服务才能注册函数的弊端。
进一步地，在本公开的一个实施例中，如图3所示，创建函数请求还包括文件系统路径信息，将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下，可包括：
步骤301，通过协调机器节点根据文件系统路径信息将jar包发送至文件系统，并向至少一个工作节点发送同步jar包请求，其中，同步jar包请求包括文件系统路径信息。
需要说明的是，该实施例所描述的文件系统可为分布式文件系统(HadoopDistributed File System，简称“HDFS”)。其中，HDFS和现有的分布式文件系统有很多共同点。但同时，它和其他的分布式文件系统的区别也是很明显的。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。
另外，该实施例中所描述的文件系统可与引擎服务端安装在同一个服务器中，也可安装在其他的服务器中。其中，文件系统和引擎服务端之间建立有通信网络连接，以方便进行数据传输。
在本公开实施例中，引擎的协调机器节点在对创建函数请求进行解析的过程中，还可得到该创建函数请求中的文件系统路径信息。
具体地，参见图2，服务器中的引擎(引擎服务端)在通过协调机器节点根据jar包路径信息获取到jar包后，可根据文件系统路径信息将该jar包发送至文件系统，同时可根据该文件系统路径信息生成同步jar包请求，并将该同步jar包请求发送给工作节点
步骤302，通过至少一个工作节点根据文件系统路径信息，从文件系统中将jar包分别拷贝到至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下。
具体地，参见图2，在工作节点(例如，工作节点1、工作节点2……工作节点n)接收到上述的同步jar包请求之后，服务器中的引擎可先通过该工作节点对同步jar包请求进行解析，以获取该同步jar包请求中的文件系统路径信息，并通过该工作节点根据该文件系统路径信息，从文件系统中将jar包拷贝到该工作节点对应的插件目录下。由此，可以保证每个工作节点对应的插件目录下均有jar包，且极大的减小了操作成本，提高了用户体验。
需要说明的是，为了确保上述的函数能够使用，需要保证每个工作节点对应的插件目录下均有jar包，这样每个工作节点在进行计算时，才能加载到上述的函数进行使用。
在本公开的一个实施例中，如图4所示，生成创建函数请求，可包括：
步骤401，接收用户发送的配置请求，其中，配置请求包括添加jar包路径指令和设置文件系统路径指令。
在本公开实施例中，用户可通过引擎客户端发送该配置请求，其中，该引擎客户端可安装在PC电脑、手机、平板电脑等电子设备中。另外，该引擎客户端可提供配置请求生成界面，用户可根据需求进行填写，以发送符合需求的配置请求。
需要说明的是，上述实施例中所描述的添加jar包路径指令可包括“add jar/xxx/xx/xxx.jar”指令信息，上述实施例中所描述的设置文件系统路径指令可包括下述指令信息：
<property>
<name>fs.XXXXXXFS</name>
<value>hdfs://1XX.18.XX.2:XXXX</value>
</property>。
步骤402，分别根据添加jar包路径指令和设置文件系统路径指令，对协调机器节点进行配置。
步骤403，根据配置结果生成创建函数请求。
具体地，用户可通过引擎客户端发送该配置请求至相关服务器中引擎服务端，该引擎服务端在接收到该配置请求之后，可先对该配置请求进行解析，以获取该配置请求中的添加jar包路径指令和设置文件系统路径指令，然后分别根据添加jar包路径指令和设置文件系统路径指令，对协调机器节点进行配置，并根据配置结果生成创建函数请求。由此，可使协调机器节点可以访问文件系统，以及知晓jar包已经添加到了协调机器节点，从而为后续的操作提供服务保障。
在本公开的一个实施例中，如图5所示，守护线程通过以下步骤创建，可包括：
步骤501，获取插件管理器类文件。
需要说明的是，该实施例中所描述的插件管理器类文件(pluginManager)可为引擎中的类文件，即该插件管理器类文件可存储在服务器中引擎的存储空间中。
步骤502，从插件管理器类文件中提取加载插件方法函数。
需要说明的是，该实施例中所描述的加载插件方法函数(loadplugin)，可进行不同类型函数(例如，上述的标量函数、聚合函数和窗口函数等)的注册和加载。
步骤503，创建加载插件方法函数对应的守护线程。
具体地，服务器中的引擎可从自身的存储空间中获取(调出)插件管理器类文件，并从该插件管理器类文件中提取加载插件方法函数，然后基于预设的线程创建方法创建加载插件方法函数对应的守护线程。其中，预设的线程创建方法可根据实际情况进行标定。由此，通过守护线程进行函数的注册和加载，打破了相关技术中需要重启引擎的服务才能注册函数的弊端，且速度更快。
进一步地，在本公开的一个实施例中，如图6所示，通过守护线程对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载，可包括：
步骤601，启动守护线程。
在本公开实施例中，可通过启动引擎的服务来启动守护线程，同时也可通过关闭引擎的服务来关闭守护线程。即，守护线程与引擎的服务绑定在一起。
