CN116955504A - 一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。具体包括：获取当前大数据平台的全局数据地图和数据仓库变更信息；根据数据仓库变更信息，确定数据仓库变更信息对应的数据处理链路；根据全局数据地图和数据处理链路，判断数据仓库变更信息是否存在风险；根据判断结果，将发生变更的数据仓库作业上线。本申请实施例的技术方案提高了数据处理的效率和准确性。

Description

一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着计算机技术和人工智能等技术的发展，大数据已经成为了当前社会不容忽视的一部分，但是伴随着大数据的体量越来越庞大，更容易出现问题，因此数据管理和数据安全变得尤为重要。

在管理指标数据过程中常常采用ETL（Extract-Transform-Load，数据仓库技术）作业的方法，处理新的需求时，通过ETL作业进行需求对应的开发，但是这个开发过程容易改变原有的数据处理逻辑，使得指标出数更容易发生未能预见的变化，以致影响数据处理的效率和准确性，浪费发开资源。

发明内容

本申请提供了一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质，以提高数据处理的效率和准确性，并节省开发资源。

根据本申请的一方面，提供了一种数据处理方法，所述方法包括：

获取当前大数据平台的全局数据地图和数据仓库变更信息；

根据数据仓库变更信息，确定发生变更的数据仓库作业；

从数据仓库作业中提取数据库操作脚本；

根据数据库操作脚本和预设的语义分析算法，确定数据仓库变更信息对应的数据处理链路；

根据全局数据地图和数据处理链路，判断数据仓库变更信息是否存在风险；

根据判断结果，将发生变更的数据仓库作业上线。

根据本申请的另一方面，提供了一种数据处理装置，包括：

信息获取模块，用于获取当前大数据平台的全局数据地图和数据仓库变更信息；

链路确定模块，用于根据数据仓库变更信息，确定数据仓库变更信息对应的数据处理链路；

风险判断模块，用于根据全局数据地图和数据处理链路，判断数据仓库变更信息是否存在风险；

作业上线模块，用于根据判断结果，将发生变更的数据仓库作业上线；

其中，链路确定模块包括：作业确定单元，用于根据数据仓库变更信息，确定发生变更的数据仓库作业；

链路确定单元，用于根据数据仓库作业，确定所述数据仓库变更信息对应的数据处理链路；

其中，链路确定单元包括：

脚本提取子单元，用于从数据仓库作业中提取数据库操作脚本；

链路确定子单元，用于根据数据库操作脚本和预设的语义分析算法，确定数据处理链路。

根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

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计算机程序，所述计算机程序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本申请任一实施例所述的数据处理方法。

根据本申请的另一方面，提供了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指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本申请任一实施例所述的数据处理方法。

本申请实施例的技术方案，从全局数据地图的角度出发，根据全局数据地图和数据仓库变更信息对应的数据处理链路进行风险判断，使得本方案对于数据仓库作业的变更影响分析是覆盖全局的。对于较大的大数据平台而言，技术人员很难将全局的细节全部了解透彻，由于全局数据地图包含了所有已有数据仓库作业和其所有SQL脚本的数据处理脉络，因此对于作业变更后的影响分析不会错误任何细节，提高了数据处理的准确性；另一方面，也不需要经验丰富的技术人员进行风险调查，降低了对人工判断的依赖性，从而提高了数据处理的效率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请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

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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。

图1是根据本申请实施例一提供的一种数据处理方法的流程图；

图2是根据本申请实施例二提供的一种数据处理方法的流程图；

图3是根据本申请实施例三提供的一种数据处理装置的结构示意图；

图4是实现本申请实施例的数据处理方法的电子设备的结构示意图。

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的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做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。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一

图1为本申请实施例一提供了一种数据处理方法的流程图，本实施例可适用于对大数据平台中的数据仓库作业进行新增或修改的情况，该方法可以由数据处理装置来执行，该数据处理装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该数据处理装置可配置于电子设备中。如图1所示，该方法包括：

S110、获取当前大数据平台的全局数据地图和数据仓库变更信息。

其中，当前大数据平台可以是需要进行数据仓库作业变更的大数据平台。数据仓库作业可以是利用数据仓库技术进行的数据处理作业，例如可以是ETL（Extract-Transform-Load，数据仓库技术）作业。数据仓库技术用于描述将数据从来源端经过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目的端的过程。全局数据地图可以是当前大数据平台中所有数据仓库作业的数据链路的集合。数据链路可以是数据之间的调用关系或者依赖关系等。数据仓库变更信息则可以是数据仓库作业的变更数据，可以包括但不限于数据仓库作业的修改或者新增的数据仓库作业。

