CN115309529A - 批量处理实现方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种批量处理实现方法及装置，应用于大数据技术领域，其中该方法包括：识别批量处理需求中的数据来源；根据所述的数据来源，确定批量公共机制类型；根据批量处理需求中的数据量确定所述数据量需要批量处理的作业时间，将数据量需要批量处理的作业时间的窗口与整体批量处理匹配，所述整体批量为批量处理需求中的数据量与先前已存在的批量数据的总和；根据匹配后的数据量需要批量处理的作业时间，启动批量处理，生成批量公共机制类型对应的批量处理模板。本发明能够在保证批量架构稳定性的基础上，实现批量开发的智能设计，同时有助于系统批量机制的标准化建设。

Description

批量处理实现方法及装置
技术领域
本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及批量处理实现方法及装置。
背景技术
本部分旨在为权利要求书中陈述的本发明实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。
对于成熟的银行系统，批量处理的实现方式多种多样，无论是批量处理的新功能上线还是性能优化提升，在拿到一个批量处理需求之后，在不影响现有整体批量处理的稳定性的情况下，获得自动化程度高且灵活可靠的批量实现方案，是一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种批量处理实现方法，用以在不影响现有整体批量处理的稳定性的情况下，获得自动化程度高且灵活可靠的批量实现方案，该方法包括：
识别批量处理需求中的数据来源；
根据所述的数据来源，确定批量公共机制类型；
根据批量处理需求中的数据量确定所述数据量需要批量处理的作业时间，将数据量需要批量处理的作业时间的窗口与整体批量处理匹配，所述整体批量为批量处理需求中的数据量与先前已存在的批量数据的总和；
根据匹配后的数据量需要批量处理的作业时间，启动批量处理，生成批量公共机制类型对应的批量处理模板
本发明实施例还提供一种批量处理实现装置，用以在不影响现有整体批量处理的稳定性的情况下，获得自动化程度高且灵活可靠的批量实现方案，该装置包括：
识别模块，用于识别批量处理需求中的数据来源；
公共机制分类模块，用于根据所述的数据来源，确定批量公共机制类型；
作业时间窗口确定模块，用于根据批量处理需求中的数据量确定所述数据量需要批量处理的作业时间，将数据量需要批量处理的作业时间的窗口与整体批量处理匹配，所述整体批量为批量处理需求中的数据量与先前已存在的批量数据的总和；
构建模板模块，用于根据匹配后的数据量需要批量处理的作业时间，启动批量处理，生成批量公共机制类型对应的批量处理模板。
本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述批量处理实现方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述批量处理实现方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述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批量处理实现方法。
本发明实施例与现有技术中需要组织专家进行技术方案的分析与讨论，且不同的专家有不同的分析和设计标准，难以统一管理和维护相比，本发明实施例通过识别批量处理需求中的数据来源；根据所述的数据来源，确定批量公共机制类型；根据批量处理需求中的数据量确定所述数据量需要批量处理的作业时间，将数据量需要批量处理的作业时间的窗口与整体批量处理匹配，所述整体批量为批量处理需求中的数据量与先前已存在的批量数据的总和；根据匹配后的数据量需要批量处理的作业时间，启动批量处理，生成批量公共机制类型对应的批量处理模板；在上述过程中，本发明从数据来源出发，按照批量公共机制类型，确定对应的批量处理模板，后续通过分析，自动执行实现批量处理，从而能够在保证批量架构稳定性的基础上，实现批量开发的智能设计，同时有助于系统批量机制的标准化建设。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
图1为本发明实施例中批量处理实现方法流程图；
图2为本发明实施例中数据分类流程图；
图3为本发明实施例中批量公共机制类型示意图；
图4为本发明实施例提出的批量处理实现装置示意图；
图5为本发明实施例中计算机设备的示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明实施例做进一步详细说明。在此，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
图1为本发明实施例中批量处理实现方法流程图，包括：
步骤101，识别批量处理需求中的数据来源；
步骤102，根据所述的数据来源，确定批量公共机制类型；
步骤103，根据批量处理需求中的数据量确定所述数据量需要批量处理的作业时间，将数据量需要批量处理的作业时间的窗口与整体批量处理匹配，所述整体批量为批量处理需求中的数据量与先前已存在的批量数据的总和；
步骤104，根据匹配后的数据量需要批量处理的作业时间，启动批量处理，生成批量公共机制类型对应的批量处理模板。
在步骤101中，识别批量处理需求中的数据来源。
具体实施过程中，根据需求背景，确定数据源为系统内外的实体类数据或交易明细类数据，实现数据来源类型的筛选。
在步骤102中，根据所述的数据来源，确定批量公共机制类型。
