CN113761284A - 数据处理方法、装置、计算机系统和计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种数据处理方法、数据处理装置、计算机系统、计算机可读存储介质和计算机程序产品。其中，数据处理方法包括：调用数据转换组件，其中，数据转换组件中包括指标配置文件和核心组件，指标配置文件中包括用于将待处理数据的数据格式适配为与业务场景相匹配的数据格式的配置方法，核心组件用于执行配置方法；以及利用核心组件执行指标配置文件中的配置方法，以实现对待处理数据的处理。

Description

数据处理方法、装置、计算机系统和计算机可读存储介质

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种数据处理方法、数据处理装置、计算机系统、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

背景技术

随着互联网的不断发展、生产经营数据的不断积累，对历史数据的挖掘分析的需求越来越高。在挖掘分析中最重要的一个方法是把抽象的数据利用柱形图、饼形图等可视化的表达出来，即通过数据可视化的方式，更形象的发现历史数据的规律。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题，每次进行数据可视化操作时都需要从头开始适配业务需求，导致数据可视化操作无法灵活应用于各种不同的业务场景。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种数据处理方法、数据处理装置、计算机系统、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

本公开的一个方面提供了一种数据处理方法，包括：调用数据转换组件，其中，所述数据转换组件中包括指标配置文件和核心组件，所述指标配置文件中包括用于将待处理数据的数据格式适配为与业务场景相匹配的数据格式的配置方法，所述核心组件用于执行所述配置方法；以及利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法，以实现对所述待处理数据的处理。

根据本公开的实施例，所述数据转换组件中还包括格式适配组件，所述方法还包括：获取所述指标配置文件中针对所述待处理数据配置的目标图表类型；以及通过所述格式适配组件将处理后的待处理数据适配为所述目标图表类型的数据格式，以便于将所述待处理数据以具有所述目标图表类型的图表进行展示。

根据本公开的实施例，所述数据转换组件中还包括数据整合计算组件，在利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法之前还包括：获取数据源，其中，所述数据源为同构数据源或异构数据源；通过所述数据整合计算组件对所述数据源进行数据整合计算处理，得到具有预设格式的目标数据；以及将所述目标数据作为所述待处理数据。

根据本公开的实施例，所述核心组件包括动态标签解析组件，利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法包括：获取所述指标配置文件中的动态标签配置方法；以及通过所述动态标签解析组件执行所述动态标签配置方法。

根据本公开的实施例，所述核心组件包括指标类型转换器组件，利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法包括：获取所述指标配置文件中针对所述待处理数据配置的目标数据类型；以及通过所述指标类型转换器组件将所述待处理数据的数据类型转化为所述目标数据类型。

根据本公开的实施例，所述核心组件包括即时计算组件，利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法包括：获取所述指标配置文件的配置方法中的表达式；以及通过所述即时计算组件对所述表达式进行计算，生成新的数据指标。

根据本公开的实施例，所述核心组件包括图形拆帧加载组件，利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法包括：获取所述图形拆帧加载组件中的加载预设值，其中，所述加载预设值用于确定一次加载所述待处理数据的个数；以及根据所述加载预设值分批次加载并处理所述待处理数据。

本公开的另一个方面提供了一种数据处理装置，包括：调用模块，用于调用数据转换组件，其中，所述数据转换组件中包括指标配置文件和核心组件，所述指标配置文件中包括用于将待处理数据的数据格式适配为与业务场景相匹配的数据格式的配置方法，所述核心组件用于执行所述配置方法；以及执行模块，用于利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法，以实现对所述待处理数据的处理。

本公开的另一方面提供了一种计算机系统，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的数据处理方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的数据处理方法。