在实际情况中，全局数据地图需要预先保存在大数据平台中，以便于及时获取。而数据仓库变更信息需要根据相关技术人员的在当前大数据平台中的操作进行获取，可能是对已有的数据仓库作业进行的修改，还可能是新增的数据仓库作业。例如，在保险费用（简称保费）的计算过程中，通过ETL作业，可以将用户的保费项目分别进行归纳和计算，然后输出用户需要缴纳的总的保费。当保费项目有变更时（也即需要对新的需求进行开发），则需要相关技术人员通过ETL作业的新增或者修改，以满足项目变更的需求。

在一种可选实施方式中，在所述获取当前大数据平台的全局数据地图和数据仓库变更信息之前，所述方法还可以包括：获取当前大数据平台的至少一个已有数据仓库作业，并确定各已有数据仓库的数据依赖链路；根据各数据依赖链路，确定全局数据地图。

其中，已有数据仓库作业可以是在未进行数据仓库作业变更前，当前大数据平台已经存在的数据仓库作业，可以只有一个，当然现实情况中一般有多个。数据依赖链路可以是当前大数据平台中已有的数据仓库作业对应的数据链路，例如可以是数据调用之间的依赖关系，例如在大数据平台中不同库表之间的依赖。

获取数据依赖链路的方式可以是先对所有的数据仓库作业进行数据库脚本的提取，例如提取SQL（Structured Query Language，结构化查询语言数据库）脚本。由于ETL作业由SQL脚本和作业产出表组成，因此可以直接从所有的数据仓库作业中提取不同的SQL脚本。通过语义解析，得到不同SQL脚本对应的数据依赖链路，将这些数据依赖链路进行整合（例如都保存在同一库表内），即可得到未经过数据仓库作业变更的全局数据地图。其中，语义解析可以采用相关技术中的语义解析算法进行处理，例如可以采用AST（AbstractSyntax Tree，抽象语法树）算法，本申请实施例对此不作限定。

120、根据数据仓库变更信息，确定数据仓库变更信息对应的数据处理链路。

其中，由于数据仓库变更信息导致原有大数据平台中的数据仓库作业发生了新增或修改，数据处理链路可以是这些新增或者修改的数据仓库作业对应的数据依赖。例如，可以先将数据仓库变更信息加载至当前大数据平台中，使得数据仓库作业发生变更，将发生变更的数据仓库作业进行脚本提取和语义分析得到数据仓库变更信息对应的数据处理链路。

在一种可选实施方式中，所述根据数据仓库变更信息，确定数据仓库变更信息对应的数据处理链路，可以包括：根据数据仓库变更信息，确定发生变更的数据仓库作业；根据数据仓库作业，确定数据处理链路。

数据仓库变更信息可以直接确定需要修改或者新增哪些原有的数据仓库作业，从这些发生了变更的数据仓库作业中提取它们当前的SQL脚本，并进行SQL语义分析，即可得到变更的数据仓库作业对应的数据处理链路。

在一种可选实施方式中，所述根据数据仓库作业，确定数据处理链路，可以包括：从数据仓库作业中提取数据库操作脚本；根据数据库操作脚本和预设的语义分析算法，确定数据处理链路。

其中，数据库操作脚本可以是数据仓库作业的组成部分之一，数据库操作脚本可以直接从数据仓库作业中提取出来，例如前述SQL脚本。预设的语义分析算法可以是针对数据库操作脚本而言的，对数据库操作脚本进行予以分析得到数据处理链路的算法。

其中，本申请实施例中对于SQL脚本的语义分析可以精确到字段级别，同时可以支持数据切片的分析。精确到字段级别，是指语义分析结果要能表达字段与字段之间的关系、指标与字段之间的关系。影响分析必须达到字段级别才有意义。例如：一张指标事实表有F1、F2两个度量字段，而指标A从度量F1取数。如果新增/变更的ETL作业只影响了该事实表的F2字段，对F1字段没有影响，那么该ETL作业应该不会影响指标A的出数。