在一实施例中，根据所述的数据来源，确定批量公共机制类型，包括：
根据数据来源，确定批量处理的数据的数据分类；
根据所述数据分类，确定批量公共机制类型。
如图2所述，为本发明实施例中数据分类流程图，在一实施例中，根据数据来源，确定批量处理的数据的数据分类，包括：
步骤201，当数据来源为系统内部时，确定数据分类为实体类数据，且包括账户主体、客户信息和票据的其中一种或任意组合；
步骤202，当数据来源为系统内部时，确定数据分类为交易明细类数据，且包括联机产生的签约信息、交易流水中的其中一种或任意组合；
步骤203，当数据来源为系统外部时，确定数据分类为实体类数据，且包括外围相关账户、客户信息的其中一种或任意组合；
步骤204，当数据来源为系统外部时，确定数据分类为交易明细类数据，且包括外围系统入账明细、交易流水中的其中一种或任意组合。
如图3所示，为本发明实施例中批量公共机制类型示意图，在一实施例中，根据所述数据分类，确定批量公共机制类型，包括：
步骤301，在对批量联机的交易明细类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为联机批量公共机制；
步骤302，在对夜间模式下的交易明细类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为夜间批量公共机制；
步骤303，在对日间联机模式下的交易明细类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为日间批量公共机制；
步骤304，在对业务时效性不高的实体类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为P2筛选P1批量公共机制；
步骤305，在对无数据修改的实体类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为数据采集公共机制。
具体实施过程中，在识别数据来源后进行二次细分，判断属于五类批量公共机制中的哪一类：联机批量公共机制、夜间批量公共机制、日间批量公共机制、P2筛选P1批量公共机制、数据采集批量公共机制，可在此基础上扩展。
下面给出一个具体实施例，说明本发明实施例中所选择批量公共机制类型的过程：
当数据分类为交易明细类数据时，判断是否存在可复用的批量联机交易，若存在，则可调用批量联机交易接口，以联机批量公共机制的方式完成批量处理，若不存在，则使用P2筛选P1批量公共机制的方式；
当数据分类为实体类数据时，采用纯批量方式完成批量处理；
以更新客户信息为例，根据客户信息的数据量规模大、对业务时效性要求低，并且无法通过柜面交易维护客户相关信息，外围系统更新的客户信息不存在冲突的这一系列情况，选用P2筛选P1批量公共机制，在此种情况下，P1环境为生产运行环境，P2环境为数据采集及备份环境。
在步骤103中，根据批量处理需求中的数据量确定所述数据量需要批量处理的作业时间，将数据量需要批量处理的作业时间的窗口与整体批量处理匹配，所述整体批量为批量处理需求中的数据量与先前已存在的批量数据的总和。
在一实施例中，将数据量需要批量处理的作业时间的窗口与整体批量处理匹配，包括：
将数据量需要批量处理中的A作业完成之后，至B作业开始之前的时间段，确定为匹配后的数据量需要批量处理的作业时间。
具体实施过程中，在确定批量公共机制类型后，根据批量处理需求中的数据量估计作业时长，将所述数据量所需的作业时间窗口与整体批量作业时间表匹配，找到串联接入点，确定作业时间的窗口。
在步骤104中，根据匹配后的数据量需要批量处理的作业时间，启动批量处理，生成批量公共机制类型对应的批量处理模板。
在一实施例中，根据匹配后的数据量需要批量处理的作业时间，启动批量处理，生成批量公共机制类型对应的批量处理模板，还包括：
将批量处理模板存放在模板库中，模板库中的批量处理模板用于自动执行实现批量处理。
具体实施过程中，以更新客户信息数据为例，根据客户信息数据的数据分类，确定批量公共机制类型为P2筛选P1批量公共机制，根据P2筛选P1批量公共机制在模板库所对应的批量处理模板进行规范处理，生成批量处理结果并返回给外围系统。
综上所述，本发明实施例与现有技术中需要组织专家进行技术方案的分析与讨论，且不同的专家有不同的分析和设计标准，难以统一管理和维护相比，本发明实施例通过识别批量处理需求中的数据来源；根据所述的数据来源，确定批量公共机制类型；根据批量处理需求中的数据量确定所述数据量需要批量处理的作业时间，将数据量需要批量处理的作业时间的窗口与整体批量处理匹配，所述整体批量为批量处理需求中的数据量与先前已存在的批量数据的总和；根据匹配后的数据量需要批量处理的作业时间，启动批量处理，生成批量公共机制类型对应的批量处理模板；在上述过程中，本发明从数据来源出发，按照批量公共机制类型，确定对应的批量处理模板，后续通过分析，自动执行实现批量处理，从而能够在保证批量架构稳定性的基础上，实现批量开发的智能设计，同时有助于于系统批量机制的标准化建设。
本发明实施例还提出一种批量处理实现装置，其原理与批量处理实现方法类似，这里不再赘述。图4为本发明实施例提出的批量处理实现装置，包括：
识别模块401，用于识别批量处理需求中的数据来源；
公共机制分类模块402，用于根据所述的数据来源，确定批量公共机制类型；
作业时间窗口确定模块403，用于根据批量处理需求中的数据量确定所述数据量需要批量处理的作业时间，将数据量需要批量处理的作业时间的窗口与整体批量处理匹配，所述整体批量为批量处理需求中的数据量与先前已存在的批量数据的总和；
构建模板模块404，用于根据匹配后的数据量需要批量处理的作业时间，启动批量处理，生成批量公共机制类型对应的批量处理模板。