本公开的另一方面提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现如上所述的数据处理方法。

根据本公开的实施例，通过采用了调用数据转换组件，其中，数据转换组件中包括指标配置文件和核心组件，指标配置文件中包括用于将待处理数据的数据格式适配为与业务场景相匹配的数据格式的配置方法，核心组件用于执行配置方法；以及利用核心组件执行指标配置文件中的配置方法，以实现对待处理数据的处理的技术手段，引入了数据转换组件，其中的指标配置文件可以快速适配出不同业务场景下的数据格式，结合核心组件的作用，可以至少部分地克服每次进行数据可视化处理时都需要从头开始适配业务需求的技术问题，进而达到了数据可视化操作可灵活应用于各种不同的业务场景的技术效果。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用数据处理方法的示例性系统架构；

图2示意性示出了根据本公开实施例的数据处理方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的数据处理方法对应的系统架构图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的针对一具体业务场景的实时数据查询流程；

图5示意性示出了根据本公开的实施例的数据处理装置的框图；以及

图6示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上文描述的方法的计算机系统的框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解。然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的系统等)。

为更形象的展现数据规律，数据可视化产品层出不穷。在利用数据可视化产品对数据进行可视化展现时往往需要依赖于一些图表，如除柱状图、折线图、条形图等这些传统的图表之外，也会根据一些UI场景的需要运用一些新型的图形展示。

发明人在实现本公开构思的过程中发现，要渲染一个高性能的、稳定的图表，除了需要优秀的图表UI库(如用JS实现的在浏览器上渲染的UI库)，处于性能稳定性的考虑，这些图表UI库还常常会对输入的数据格式有很高的要求。而目前行业内缺少专有的工具或者软件框架，市面上虽有类似于kibana的可视化分析工具，但它没有并对图表输入的数据格式做优化处理，如现有技术中的clickhourse(一种高性能分析型SQL数据库)、hive(一种数据仓库工具)、hbase(一种开源的非关系型分布式数据库)、ElasticSearch(一种基于Lucene的搜索服务器，Lucene是一个开放源代码的全文检索引擎工具包)、SpringMVC(一种Spring提供给Web应用的框架设计)、数据可视化等工具，均不能适配相应的数据格式，导致当前该领域的现状存在以下问题：首先，在实际在研制数据产品时，一旦有新的业务需求，任务研发人员必须每次从头开始适配新业务需求，对每种图表需要从头开发，人工参与过多，工作量大且重复，效率低，浪费人力资源；其次，代码不能统一管理维护，不利于后续迭代升级，代码复用性低；并且，不能灵活的处理异构数据源，输入到图表中的数据格式不做适配，无论哪种图表都是相同的数据格式，导致对不同特点的图表输入的数据格式统一，图表库需要自己再次适配格式、计算，不利于用户体验和性能，对客户终端的要求高，且数据产品使用门槛高。

本公开的实施例提供了一种数据处理方法、数据处理装置、计算机系统、计算机可读存储介质和计算机程序产品。该方法包括：调用数据转换组件，其中，数据转换组件中包括指标配置文件和核心组件，指标配置文件中包括用于将待处理数据的数据格式适配为与业务场景相匹配的数据格式的配置方法，核心组件用于执行配置方法；以及利用核心组件执行指标配置文件中的配置方法，以实现对待处理数据的处理。

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用数据处理方法的示例性系统架构100。需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。

如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线和/或无线通信链路等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103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、邮箱客户端和/或社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是具有显示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105可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备101、102、103所浏览的网站提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的用户请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开实施例所提供的数据处理方法一般可以由服务器105执行。相应地，本公开实施例所提供的数据处理装置一般可以设置于服务器105中。本公开实施例所提供的数据处理方法也可以由不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的数据处理装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105通信的服务器或服务器集群中。或者，本公开实施例所提供的数据处理方法也可以由终端设备101、102、或103执行，或者也可以由不同于终端设备101、102、或103的其他终端设备执行。相应地，本公开实施例所提供的数据处理装置也可以设置于终端设备101、102、或103中，或设置于不同于终端设备101、102、或103的其他终端设备中。

