CN116629805A - 一种分布式流批一体化的水利指标服务方法、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种分布式流批一体化的水利指标服务方法、设备及介质，属于数据处理技术领域，用于解决目前水利行业中指标数据的发布与调用较为不便，容易造成人力成本比较高，数据链路冗余以及数据口径不一致等的技术问题。方法包括：调取与水利指标业务对应的源数据，得到水利数据源；对水利数据源进行数据表的对应筛选与数据限定，确定出有关水利指标服务的源指标数据；根据源指标数据中的数据类型，对源指标数据进行指标配置的生成处理，得到水利指标数据；对水利指标数据进行指标数据的审批评估处理，得到审批评估信息；基于审批评估信息，将水利指标数据进行指标的调用处理，以使调用后的水利指标数据满足水利业务的上层应用。
Description
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种分布式流批一体化的水利指标服务方法、设备及介质。
背景技术
随着互联网和移动互联网的不断发展，各行各业都积累海量的业务数据。在实时化的大趋势下，Flink已经成为实时计算行业的事实标准。业务实时化只是一个起点，Flink的目标之一就是给用户提供实时离线一体化的用户体验。其实很多用户不仅需要实时的数据统计，为了确认运营或产品的策略的效果，用户同时还需要和历史(昨天，甚至是去年的同期)数据比较。
现有的水利行业指标分析数据的流批一体化计算比较困难，人力成本比较高，数据链路冗余以及数据口径不一致等等问题，并且水利行业中数据指标的可视化以及配置定义等功能还有待完善，操作较为复杂，难以实现对水利指标数据的配置发布与实时调用，容易导致的指标计算错误，出现不同系统多个统计结果的问题。
发明内容
本申请实施例提供了一种分布式流批一体化的水利指标服务方法、设备及介质，用于解决如下技术问题：目前水利行业中指标数据的发布与调用较为不便，容易造成人力成本比较高，数据链路冗余以及数据口径不一致等等问题。
本申请实施例采用下述技术方案：
一方面，本申请实施例提供了一种分布式流批一体化的水利指标服务方法，包括：基于列式数据库管理系统以及分布式处理引擎，调取与水利指标业务对应的源数据，得到水利数据源；对所述水利数据源进行数据表的对应筛选，并对筛选后的所述数据表进行数据限定，确定出有关水利指标服务的源指标数据；根据所述源指标数据中的数据类型，对所述源指标数据进行指标配置的生成处理，得到水利指标数据；对所述水利指标数据进行指标数据的审批评估处理，得到审批评估信息；基于所述审批评估信息，将所述水利指标数据进行指标的调用处理，以使调用后的水利指标数据满足水利业务的上层应用。
本申请实施例通过采用Flink+clickhouse实现了数据流批一体化的处理，简单方便，业务人员可通过配置完成水利指标的配置、发布等等，还可以让开发人员以普通数据服务一样方便的调用指标服务。同时，功能完善，层级清楚，统一了水利指标口径，避免因统计口径不一，导致的指标计算错误，以及出现不同系统多个统计结果的问题。还降低了人力成本与数据链路冗余等问题，并基于分布式、B/S架构，可接入存量关系数据、流式数据，并通过指标配置后的水利指标数据，完成指标的定义和配置，完善了水利指标服务的预览、申请、审核、调用等等流程。
在一种可行的实施方式中，基于列式数据库管理系统以及分布式处理引擎，调取与水利指标业务对应的源数据，得到水利数据源，具体包括：基于Clickhouse列式数据库管理系统以及Flink分布式处理引擎，提取与所述水利指标业务对应的源数据；其中，所述源数据至少包括：关系数据库、REST以及Streaming；对所述源数据进行数据源的分类配置，得到分类后的水利数据源；其中，所述水利数据源包括：关系数据源以及流式数据源；所述关系数据源与所述关系数据库中的连接信息以及对应的数据表相关；所述流式数据源与所述数据源中消息队列的访问地址、主题、消费者群组以及消息格式相关。
在一种可行的实施方式中，对所述水利数据源进行数据表的对应筛选，并对筛选后的所述数据表进行数据限定，确定出有关水利指标服务的源指标数据，具体包括：根据所述水利数据源的数据特征，筛选出与所述水利数据源对应的事实表、维表以及指定关联字段；其中，所述维表为对水利事件描述的信息且每一张维表均对应水利业务数据中的一个对象或者概念，所述事实表为联系事实与所述维表的数字度量值且包含水利业务内中的特定数据；基于所述事实表、所述维表以及所述指定关联字段，确定出相对应的宽表；其中，所述宽表为多字段的数据库表；所述数据表包括：所述宽表、所述维表以及所述事实表；对所述宽表中的度量字段、维度字段以及属性字段进行有关水利指标服务的字段标定，得到标定数据；基于所述标定数据，对所述数据表进行有关水利时间以及水利业务的数据限定，确定出符合水利指标服务的源指标数据。