具体实施过程中，通过识别模块401，判断数据来源，确定数据类型为系统内或系统外、实体类数据或交易明细类数据中的一种。
在一实施例中，公共机制分类模块402，具体用于：
根据数据来源，确定批量处理的数据的数据分类；
根据所述数据分类，确定批量公共机制类型。
在一实施例中，公共机制分类模块402，还具体用于：
当数据来源为系统内部时，确定数据分类为实体类数据，且包括账户主体、客户信息和票据的其中一种或任意组合；
当数据来源为系统内部时，确定数据分类为交易明细类数据，且包括联机产生的签约信息、交易流水中的其中一种或任意组合；
当数据来源为系统外部时，确定数据分类为实体类数据，且包括外围相关账户、客户信息的其中一种或任意组合；
当数据来源为系统外部时，确定数据分类为交易明细类数据，且包括外围系统入账明细、交易流水中的其中一种或任意组合。
在一实施例中，公共机制分类模块402，还具体用于：
在对批量联机的交易明细类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为联机批量公共机制；
在对夜间模式下的实体类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为夜间批量公共机制；
在对日间联机模式下的交易明细类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为日间批量公共机制；
在对业务时效性不高的实体类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为P2筛选P1公共机制；
在对无数据修改的实体类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为数据采集公共机制。
在一实施例中，作业时间窗口确定模块403，具体用于：
将数据量需要批量处理中的A作业完成之后，至B作业开始之前的时间段，确定为匹配后的数据量需要批量处理的作业时间。
在一实施例中，构建模板模块404，具体用于：
将批量处理模板存放在模板库中，模板库中的批量处理模板用于自动执行实现批量处理。
综上所述，本发明实施例与现有技术中需要组织专家进行技术方案的分析与讨论，且不同的专家有不同的分析和设计标准，难以统一管理和维护相比，本发明实施例通过识别批量处理需求中的数据来源；根据所述的数据来源，确定批量公共机制类型；根据批量处理需求中的数据量确定所述数据量需要批量处理的作业时间，将数据量需要批量处理的作业时间的窗口与整体批量处理匹配，所述整体批量为批量处理需求中的数据量与先前已存在的批量数据的总和；根据匹配后的数据量需要批量处理的作业时间，启动批量处理，生成批量公共机制类型对应的批量处理模板；在上述过程中，本发明从数据来源出发，按照批量公共机制类型，确定对应的批量处理模板，后续通过分析，自动执行实现批量处理，从而能够在保证批量架构稳定性的基础上，实现批量开发的智能设计，同时有助于于系统批量机制的标准化建设。
本发明实施例还提供一种计算机设备，图5为本发明实施例中计算机设备的示意图，所述计算机设备500包括存储器510、处理器520及存储在存储器510上并可在处理器520上运行的计算机程序530，所述处理器520执行所述计算机程序530时实现上述基于区块链的优惠券支付方法。本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述参数本地化方法。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述批量处理实现方法。
本发明实施例还提供一种计算机程序产品，所述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批量处理实现方法。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明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，本发明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。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、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。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (15)

1.一种批量处理实现方法，其特征在于，包括：
识别批量处理需求中的数据来源；
根据所述的数据来源，确定批量公共机制类型；
根据批量处理需求中的数据量确定所述数据量需要批量处理的作业时间，将数据量需要批量处理的作业时间的窗口与整体批量处理匹配，所述整体批量为批量处理需求中的数据量与先前已存在的批量数据的总和；
根据匹配后的数据量需要批量处理的作业时间，启动批量处理，生成批量公共机制类型对应的批量处理模板。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述的数据来源，确定批量公共机制类型，包括：
根据数据来源，确定批量处理的数据的数据分类；
根据所述数据分类，确定批量公共机制类型。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据数据来源，确定批量处理的数据的数据分类，包括：