例如，数据转换组件可以原本存储在终端设备101、102、或103中的任意一个(例如，终端设备101，但不限于此)之中，或者存储在外部存储设备上并可以导入到终端设备101中。然后，终端设备101可以在本地执行本公开实施例所提供的数据处理方法，或者将数据转换组件发送到其他终端设备、服务器、或服务器集群，并由接收该数据转换组件的其他终端设备、服务器、或服务器集群来执行本公开实施例所提供的数据处理方法。

应该理解，图1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。

图2示意性示出了根据本公开实施例的数据处理方法的流程图。

如图2所示，该方法包括操作S201～S202。

在操作S201，调用数据转换组件，其中，数据转换组件中包括指标配置文件和核心组件，指标配置文件中包括用于将待处理数据的数据格式适配为与业务场景相匹配的数据格式的配置方法，核心组件用于执行配置方法。

在操作S202，利用核心组件执行指标配置文件中的配置方法，以实现对待处理数据的处理。

根据本公开的实施例，上述指标配置文件例如可以为xml(Extensible MarkupLanguage，可扩展标记语言)格式的配置文件，该配置文件中的配置方法例如可以为根据业务需求所对应的数据源和业务场景来设计实现，上述核心组件例如为预先设置好的可直接被调用的组件，上述待处理数据例如即为业务需求所对应的数据源数据。其中，一个业务需求例如可以包括一个或多个业务模块，每个业务模块可以配置相应的配置文件，不同的业务模块也可以配置为同一配置文件，各个配置文件可存储于不同的文件路径中，以便在需要进行业务数据处理的情况下可以根据相应的配置文件读取相应的数据源数据，并结合预先设置好的核心组件的作用，生成页面UI(User Interface，用户界面)上需要的数据格式，为实现数据源数据的可视化展示做铺垫。

根据本公开的实施例，上述指标配置文件例如可以有类似如下的格式：

其中，models是根标签，代表一个业务模块，例如可以为一个页面。每个业务模块可以有多个model，一个model代表一个需要适配的图表格式，model主要由zb标签组成，每个zb标签代表一个数据指标，并且在zb标签中有附加的元数据描述，为格式转换过程提供必要的信息。如field属性是格式适配之前的数据指标名称，id是格式适配之后的数据指标名称，dataType是类型。如果某个指标是由其他指标计算而来，则fileType置为express，field属性为计算表达式。

通过本公开的上述实施例，由于引入xml指标配置文件管理不同的可视化图表的数据格式，可以快速的适配图表UI库对不同数据格式的要求，并可据此针对每个业务模块快速适配出其在不同业务场景下的数据格式，且效率高易于维护，同时，通过结合预先设置好的核心组件的作用，在进行格式适配的过程中可以直接调用该些组件，从而至少部分地解决每次进行数据可视化处理时都需要从头开始适配业务需求的技术问题，通过该方法实现的数据可视化操作可进一步灵活应用于各种不同的业务场景。

根据本公开的实施例，上述数据转换组件中还包括格式适配组件，上述数据处理方法还包括：获取指标配置文件中针对待处理数据配置的目标图表类型；以及通过格式适配组件将处理后的待处理数据适配为目标图表类型的数据格式，以便于将待处理数据以具有目标图表类型的图表进行展示。

根据本公开的实施例，上述格式适配组件例如可以为预先设置好的可直接被调用的组件，从而在需要进行业务数据处理的情况下可以根据相应的配置文件确定相应的格式适配组件，以便基于该格式适配组件生成最终展示于页面UI上的可视化展示结果。

根据本公开的实施例，上述数据转换组件中还包括数据整合计算组件，在执行上述操作S202之前还可以包括：获取数据源，其中，数据源为同构数据源或异构数据源；通过数据整合计算组件对数据源进行数据整合计算处理，得到具有预设格式的目标数据；以及将目标数据作为待处理数据。