在一种可行的实施方式中，在根据所述源指标数据中的数据类型，对所述源指标数据进行指标配置的生成处理，得到水利指标数据之前，所述方法还包括：基于所述源指标数据中数据段特征，对数据限定后的数据段进行数据识别与标记，得到水利业务基础信息；其中，所述水利业务基础信息包括：水利指标名称信息、水利指标描述信息、水利指标负责人信息以及水利指标口径信息；根据所述水利业务基础信息，对所述源指标数据进行有关水利指标类型的数据分类，得到基于所述源指标数据的数据类型；其中，所述数据类型包括：原子指标、派生指标以及衍生指标。
在一种可行的实施方式中，根据所述源指标数据中的数据类型，对所述源指标数据进行指标配置的生成处理，得到水利指标数据，具体包括：对所述源指标数据中的数据类型进行识别判断；若所述数据类型为所述原子指标，则将所述源指标数据中的度量字段、维度字段以及属性字段进行有关数据域的指标配置，得到基于所述原子指标的水利指标数据；其中，所述原子指标用于对数据的初步可量化抽象；若所述数据类型为所述派生指标，则根据所述原子指标以及对应的时间限定数据以及业务限定数据，确定出基于所述派生指标的水利指标数据；其中，所述派生指标由所述原子指标、所述时间限定以及所述业务限定组成；所述时间限定为水利业务中对应的离散时间值；所述业务限定为维度中的特定值；若所述数据类型为衍生指标，则将所述原子指标与对应的所述派生指标之间进行衍生逻辑的计算，得到基于所述衍生指标的水利指标数据。
在一种可行的实施方式中，在对所述水利指标数据进行指标数据的审批评估处理，得到审批评估信息之前，所述方法还包括：对所述水利指标数据进行指标列表的生成处理，以进行对所述水利指标数据的预览展示；将所述指标列表中的指标数据进行指标阈值的比对验证处理，得到指标验证结果信息；其中，所述指标验证结果信息包括：验证通过信息以及验证不通过信息。
在一种可行的实施方式中，对所述水利指标数据进行指标数据的审批评估处理，得到审批评估信息，具体包括：当所述指标验证结果信息为验证通过信息时，将与上层应用开发者对应的调用申请信息发送到指标负责人节点；基于所述指标负责人节点，对所述调用申请信息进行指标数据的审批评估，并生成所述审批评估信息；其中，所述审批评估信息包括：审批通过信息以及审批不通过信息。
在一种可行的实施方式中，基于所述审批评估信息，将所述水利指标数据进行指标的调用处理，具体包括：若所述审批评估信息为审批通过信息，则通过指标服务器，对所述水利指标数据进行指标的调用处理，以使调用后的水利指标数据满足水利业务的上层应用；其中，所述指标服务器为采用restful的方式调用；所述上层应用至少包括以下任意一项：防洪水、排涝水、治污水、促节水、保洪水以及严管水。
第二方面，本申请实施例还提供了一种分布式流批一体化的水利指标服务设备，所述设备包括：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，所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一实施方式所述的一种分布式流批一体化的水利指标服务方法。
第三方面，本申请实施例还提供了一种非易失性计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质为非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有至少一个程序，每个所述程序包括指令，所述指令当被终端执行时，使所述终端执行上述任一实施方式所述的一种分布式流批一体化的水利指标服务方法。
本申请提供了一种分布式流批一体化的水利指标服务方法、设备及介质，通过采用Flink+clickhouse实现了数据流批一体化的处理，简单方便，业务人员可通过配置完成水利指标的配置、发布等等，还可以让开发人员以普通数据服务一样方便的调用指标服务。同时，功能完善，层级清楚，统一了水利指标口径，避免因统计口径不一，导致的指标计算错误，以及出现不同系统多个统计结果的问题。还降低了人力成本与数据链路冗余等问题，并基于分布式、B/S架构，可接入存量关系数据、流式数据，并通过指标配置后的水利指标数据，完成指标的定义和配置，完善了水利指标服务的预览、申请、审核、调用等等流程。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请中记载的一些实施例，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为本申请实施例提供的一种分布式流批一体化的水利指标服务方法流程图；