步骤602，通过守护线程调用加载插件方法函数，对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。
具体地，服务器中的引擎通过至少一个工作节点根据文件系统路径信息，从文件系统中将jar包分别拷贝到至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下之后，可调用引擎服务中的守护线程，以通过该守护线程调用加载插件方法函数，对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。由此，打破了相关技术中需要重启引擎的服务才能注册函数的弊端，且大大提高了数据分析的便利性和快捷性。
作为一种可能的情况，上述的守护线程可以一种插件的方式存在，并将该插件安装于引擎(引擎服务端)中，且该插件可通过判断上述插件目录下是否存储在函数(UDF函数)，来控制守护线程的启动或关闭。
根据本公开实施例的基于引擎的函数管理方法，首先生成创建函数请求，并将创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，其中，创建函数请求包括jar包路径信息，以及通过协调机器节点根据jar包路径信息获取jar包，然后将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下，最后通过守护线程对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。由此，能够实现动态加载函数的机制，从而提高数据分析的便利性和快捷性。
图7为本公开实施例提供的一种基于引擎的函数管理装置的结构示意图。
本公开实施例的基于引擎的函数管理装置，可配置于电子设备中，以实现生成创建函数请求，并将创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，以及通过协调机器节点根据jar包路径信息获取jar包，然后将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下，并通过守护线程对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载，从而提高了数据分析的便利性和快捷性。
如图7所示，该基于引擎的函数管理装置700，可包括：生成模块710、获取模块720、拷贝模块730、管理模块740。
其中，生成模块710用于生成创建函数请求，并将创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，其中，创建函数请求包括jar包路径信息。
需要说明的是，该实施例中所描述的jar包为.JAR文件，其中，.JAR文件不仅可用于压缩和发布，而且还可用于部署和封装库、组件和插件程序，并可被一些编译器工具直接使用。另外，该实施例中所描述的jar包可为函数(例如，自定义函数)的jar包。
在本公开实施例中，上述的创建函数请求可由引擎服务端生成，例如，引擎服务端在接收到用户通过引擎的客户端发送的配置请求之后，生成该创建函数请求。
需要说明的是，该实施例中所描述的引擎服务端可安装(设置)于服务器中，例如云服务器中。作为一种可能实现的方式，该引擎服务端还可安装(设置)于PC电脑、平板电脑等电子设备中。
具体地，参加图2，生成模块710在通过内置的引擎(例如，引擎服务端)生成上述的创建函数请求之后，可将该创建函数请求发送至引擎的协调机器节点。
需要说明的是，该实施例中所描述的引擎可为Presto(查询引擎)引擎，该实施例中所描述的协调机器节点可为Presto引擎中的coordinator(即，协调机器)，且该coordinator可为多个。其中，Presto引擎可以是一个分布式的查询引擎，其采用的是主从(master-slave)模型，其中coordinator可负责元数据管理、工作(worker)节点管理、请求的解析和调度等。
获取模块720用于通过协调机器节点根据jar包路径信息获取jar包。
具体地，获取模块720在通过协调机器节点接收到引擎(例如，引擎服务端)发送的创建函数请求之后，可通过协调机器节点对该创建函数请求进行解析，以获取该创建函数请求中的jar包路径信息，并根据该jar包路径信息获取jar包。其中，该jar包路径信息可为/xxx/xx/xxx.jar，其中/xxx/xx/xxx可为jar包所在的文本目录的地址。应说明的是，该实施例中所描述的文本目录可为协调机器节点的一个目录。
在本公开实施例中，用户(相关工作人员)可将开发的函数的jar包上传到协调机器节点的一个目录下，例如，参见图2，用户可通过引擎客户端将开发的函数的jar包上传到协调机器节点的一个目录下，也可通过其它方式将开发的函数的jar包上传到协调机器节点的一个目录下。此处不做任何限定。