通过本公开的上述实施例，可以结合数据整合计算组件、指标配置文件、核心组件、格式适配组件等构建得到一个强大的数据转换工具(或称高效适配装置)，通过该工具(或装置)可以从不同的存储中取到源数据，然后针对不同的图表将该源数据适配为所要求的数据格式，实现数据的格式优化及可视化展示。

下面参考图3，结合具体实施例对上述数据处理方法做进一步说明。

图3示意性示出了根据本公开实施例的数据处理方法对应的系统架构图。

如图3所示，其中的数据整合计算、指标配置xml、核心模块和格式适配例如可以作为实现上述数据处理方法或该系统的主要组成部分。

根据本公开的实施例，基于图3所示的架构实现的数据处理方法例如可以表现为：对输入数据源进行数据整合计算；基于指标配置xml(即上述指标配置文件)中配置的方法，结合核心模块中的相关组件(即上述核心组件)和格式适配组件对计算结果进一步处理；实现具有相应输出格式的可视化数据展示结果。其中，输入数据源可以为同构或异构的数据源，例如，Datasource 1和Datasource 3可以为从MySQL中获得，Datasource 2可以为从HBase中获得，此时，Datasource 1和Datasource 2例如即可构成异构数据源，Datasource1和Datasource 3例如还可以属于不同的数据模块。

根据本公开的实施例，针对不同的异构数据源或者同构的不同数据模块的数据源，例如可以经过数据整合计算组件的作用初步的融为一个整体，在该数据整合计算组件中例如可以集入经典的笛卡尔积关联算法(join)，包括全关联、左关联等，或者也可以进行必要的聚合分析，如包括对某一列进行求和(sum)，去重(distinct)，排序(sort)等，最终可以把处理后的结果以固定的格式交到核心模块由其中的核心组件实现进一步的处理。

根据本公开的实施例，上述核心模块例如重点用于为各种数据适配提供多种基础的统一的处理平台工具(即核心组件)。例如可以根据指标配置xml文件配置model，以实现按相应的主题为数据适配提供统一的工具。

根据本公开的实施例，上述核心组件例如可以包括动态标签解析组件，上述操作S202例如可以包括：获取指标配置文件中的动态标签配置方法；以及通过动态标签解析组件执行该动态标签配置方法。

根据本公开的实施例，结合上述指标配置文件的内容，上述指标配置文件中例如可以有动态标签(如if标签)，对于该动态标签(例如可包括其对应的方法或实际标签)，例如可以通过上述动态标签解析组件进行解析，在解析过程中例如可以传递动态标签中所依赖的变量，以便于最终实现对动态标签的解析，并得到相应的解析结果，该解析结果例如可以表现为某些业务场景在筛选条件下不能展示一些指标。

通过在上述指标配置文件中配置动态标签，并相应地引入动态标签解析组件，可以支持不同的业务场景，实现对不同业务场景下的相同或不同格式数据的灵活处理。

根据本公开的实施例，上述核心组件例如可以包括指标类型转换器组件，上述操作S202例如可以包括：获取指标配置文件中针对待处理数据配置的目标数据类型；以及通过指标类型转换器组件将待处理数据的数据类型转化为目标数据类型。

根据本公开的实施例，结合上述指标配置文件的内容，指标配置文件中的每个zb标签都可以进行数据类型转换，该转换操作例如可以表现为对dataType参数设置参数值，通过设置该参数值为long、double、int等，例如即可表示该zb标签对应的数据被转换成long、double、int等数据类型。同时，指标配置文件中zb标签中的fieldType例如也可以做为其它种类的转换器，如通过对fieldType进行相应的设置并配置相应的计算方式，可以实现格式化成百分比、增加货币符号等形式的数据类型转换。针对基于dataType或fieldType等实现数据类型转换的具体过程，例如即可通过上述指标类型转换器组件完成。