图2为本申请实施例提供的一种水利指标服务总体架构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种指标发布流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种指标调用流程示意图；
图5为本申请实施例提供的一种分布式流批一体化的水利指标服务设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请中的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了一种分布式流批一体化的水利指标服务方法，如图1所示，分布式流批一体化的水利指标服务方法具体包括步骤S101-S105：
S101、基于列式数据库管理系统以及分布式处理引擎，调取与水利指标业务对应的源数据，得到水利数据源。
具体地，基于Clickhouse(批量数据)列式数据库管理系统以及Flink(流式数据)分布式处理引擎，提取与水利指标业务对应的源数据。其中，源数据至少包括：关系数据库、REST以及Streaming。ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的一个用于联机分析(OLAP:Online Analytical Processing)的列式数据库管理系统(DBMS:DatabaseManagement System)，简称CK。Flink是一个对有界和无界数据流进行状态计算的分布式处理引擎和框架。
进一步地，对源数据进行数据源的分类配置，得到分类后的水利数据源。其中，水利数据源包括：关系数据源以及流式数据源。关系数据源与关系数据库中的连接信息以及对应的数据表相关。流式数据源与数据源中消息队列的访问地址、主题、消费者群组以及消息格式相关。
在一个实施例中，图2为本申请实施例提供的一种水利指标服务总体架构示意图，图3为本申请实施例提供的一种指标发布流程示意图，如图2以及图3所示，数联中台指标中心系统接入的数据源，分为关系数据源的接入和流式数据源的接入，关系数据源的接入主要配置关系数据库的连接信息和选择需要接入的数据表。流式数据源接入主要配置消息队列的访问地址、主题、消费者群组和消息的格式等。
S102、对水利数据源进行数据表的对应筛选，并对筛选后的数据表进行数据限定，确定出有关水利指标服务的源指标数据。
具体地，根据水利数据源的数据特征，筛选出与水利数据源对应的事实表、维表以及指定关联字段。其中，维表为对水利事件描述的信息且每一张维表均对应水利业务数据中的一个对象或者概念，事实表为联系事实与维表的数字度量值且包含水利业务内中的特定数据。
进一步地，基于事实表、维表以及指定关联字段，确定出相对应的宽表。其中，宽表为多字段的数据库表。数据表包括：宽表、维表以及事实表。
进一步地，对宽表中的度量字段、维度字段以及属性字段进行有关水利指标服务的字段标定，得到标定数据。
进一步地，基于标定数据，对数据表进行有关水利时间以及水利业务的数据限定，确定出符合水利指标服务的源指标数据。
在一个实施例中，如图2以及图3所示，在数据源接入后，进行指标数据准备处理，目的为后续的指标配置准备好所需的数据，主要包含数据域的准备，从接入的数据源中选择事实表、维表，指定关联字段构建宽表，在生成的宽表中指定度量字段、维度字段和属性字段，确定出标定数据，然后进行时间限定的准备和业务限定的准备，确定出符合水利指标服务的源指标数据，以便于后续进行水利指标的指标配置。
作为一种可行的实施方式，事实表：联系事实与维表的数字度量值，事实表包含描述业务内特定世界的数据(如实时雨量表)。维表：对事实描述的信息，每一张表都对应现实世界中的一个对象或概念，比如：地区维度(如测站基础信息表)。宽表：是字段比较多的数据库表，通常是指水利业务主体相关的指标，维度，属性关联在一起的一张表。维度：即观察数据的角度。维度是一组离散的值。因此在统计时可以将维度值相同的记录聚合在一起，然后应用聚合函数做累加/平均/最大和最小值等聚合计算。时间限定：可以为时间维度，在水利业务分析上都是用的离散的时间值，比如近1天、近3天、截止当前等。业务限定：可以为不同的维度，或者是维度中特定某个值。比如水利地区维度。