支持数据切片的分析，是指一个库表的数据按某个维度字段的维度值分成多个纪录集，而该库表下游数据链路有多个分支，每个分支只与其中一个纪录集相关。我们将这种纪录集称为数据切片。例如：一张库表有一个叫产品类型的维度字段，原来有A/B/C三种产品类型。该库表的上游数据链路将A/B/C三种产品类型的数据写入该库表。而它的下游数据链路则分别生成A产品销售量、B产品销售量和C产品销售量三个指标。如果现在新增了一种产品类型D，需要新增ETL作业，将D的数据写入该库表，那么对前三种产品的销售量指标出数是没有影响的。

S130、根据全局数据地图和数据处理链路，判断数据仓库变更信息是否存在风险。

可以理解的是，全局数据地图对应的是未经过变更的所有数据仓库作业，数据处理链路对应的是一部分变更后的数据仓库作业。全局数据地图中的调用和/或依赖关系表征了原有的需求，并得到原有需求对应的结果。延续前例，在保费计算的使用场景中，用户原有的保费项目分别进行处理的过程中形成了不同的数据处理链路，这些原有的保费项目对应的数据依赖链路组成了全局数据地图。若当前已有的保费项目无法满足用户需求时，相关技术人员需要在当前已有的保费项目的基础上进行修改或新增。发生变更的保费项目对应的数据处理链路，有可能与全局数据地图中的其他链路发生连锁反应，即这些存在变更信息的数据处理链路会影响到全局数据地图中其他链路的计算结果，从而导致这些计算结果出现错误。如果确实因为这些存在变更信息的数据处理链路影响了已有的全局数据地图的计算结果，那么则认为这些数据仓库变更信息是存在风险的。

在一种可选实施方式中，所述根据全局数据地图和数据处理链路，判断数据仓库变更信息是否存在风险，可以包括：根据全局数据地图和数据处理链路，确定当前大数据平台的指标出数变化量；根据指标出数变化量，判断数据仓库变更信息是否存在风险。

其中，指标出数可以是全局数据地图中不同数据依赖链路的计算结果，指标出数变化量可以是在经过数据仓库作业的变更后，这些计算结果发生的变化量。指标出数变化量可以直观的确定数据仓库变更信息有无风险。在一种可选实施方式中，所述根据指标出数变化量，判断数据仓库变更信息是否存在风险，可以包括：若指标出数变化量超过预设的风险阈值，则确定数据仓库变更信息存在风险。其中，风险阈值是对指标出数变化量的衡量标准，如果指标出数变化量超过了这个风险阈值，则认为这个数据仓库变更信息存在风险；同理，若指标出数变化量没有超过这个风险阈值，则可以确定这个数据仓库变更信息对整体的指标出数没有影响，也就不会影响到整个大数据平台的作业产出。

延续前例，以保费的计算为例，保费中包括不同的保险项目，新增和/或修改了某些ETL作业后，在大数据平台中存在的调用和依赖关系可能会受到影响，使得某些保险项目的保费由本来的计算结果变成了偏差较大的其他结果，因此可以判断该新增或修改的ETL作业是存在风险问题的，需要进行进一步的修正。同理，若新增和/或修改的ETL作业对其他保费项目的计算结果没有影响或者影响非常微小，则认为该新增和/或修改的ETL作业的没有风险或者风险较小（是在用户可接受的范围内的）。

可以理解的是，在这种变更作业的风险分析的影响下，相关技术人员在对变更的数据仓库作业进行修正时，更可以倾向于利用大数据平台中已有的库表和在原有的ETL作业的基础上补充新的功能，而并非随意新增库表和ETL作业，有效地避免了大数据平台模型结构的野蛮生长，使得平台内部的结果保持较好的秩序，节省了大量的开发资源。

S140、根据判断结果，将发生变更的数据仓库作业上线。

如果数据仓库变更信息存在风险，则需要相关技术人员重新对数据仓库作业进行修正；如果数据仓库变更信息不存在风险，则可以控制这些发生变更的数据仓库作业上线加载到当前大数据平台中用于用户服务。

在一种可选实施方式中，在所述根据判断结果，将发生变更的数据仓库作业上线之后，所述方法还可以包括：将数据仓库变更信息对应的数据处理链路添加至全局数据地图，以更新全局数据地图。

可以理解的是，如果变更的数据仓库作业可以上线，也即该发生变更的数据仓库作业是没有风险的，对原有的全局数据地图没有影响，那么可以将发生变更的数据仓库作业对应的数据处理链路更新至全局数据地图中，用于后续新增或修改的数据仓库作业的风险判断。