需要说明的是，上述指标类型转换器组件例如还可以提供一个可扩展的接口，通过该接口例如还可以扩展特殊的数据类型转换方式，进一步得到特殊的自定义格式转换器。

根据本公开的实施例，上述核心组件例如可以包括即时计算组件，上述操作S202例如可以包括：获取指标配置文件的配置方法中的表达式；以及通过即时计算组件对表达式进行计算，生成新的数据指标。

根据本公开的实施例，结合上述指标配置文件的内容，在zb标签中fieldType属性值为express时，会执行field属性中的表达式，也即，此时即可通过即时计算组件对相应的表达式进行计算并最终生成新的指标。

根据本公开的实施例，上述核心组件例如可以包括图形拆帧加载组件，上述操作S202例如可以包括：获取图形拆帧加载组件中的加载预设值，其中，加载预设值用于确定一次加载待处理数据的个数；以及根据加载预设值分批次加载并处理待处理数据。

根据本公开的实施例，图形拆帧加载组件可以实现把一个图表分成多片帧进行渲染。例如，一个趋势图有30个点的数据需要渲染，而一次性从数据源中获取30个点的数据响应时间较长，为了有更好的交互体验，例如可以首先确定加载预设值为10，在此基础上，可以依次分别加载0-10、11-20、21-30三片帧的数据点，由此，图表可以有一个从0-30的动画的加载效果，而无需等待过长的响应时间。

根据本公开的实施例，上述核心组件例如可以包括Model管理组件，基于该组件，众多的model可以被统一管理，只需根据model标签中的id属性即可获取到对应的model全部信息，尤其适用于随着业务模块的增多部分model需要被拆分成的多个指标配置文件的情况。

根据本公开的实施例，上述核心组件例如可以包括国际化支持组件，例如可以用于某些指标的某些格式(如日期格式等)在不同的国家地区展示不一样的情况中，如上述指标配置文件中，在id为finance-trend中，date-format属性值例如为@date.format，在运行过程中，例如可以通过国际化支持组件将@date.format替换成对应语言环境的日期格式。

根据本公开的实施例，上述格式适配组件例如用于基于核心模块中提供的统一的基础工具包，针对不同的数据格式做相应的适配，上述格式适配组件例如可以包括趋势图适配器、概况图适配器、表格图适配器等，得到的适配后数据的输出格式例如可以对应为趋势图、概况图、表格等。

需要说明的是，上述格式适配组件例如可以以一个接口的形式扩展，以进一步适应新格式的要求。

通过本公开的上述实施例得到的上述数据转换组件，作为一种可以支持多种异构数据源、数据后置分析、即时计算、图表展示指标动态配置的工具，可以通过增加xml指标配置文件的方式快速适配出不同业务场景下的图表，并可以扩展接口的形式扩展新的适配格式、指标转化器，从而可以为未来对新型数据格式基于当前工具箱的快速开发提供强有力的支持，最终可快速适应新场景。同时，组件化后的上述数据处理方法可以变成是数据产品的标配，从而可进一步提升研发效率。并且，在进行数据处理时，可以在服务端实现数据指标的前置计算，减轻客户端的性能负担。