S103、根据源指标数据中的数据类型，对源指标数据进行指标配置的生成处理，得到水利指标数据。
具体地，基于源指标数据中数据段特征，对数据限定后的数据段进行数据识别与标记，得到水利业务基础信息。其中，水利业务基础信息包括：水利指标名称信息、水利指标描述信息、水利指标负责人信息以及水利指标口径信息。
进一步地，根据水利业务基础信息，对源指标数据进行有关水利指标类型的数据分类，得到基于源指标数据的数据类型。其中，数据类型包括：原子指标、派生指标以及衍生指标。
进一步地，对源指标数据中的数据类型进行识别判断：
若数据类型为原子指标，则将源指标数据中的度量字段、维度字段以及属性字段进行有关数据域的指标配置，得到基于原子指标的水利指标数据。其中，原子指标用于对数据的初步可量化抽象。
若数据类型为派生指标，则根据原子指标以及对应的时间限定数据以及业务限定数据，确定出基于派生指标的水利指标数据。其中，派生指标由原子指标、时间限定以及业务限定组成。时间限定为水利业务中对应的离散时间值。业务限定为维度中的特定值。
若数据类型为衍生指标，则将原子指标与对应的派生指标之间进行衍生逻辑的计算，得到基于衍生指标的水利指标数据。
在一个实施例中，如图2所示，基于源指标数据中数据段特征，对数据限定后的数据段进行数据识别与标记，主要标识的为水利指标的名称、水利指标的描述、水利指标负责人、水利指标口径等信息。然后基于水利业务基础信息，再对源指标数据进行有关水利指标类型的数据分类，得到基于源指标数据的数据类型。其中，数据类型包括：原子指标、派生指标以及衍生指标。如果是原子指标，对数据域中需要度量的字段，统计的维度字段，指标的计算方法，指标计算执行的引擎进行指标配置，得到基于原子指标的水利指标数据，其中，流式数据域选择Flink执行引擎，批量数据选择clickhouse作为执行引擎。如果是派生指标，不使用数据域，根据所依赖的原子指标、时间限定和业务限定，确定出基于派生指标的水利指标数据。如果是衍生指标，则将原子指标与对应的派生指标之间进行衍生逻辑的计算，得到基于衍生指标的水利指标数据。
作为一种可行的实施方式，原子指标：原子指标用于对数据的初步可量化抽象。派生指标：派生指标＝原子指标+时间限定+业务限定(修饰词)。衍生指标：基于原子指标、派生指标进行衍生逻辑的计算。
S104、对水利指标数据进行指标数据的审批评估处理，得到审批评估信息。
具体地，对水利指标数据进行指标列表的生成处理，以进行对水利指标数据的预览展示。将指标列表中的指标数据进行指标阈值的比对验证处理，得到指标验证结果信息。其中，指标验证结果信息包括：验证通过信息以及验证不通过信息。
进一步地，当指标验证结果信息为验证通过信息时，将与上层应用开发者对应的调用申请信息发送到指标负责人节点。
进一步地，基于指标负责人节点，对调用申请信息进行指标数据的审批评估，并生成审批评估信息。其中，审批评估信息包括：审批通过信息以及审批不通过信息。
在一个实施例中，图4为本申请实施例提供的一种指标调用流程示意图，如图4所示，指标浏览：上层业务应用的开发者可以浏览指标列表，对所需的指标进行在线预览和指标阈值的比对验证。指标申请：上层业务应用的开发者对所需的水利指标，进行申请，填写申请原因、用途等信息，申请信息会发送给指标负责人对应的指标负责人节点。指标审批：基于指标负责人节点，对调用申请信息进行指标数据的审批评估，并生成审批评估信息，来对水利指标数据的审批评估进行是否通过审批。
S105、基于审批评估信息，将水利指标数据进行指标的调用处理，以使调用后的水利指标数据满足水利业务的上层应用。
具体地，若审批评估信息为审批通过信息，则通过指标服务器，对水利指标数据进行指标的调用处理，以使调用后的水利指标数据满足水利业务的上层应用。其中，指标服务器为采用restful的方式调用。上层应用至少包括以下任意一项：防洪水、排涝水、治污水、促节水、保洪水以及严管水。
在一个实施例中，如图4所示，指标调用：如果审批评估信息为审批通过信息，申请人就可在应用中调用指标服务，指标服务器采用restful的方式调用。
另外，本申请实施例还提供了一种分布式流批一体化的水利指标服务设备，如图5所示，分布式流批一体化的水利指标服务设备500具体包括：