当数据来源为系统内部时，确定数据分类为实体类数据，且包括账户主体、客户信息和票据的其中一种或任意组合；
当数据来源为系统内部时，确定数据分类为交易明细类数据，且包括联机产生的签约信息、交易流水中的其中一种或任意组合；
当数据来源为系统外部时，确定数据分类为实体类数据，且包括外围相关账户、客户信息的其中一种或任意组合；
当数据来源为系统外部时，确定数据分类为交易明细类数据，且包括外围系统入账明细、交易流水中的其中一种或任意组合。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述数据分类，确定批量公共机制类型，包括：
在对批量联机的交易明细类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为联机批量公共机制；
在对夜间模式下的交易明细类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为夜间批量公共机制；
在对日间联机模式下的交易明细类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为日间批量公共机制；
在对业务时效性不高的实体类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为P2筛选P1批量公共机制；
在对无数据修改的实体类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为数据采集公共机制。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将数据量需要批量处理的作业时间的窗口与整体批量处理匹配，包括：
将数据量需要批量处理中的A作业完成之后，至B作业开始之前的时间段，确定为匹配后的数据量需要批量处理的作业时间。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成批量公共机制类型对应的批量处理模板之后，还包括：
将批量处理模板存放在模板库中，模板库中的批量处理模板用于自动执行实现批量处理。
7.一种批量处理实现装置，其特征在于，包括：
识别模块，用于识别批量处理需求中的数据来源；
公共机制分类模块，用于根据所述的数据来源，确定批量公共机制类型；
作业时间窗口确定模块，用于根据批量处理需求中的数据量确定所述数据量需要批量处理的作业时间，将数据量需要批量处理的作业时间的窗口与整体批量处理匹配，所述整体批量为批量处理需求中的数据量与先前已存在的批量数据的总和；
构建模板模块，用于根据匹配后的数据量需要批量处理的作业时间，启动批量处理，生成批量公共机制类型对应的批量处理模板。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，公共机制分类模块，具体用于：
根据数据来源，确定批量处理的数据的数据分类；
根据所述数据分类，确定批量公共机制类型。
9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，公共机制分类模块，具体用于：
当数据来源为系统内部时，确定数据分类为实体类数据，且包括账户主体、客户信息和票据的其中一种或任意组合；
当数据来源为系统内部时，确定数据分类为交易明细类数据，且包括联机产生的签约信息、交易流水中的其中一种或任意组合；
当数据来源为系统外部时，确定数据分类为实体类数据，且包括外围相关账户、客户信息的其中一种或任意组合；
当数据来源为系统外部时，确定数据分类为交易明细类数据，且包括外围系统入账明细、交易流水中的其中一种或任意组合。
10.如权利要求8所述的装置，其特征在于，公共机制分类模块，具体用于：
在对批量联机的交易明细类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为联机批量公共机制；
在对夜间模式下的交易明细类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为夜间批量公共机制；
在对日间联机模式下的交易明细类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为日间批量公共机制；
在对业务时效性不高的实体类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为P2筛选P1批量公共机制；
在对无数据修改的实体类数据进行批量处理时，确定批量公共机制类型为数据采集公共机制。
11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，作业时间窗口确定模块，具体用于：
将数据量需要批量处理中的A作业完成之后，至B作业开始之前的时间段，确定为匹配后的数据量需要批量处理的作业时间。
12.如权利要求7所述的装置，其特征在于，构建模板模块，还用于：
将批量处理模板存放在模板库中，模板库中的批量处理模板用于自动执行实现批量处理。
13.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6任一所述方法。
14.一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至6任一所述方法。
15.一种计算机程序产品，其特征在于，所述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权利要求1至6任一所述方法。
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