根据本公开的实施例，上述数据处理方法例如可以应用于数据看板类产品，包括商智，黄金眼，事业群战报等。

图4示意性示出了根据本公开实施例的针对一具体业务场景的实时数据查询流程。

根据图4所示的实施例，以黄金眼实时模块为例，其中的前端AJAX(异步的JavaScript与XML技术，一种创建交互式网页应用的网页开发技术)例如可以用于为图3中输出格式部分提供输出环境，以实现底层数据的最终展示，其中的后端业务处理例如可以用于实现图3中数据整合计算、指标配置xml、核心模块和格式适配部分对应的数据处理过程，其中的交易实时数据、交易离线数据、流量实时数据和流量离线数据例如可以作为图3中的输入数据源。由于受各部门职责关系的影响，交易类指标的数据(例如包括交易实时数据和交易离线数据)和流量类指标的数据(例如包括流量实时数据和流量离线数据)例如分别由不同的团队负责开发，可以形成异构数据源，实时数据(例如包括交易实时数据和流量实时数据)和离线数据(例如包括交易离线数据和流量离线数据)可以为分别来自不同的接口，可以形成同构的不同数据模块的数据源，该些同构或异构的数据源例如为在接收的相应的查询请求之后进行从业务方获取及下载。对于用户从页面(例如为前端AJAX)上是所有指标(包括通过或异构数据源)一起展示和下载，对于从数据源到前端AJAX的处理过程(例如表现为后端业务处理过程)例如可以通过数据适配组件实现，处理后的结果可以返回前端展示。

根据图4所示的实施例，上述数据适配组件的处理过程例如可以包括：数据内存JOIN、同环比等指标计算、数据类型转换和数据格式转换。

数据内存JOIN(基于哈希join算法)例如可以对应至图3中数据整合计算部分，可以实现对同构或异构的数据源的整合计算，计算结果可进一步由核心模块进行处理。

同环比等指标计算、数据类型转换例如可以对应至图3中核心模块部分，其中，同环比等指标计算例如可以包括对指标配置xml中配置的计算公式(例如包括fieldType为express时的field对应的公式)计算环比值，数据类型转换例如可以包括结合核心组件对指标配置xml中配置的数据类型进行类型转换。

数据格式转换例如可以对应至图3中格式适配部分，例如可以实现根据指标配置xml中model配置的类型(如type为table则生成列表组件数据，type为trend则生成趋势图组件数据)对应生成前端组件需要的数据格式。通过数据适配组件及其中的相关操作，即可实现同构或异构数据源的格式适配，得到适配UI输出格式的可视化数据展示。

根据本公开的实施例，在需要变换图表展示方式(如需要将表格图格式转换为趋势图格式)的情况下，可以无需考虑zb标签，仅通过改变model中的type类型(如将table变换为trend)的方式来实现。

通过本公开的上述实施例，基于上述数据处理方法，可以使得研发人员只需要关注调用底层数据接口的业务开发，即只需关注指标配置xml的设计，而无需重复后续的数据处理流程，能够大量减少业务代码，减少重复代码，提高研发效率。

图5示意性示出了根据本公开的实施例的数据处理装置的框图。

如图5所示，数据处理装置500包括调用模块510和执行模块520。

调用模块510，用于调用数据转换组件，其中，数据转换组件中包括指标配置文件和核心组件，指标配置文件中包括用于将待处理数据的数据格式适配为与业务场景相匹配的数据格式的配置方法，核心组件用于执行配置方法。

执行模块520，用于利用核心组件执行指标配置文件中的配置方法，以实现对待处理数据的处理。

根据本公开的上述实施例，通过采用了调用数据转换组件，其中，数据转换组件中包括指标配置文件和核心组件，指标配置文件中包括用于将待处理数据的数据格式适配为与业务场景相匹配的数据格式的配置方法，核心组件用于执行配置方法；以及利用核心组件执行指标配置文件中的配置方法，以实现对待处理数据的处理的技术手段，引入了数据转换组件，其中的指标配置文件可以快速适配出不同业务场景下的数据格式，结合核心组件的作用，可以至少部分地克服每次进行数据可视化处理时都需要从头开始适配业务需求的技术问题，进而达到了数据可视化操作可灵活应用于各种不同的业务场景的技术效果。