至少一个处理器501；以及，与至少一个处理器501通信连接的存储器502；其中，存储器502存储有能够被至少一个处理器501执行的指令，以使至少一个处理器501能够执行：
基于列式数据库管理系统以及分布式处理引擎，调取与水利指标业务对应的源数据，得到水利数据源；
对水利数据源进行数据表的对应筛选，并对筛选后的数据表进行数据限定，确定出有关水利指标服务的源指标数据；
根据源指标数据中的数据类型，对源指标数据进行指标配置的生成处理，得到水利指标数据；
对水利指标数据进行指标数据的审批评估处理，得到审批评估信息；
基于审批评估信息，将水利指标数据进行指标的调用处理，以使调用后的水利指标数据满足水利业务的上层应用。
本申请提供了一种分布式流批一体化的水利指标服务方法、设备及介质，通过采用Flink+clickhouse实现了数据流批一体化的处理，简单方便，业务人员可通过配置完成水利指标的配置、发布等等，还可以让开发人员以普通数据服务一样方便的调用指标服务。同时，功能完善，层级清楚，统一了水利指标口径，避免因统计口径不一，导致的指标计算错误，以及出现不同系统多个统计结果的问题。还降低了人力成本与数据链路冗余等问题，并基于分布式、B/S架构，可接入存量关系数据、流式数据，并通过指标配置后的水利指标数据，完成指标的定义和配置，完善了水利指标服务的预览、申请、审核、调用等等流程。
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，对于设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请实施例提供的设备和介质与方法是一一对应的，因此，设备和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，这里不再赘述设备和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、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。
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。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
上述对本申请特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请的实施例可以有各种更改和变化。凡在本申请实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。
Claims (10)
1.一种分布式流批一体化的水利指标服务方法，其特征在于，所述方法包括：
基于列式数据库管理系统以及分布式处理引擎，调取与水利指标业务对应的源数据，得到水利数据源；
对所述水利数据源进行数据表的对应筛选，并对筛选后的所述数据表进行数据限定，确定出有关水利指标服务的源指标数据；
根据所述源指标数据中的数据类型，对所述源指标数据进行指标配置的生成处理，得到水利指标数据；
对所述水利指标数据进行指标数据的审批评估处理，得到审批评估信息；
基于所述审批评估信息，将所述水利指标数据进行指标的调用处理，以使调用后的水利指标数据满足水利业务的上层应用。
2.根据权利要求1所述的一种分布式流批一体化的水利指标服务方法，其特征在于，基于列式数据库管理系统以及分布式处理引擎，调取与水利指标业务对应的源数据，得到水利数据源，具体包括：
基于Clickhouse列式数据库管理系统以及Flink分布式处理引擎，提取与所述水利指标业务对应的源数据；其中，所述源数据至少包括：关系数据库、REST以及Streaming；
对所述源数据进行数据源的分类配置，得到分类后的水利数据源；其中，所述水利数据源包括：关系数据源以及流式数据源；
所述关系数据源与所述关系数据库中的连接信息以及对应的数据表相关；
所述流式数据源与所述数据源中消息队列的访问地址、主题、消费者群组以及消息格式相关。
3.根据权利要求1所述的一种分布式流批一体化的水利指标服务方法，其特征在于，对所述水利数据源进行数据表的对应筛选，并对筛选后的所述数据表进行数据限定，确定出有关水利指标服务的源指标数据，具体包括：
根据所述水利数据源的数据特征，筛选出与所述水利数据源对应的事实表、维表以及指定关联字段；其中，所述维表为对水利事件描述的信息且每一张维表均对应水利业务数据中的一个对象或者概念，所述事实表为联系事实与所述维表的数字度量值且包含水利业务内中的特定数据；