需要说明的是，该实施例中所描述的函数可为UDF函数，该UDF函数可由相关人员根据需求进行自定义开发，并在完成开发后生成完成开发的UDF函数的jar包，以便于对该UDF函数进行注册和加载。其中，该UDF函数可为Presto引擎能够注册和加载的函数，其中，Presto引擎可将函数分为标量函数(scalar function，将传递给它的一个或者多个参数值，进行计算后，返回一个确定类型的标量值)，聚合函数(Aggregation function计算从列中取得的值，返回一个单一的值)，窗口函数(Window function，计算从分组列中取得的值，并返回多个值)等，对于上述三种的不同类型的函数，需要遵循不同的规则进行实现。
拷贝模块730用于将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下。
需要说明的是，该实施例中所描述的工作节点可负责引擎中的计算和读写，且每个工作节点下均可有一个插件目录。
具体地，在获取模块720通过协调机器节点获取到jar包之后，拷贝模块730可通过引擎服务端将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下。
管理模块740用于通过守护线程对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。
具体地，在拷贝模块730通过引擎服务端将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下之后，管理模块740可启动(唤醒)守护线程，以通过守护线程对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。
在本申请实施例中，通过生成模块生成创建函数请求，并将创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，其中，创建函数请求包括jar包路径信息，然后通过获取模块通过协调机器节点根据jar包路径信息获取jar包，并通过拷贝模块将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下，最后通过管理模块通过守护线程对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。由此，能够实现动态加载函数的机制，从而提高数据分析的便利性和快捷性。
在本公开的一个实施例中，创建函数请求还包括文件系统路径信息，拷贝模块730具体用于：通过协调机器节点根据文件系统路径信息将jar包发送至文件系统，并向至少一个工作节点发送同步jar包请求，其中，同步jar包请求包括文件系统路径信息；通过至少一个工作节点根据文件系统路径信息，从文件系统中将jar包分别拷贝到至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下。
在本公开的一个实施例中，生成模块710具体用于：接收用户发送的配置请求，其中，配置请求包括添加jar包路径指令和设置文件系统路径指令；分别根据添加jar包路径指令和设置文件系统路径指令，对协调机器节点进行配置；根据配置结果生成创建函数请求。
在本公开的一个实施例中，管理模块740通过以下步骤创建守护线程：获取插件管理器类文件；从插件管理器类文件中提取加载插件方法函数；创建加载插件方法函数对应的守护线程。
在本公开的一个实施例中，管理模块740具体用于：启动守护线程；通过守护线程调用加载插件方法函数，对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。
在本公开的一个实施例中，引擎的服务包含守护线程。
需要说明的是，前述对基于引擎的函数管理方法实施例的解释说明也适用于该实施例的基于引擎的函数管理装置，此处不再赘述。
本公开实施例的基于引擎的函数管理装置，通过生成模块生成创建函数请求，并将创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，其中，创建函数请求包括jar包路径信息，然后通过获取模块通过协调机器节点根据jar包路径信息获取jar包，并通过拷贝模块将jar包分别拷贝到引擎的至少一个工作节点中每个工作节点对应的插件目录下，最后通过管理模块通过守护线程对插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。由此，能够实现动态加载函数的机制，从而提高数据分析的便利性和快捷性。
本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图8示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备800的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。
如图8所示，设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。
设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如基于引擎的函数管理方法。例如，在一些实施例中，基于引擎的函数管理方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的基于引擎的函数管理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行基于引擎的函数管理方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、互联网和区块链网络。