根据本公开的实施例，上述数据转换组件中还包括格式适配组件，上述数据处理方法还包括第一获取模块和适配模块。

第一获取模块，用于获取指标配置文件中针对待处理数据配置的目标图表类型。

适配模块，用于通过格式适配组件将处理后的待处理数据适配为目标图表类型的数据格式，以便于将待处理数据以具有目标图表类型的图表进行展示。

根据本公开的实施例，上述数据转换组件中还包括数据整合计算组件，上述数据处理方法还包括第二获取模块、计算模块和定义模块。

第二获取模块，用于获取数据源，其中，数据源为同构数据源或异构数据源。

计算模块，用于通过数据整合计算组件对数据源进行数据整合计算处理，得到具有预设格式的目标数据。

定义模块，用于将目标数据作为待处理数据。

根据本公开的实施例，上述核心组件包括动态标签解析组件，上述执行模块包括第一获取单元和执行单元。

第一获取单元，用于获取指标配置文件中的动态标签配置方法。

执行单元，用于通过动态标签解析组件执行动态标签配置方法。

根据本公开的实施例，上述核心组件包括指标类型转换器组件，上述执行模块包括第二获取单元和转化单元。

第二获取单元，用于获取指标配置文件中针对待处理数据配置的目标数据类型。

转化单元，用于通过指标类型转换器组件将待处理数据的数据类型转化为目标数据类型。

根据本公开的实施例，上述核心组件包括即时计算组件，上述执行模块包括第三获取单元和计算单元。

第三获取单元，用于获取指标配置文件的配置方法中的表达式。

计算单元，用于通过即时计算组件对表达式进行计算，生成新的数据指标。

根据本公开的实施例，上述核心组件包括图形拆帧加载组件，上述执行模块包括第四获取单元和加载单元。

第四获取单元，用于获取图形拆帧加载组件中的加载预设值，其中，加载预设值用于确定一次加载待处理数据的个数。

加载单元，用于根据加载预设值分批次加载并处理待处理数据。

根据本公开的实施例的模块、单元中的任意多个、或其中任意多个的至少部分功能可以在一个模块中实现。根据本公开实施例的模块、单元中的任意一个或多个可以被拆分成多个模块来实现。根据本公开实施例的模块、单元中的任意一个或多个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式的硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，根据本公开实施例的模块、单元中的一个或多个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

例如，调用模块510和执行模块520中的任意多个可以合并在一个模块/单元中实现，或者其中的任意一个模块/单元可以被拆分成多个模块/单元。或者，这些模块/单元中的一个或多个模块/单元的至少部分功能可以与其他模块/单元的至少部分功能相结合，并在一个模块/单元中实现。根据本公开的实施例，调用模块510和执行模块520中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上系统、基板上的系统、封装上的系统、专用集成电路(ASIC)，或可以通过对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式中任意一种或以其中任意几种的适当组合来实现。或者，调用模块510和执行模块520中的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该计算机程序模块被运行时，可以执行相应的功能。

需要说明的是，本公开的实施例中数据处理装置部分与本公开的实施例中数据处理方法部分是相对应的，数据处理装置部分的描述具体参考数据处理方法部分，在此不再赘述。

图6示意性示出了根据本公开实施例的适于实现上文描述的方法的计算机系统的框图。图6示出的计算机系统仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，根据本公开实施例的计算机系统600包括处理器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。处理器601例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器601还可以包括用于缓存用途的板载存储器。处理器601可以包括用于执行根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 603中，存储有系统600操作所需的各种程序和数据。处理器601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。处理器601通过执行ROM 602和/或RAM 603中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 602和RAM 603以外的一个或多个存储器中。处理器601也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行根据本公开实施例的方法流程的各种操作。

根据本公开的实施例，系统600还可以包括输入/输出(I/O)接口605，输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。系统600还可以包括连接至I/O接口605的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分606；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(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。

根据本公开的实施例，根据本公开实施例的方法流程可以被实现为计算机软件程序。例如，本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存储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。在该计算机程序被处理器601执行时，执行本公开实施例的系统中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

本公开还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的设备/装置/系统中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备/装置/系统中。上述计算机可读存储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执行时，实现根据本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以是非易失性的计算机可读存储介质。例如可以包括但不限于：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)、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。在本公开中，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。