基于所述事实表、所述维表以及所述指定关联字段，确定出相对应的宽表；其中，所述宽表为多字段的数据库表；所述数据表包括：所述宽表、所述维表以及所述事实表；
对所述宽表中的度量字段、维度字段以及属性字段进行有关水利指标服务的字段标定，得到标定数据；
基于所述标定数据，对所述数据表进行有关水利时间以及水利业务的数据限定，确定出符合水利指标服务的源指标数据。
4.根据权利要求1所述的一种分布式流批一体化的水利指标服务方法，其特征在于，在根据所述源指标数据中的数据类型，对所述源指标数据进行指标配置的生成处理，得到水利指标数据之前，所述方法还包括：
基于所述源指标数据中数据段特征，对数据限定后的数据段进行数据识别与标记，得到水利业务基础信息；其中，所述水利业务基础信息包括：水利指标名称信息、水利指标描述信息、水利指标负责人信息以及水利指标口径信息；
根据所述水利业务基础信息，对所述源指标数据进行有关水利指标类型的数据分类，得到基于所述源指标数据的数据类型；其中，所述数据类型包括：原子指标、派生指标以及衍生指标。
5.根据权利要求4所述的一种分布式流批一体化的水利指标服务方法，其特征在于，根据所述源指标数据中的数据类型，对所述源指标数据进行指标配置的生成处理，得到水利指标数据，具体包括：
对所述源指标数据中的数据类型进行识别判断；
若所述数据类型为所述原子指标，则将所述源指标数据中的度量字段、维度字段以及属性字段进行有关数据域的指标配置，得到基于所述原子指标的水利指标数据；其中，所述原子指标用于对数据的初步可量化抽象；
若所述数据类型为所述派生指标，则根据所述原子指标以及对应的时间限定数据以及业务限定数据，确定出基于所述派生指标的水利指标数据；其中，所述派生指标由所述原子指标、所述时间限定以及所述业务限定组成；所述时间限定为水利业务中对应的离散时间值；所述业务限定为维度中的特定值；
若所述数据类型为衍生指标，则将所述原子指标与对应的所述派生指标之间进行衍生逻辑的计算，得到基于所述衍生指标的水利指标数据。
6.根据权利要求1所述的一种分布式流批一体化的水利指标服务方法，其特征在于，在对所述水利指标数据进行指标数据的审批评估处理，得到审批评估信息之前，所述方法还包括：
对所述水利指标数据进行指标列表的生成处理，以进行对所述水利指标数据的预览展示；
将所述指标列表中的指标数据进行指标阈值的比对验证处理，得到指标验证结果信息；其中，所述指标验证结果信息包括：验证通过信息以及验证不通过信息。
7.根据权利要求6所述的一种分布式流批一体化的水利指标服务方法，其特征在于，对所述水利指标数据进行指标数据的审批评估处理，得到审批评估信息，具体包括：
当所述指标验证结果信息为验证通过信息时，将与上层应用开发者对应的调用申请信息发送到指标负责人节点；
基于所述指标负责人节点，对所述调用申请信息进行指标数据的审批评估，并生成所述审批评估信息；其中，所述审批评估信息包括：审批通过信息以及审批不通过信息。
8.根据权利要求1所述的一种分布式流批一体化的水利指标服务方法，其特征在于，基于所述审批评估信息，将所述水利指标数据进行指标的调用处理，具体包括：
若所述审批评估信息为审批通过信息，则通过指标服务器，对所述水利指标数据进行指标的调用处理，以使调用后的水利指标数据满足水利业务的上层应用；其中，所述指标服务器为采用restful的方式调用；
所述上层应用至少包括以下任意一项：防洪水、排涝水、治污水、促节水、保洪水以及严管水。
9.一种分布式流批一体化的水利指标服务设备，其特征在于，所述设备包括：
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，
所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器能够执行根据权利要求1-8任一项所述的一种分布式流批一体化的水利指标服务方法。
10.一种非易失性计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质为非易失性计算机可读存储介质，所述非易失性计算机可读存储介质存储有至少一个程序，每个所述程序包括指令，所述指令当被终端执行时，使所述终端执行根据权利要求1-8任一项所述的一种分布式流批一体化的水利指标服务方法。
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