计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于引擎的函数管理方法，包括：
生成创建函数请求，并将所述创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，其中，所述创建函数请求包括jar包路径信息，所述协调机器节点包括所述引擎中的协调机器；
通过所述协调机器节点根据所述jar包路径信息获取jar包；
将所述jar包分别拷贝到所述引擎的至少一个工作节点中每个所述工作节点对应的插件目录下；以及
在不通过重启引擎的服务的情况下，通过守护线程对所述插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载；
其中，所述守护线程通过以下步骤创建：
获取插件管理器类文件；
从所述插件管理器类文件中提取加载插件方法函数；
创建所述加载插件方法函数对应的所述守护线程；
其中，所述通过守护线程对所述插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载，包括：
启动所述守护线程；
通过所述守护线程调用所述加载插件方法函数，对所述插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述创建函数请求还包括文件系统路径信息，所述将所述jar包分别拷贝到所述引擎的至少一个工作节点中每个所述工作节点对应的插件目录下，包括：
通过所述协调机器节点根据所述文件系统路径信息将所述jar包发送至文件系统，并向所述至少一个工作节点发送同步jar包请求，其中，所述同步jar包请求包括所述文件系统路径信息；
通过所述至少一个工作节点根据所述文件系统路径信息，从所述文件系统中将所述jar包分别拷贝到所述至少一个工作节点中每个所述工作节点对应的插件目录下。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述生成创建函数请求，包括：
接收用户发送的配置请求，其中，所述配置请求包括添加jar包路径指令和设置文件系统路径指令；
分别根据所述添加jar包路径指令和所述设置文件系统路径指令，对所述协调机器节点进行配置；
根据配置结果生成所述创建函数请求。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其中，所述引擎的服务包含所述守护线程。
5.一种基于引擎的函数管理装置，包括：
生成模块，用于生成创建函数请求，并将所述创建函数请求发送至引擎的协调机器节点，其中，所述创建函数请求包括jar包路径信息，所述协调机器节点包括所述引擎中的协调机器；
获取模块，用于通过所述协调机器节点根据所述jar包路径信息获取jar包；
拷贝模块，用于将所述jar包分别拷贝到所述引擎的至少一个工作节点中每个所述工作节点对应的插件目录下；以及
管理模块，用于在不通过重启引擎的服务的情况下，通过守护线程对所述插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载；
其中，所述管理模块通过以下步骤创建所述守护线程：
获取插件管理器类文件；
从所述插件管理器类文件中提取加载插件方法函数；
创建所述加载插件方法函数对应的所述守护线程；
所述管理模块，具体用于：
启动所述守护线程；
通过所述守护线程调用所述加载插件方法函数，对所述插件目录下的jar包对应的函数进行注册和加载。
6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述创建函数请求还包括文件系统路径信息，所述拷贝模块，具体用于：
通过所述协调机器节点根据所述文件系统路径信息将所述jar包发送至文件系统，并向所述至少一个工作节点发送同步jar包请求，其中，所述同步jar包请求包括所述文件系统路径信息；
通过所述至少一个工作节点根据所述文件系统路径信息，从所述文件系统中将所述jar包分别拷贝到所述至少一个工作节点中每个所述工作节点对应的插件目录下。
7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述生成模块，具体用于：
接收用户发送的配置请求，其中，所述配置请求包括添加jar包路径指令和设置文件系统路径指令；
分别根据所述添加jar包路径指令和所述设置文件系统路径指令，对所述协调机器节点进行配置；
根据配置结果生成所述创建函数请求。
8.根据权利要求5-7中任一项所述的装置，其中，所述引擎的服务包含所述守护线程。
9.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-4中任一项所述的基于引擎的函数管理方法。
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-4中任一项所述的基于引擎的函数管理方法。
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