例如，根据本公开的实施例，计算机可读存储介质可以包括上文描述的ROM 602和/或RAM 603和/或ROM 602和RAM 603以外的一个或多个存储器。

本公开的实施例还包括一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序包含用于执行本公开实施例所提供的方法的程序代码，当计算机程序产品在电子设备上运行时，该程序代码用于使电子设备实现本公开实施例所提供的数据处理方法。

在该计算机程序被处理器601执行时，执行本公开实施例的系统/装置中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的系统、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

在一种实施例中，该计算机程序可以依托于光存储器件、磁存储器件等有形存储介质。在另一种实施例中，该计算机程序也可以在网络介质上以信号的形式进行传输、分发，并通过通信部分609被下载和安装，和/或从可拆卸介质611被安装。该计算机程序包含的程序代码可以用任何适当的网络介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

根据本公开的实施例，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开实施例提供的计算机程序的程序代码，具体地，可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。程序设计语言包括但不限于诸如Java，C++，python，“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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。本领域技术人员可以理解，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合，即使这样的组合或结合没有明确记载于本公开中。特别地，在不脱离本公开精神和教导的情况下，本公开的各个实施例和/或权利要求中记载的特征可以进行多种组合和/或结合。所有这些组合和/或结合均落入本公开的范围。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (11)

1.一种数据处理方法，包括：

调用数据转换组件，其中，所述数据转换组件中包括指标配置文件和核心组件，所述指标配置文件中包括用于将待处理数据的数据格式适配为与业务场景相匹配的数据格式的配置方法，所述核心组件用于执行所述配置方法；以及

利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法，以实现对所述待处理数据的处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述数据转换组件中还包括格式适配组件，所述方法还包括：

获取所述指标配置文件中针对所述待处理数据配置的目标图表类型；以及

通过所述格式适配组件将处理后的待处理数据适配为所述目标图表类型的数据格式，以便于将所述待处理数据以具有所述目标图表类型的图表进行展示。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述数据转换组件中还包括数据整合计算组件，在利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法之前还包括：

获取数据源，其中，所述数据源为同构数据源或异构数据源；

通过所述数据整合计算组件对所述数据源进行数据整合计算处理，得到具有预设格式的目标数据；以及

将所述目标数据作为所述待处理数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述核心组件包括动态标签解析组件，利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法包括：

获取所述指标配置文件中的动态标签配置方法；以及

通过所述动态标签解析组件执行所述动态标签配置方法。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述核心组件包括指标类型转换器组件，利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法包括：

获取所述指标配置文件中针对所述待处理数据配置的目标数据类型；以及

通过所述指标类型转换器组件将所述待处理数据的数据类型转化为所述目标数据类型。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述核心组件包括即时计算组件，利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法包括：

获取所述指标配置文件的配置方法中的表达式；以及

通过所述即时计算组件对所述表达式进行计算，生成新的数据指标。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述核心组件包括图形拆帧加载组件，利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法包括：

获取所述图形拆帧加载组件中的加载预设值，其中，所述加载预设值用于确定一次加载所述待处理数据的个数；以及

根据所述加载预设值分批次加载并处理所述待处理数据。

8.一种数据处理装置，包括：

调用模块，用于调用数据转换组件，其中，所述数据转换组件中包括指标配置文件和核心组件，所述指标配置文件中包括用于将待处理数据的数据格式适配为与业务场景相匹配的数据格式的配置方法，所述核心组件用于执行所述配置方法；以及

执行模块，用于利用所述核心组件执行所述指标配置文件中的配置方法，以实现对所述待处理数据的处理。

9.一种计算机系统，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器实现权利要求1至7中任一项所述的方法。

11.一种计算机程序产品，包括计算机可执行指令，所述指令在被执行时用于实现权利要求1至7中任一项所述的方法。

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