本申请实施例的技术方案，从全局数据地图的角度出发，根据全局数据地图和数据仓库变更信息对应的数据处理链路进行风险判断，使得本方案对于数据仓库作业的变更影响分析是覆盖全局的。对于较大的大数据平台而言，技术人员很难将全局的细节全部了解透彻，由于全局数据地图包含了所有已有数据仓库作业和其所有SQL脚本的数据处理脉络，因此对于作业变更后的影响分析不会错误任何细节，提高了数据处理的准确性；另一方面，也不需要经验丰富的技术人员进行风险调查，降低了对人工判断的依赖性，从而提高了数据处理的效率。

实施例二

图2为本申请实施例二提供的一种数据处理方法的流程图，本实施例是在前述各实施方式的基础上提供的一种优选实施例。如图2所示，该方法包括：

本实施例针对大数据平台的变更指标数据需求处理场景，借助SQL语义分析技术对新增或者修改的处于开发/测试阶段的ETL作业进行影响分析，生成影响分析报告，帮助开发人员判断ETL作业新增和/或修改是否影响原有指标出数，减少新需求开发引起的指标数据质量问题。具体如下：

S210、对已有ETL作业进行解析，生成全局数据地图。

对大数据平台中部署运行的所有ETL作业，提取其中的SQL脚本，对这些SQL脚本进行语义分析，获得其数据依赖链路。所有ETL作业的数据依赖链路整合在一起，形成大数据平台的全局数据地图。这个全局数据地图将作为后续新增和/或修改ETL作业的影响分析的基准。

S220、指标数据需求的ETL作业开发。

开发人员根据指标数据需求的分析设计结果进行开发实现。指标数据需求一般都涉及数据处理过程环节的新增或者环节内部数据处理逻辑的补充和调整。

S230、新增和/或修改的ETL作业上线前影响分析。

指标数据需求开发的所有新增和/或修改的ETL作业在上线前（开发阶段或者测试阶段），提取其SQL脚本进行语义分析，将分析结果与全局数据地图相结合进行影响分析，生成影响分析报告。

S240、根据影响分析结果决定开发调整或者上线。

根据全局指标出数的变化情况，判断新增和/或修改的ETL作业上线是否存在风险。如果存在，则返回S220处理，否则进入S250。

S250、上线后的ETL作业解析，更新全局数据地图。

将新增/变更的ETL作业发布上线、正式运行，同时对这些ETL作业进行解析，将解析结果更新到全局数据地图，作为下一次影响分析的基准。

实施例三

图3为本申请实施例三提供的一种数据处理装置的结构示意图。如图3所示，该装置300包括：

信息获取模块310，用于获取当前大数据平台的全局数据地图和数据仓库变更信息；

链路确定模块320，用于根据数据仓库变更信息，确定数据仓库变更信息对应的数据处理链路；

风险判断模块330，用于根据全局数据地图和数据处理链路，判断数据仓库变更信息是否存在风险；

作业上线模块340，用于根据判断结果，将发生变更的数据仓库作业上线。

本申请实施例的技术方案，从全局数据地图的角度出发，根据全局数据地图和数据仓库变更信息对应的数据处理链路进行风险判断，使得本方案对于数据仓库作业的变更影响分析是覆盖全局的。对于较大的大数据平台而言，技术人员很难将全局的细节全部了解透彻，由于全局数据地图包含了所有已有数据仓库作业和其所有SQL脚本的数据处理脉络，因此对于作业变更后的影响分析不会错误任何细节，提高了数据处理的准确性；另一方面，也不需要经验丰富的技术人员进行风险调查，降低了对人工判断的依赖性，从而提高了数据处理的效率。

在一种可选实施方式中，所述链路确定模块320可以包括：

作业确定单元，用于根据数据仓库变更信息，确定发生变更的数据仓库作业；

链路确定单元，用于根据数据仓库作业，确定数据处理链路。

在一种可选实施方式中，所述链路确定单元可以包括：

脚本提取子单元，用于从数据仓库作业中提取数据库操作脚本；

链路确定子单元，用于根据数据库操作脚本和预设的语义分析算法，确定数据处理链路。

在一种可选实施方式中，所述风险判断模块330可以包括：

指标出数变化量确定单元，用于根据全局数据地图和数据处理链路，确定当前大数据平台的指标出数变化量；

风险判断单元，用于根据指标出数变化量，判断数据仓库变更信息是否存在风险。

在一种可选实施方式中，所述风险判断单元可以具体用于：

若指标出数变化量超过预设的风险阈值，则确定数据仓库变更信息存在风险。

在一种可选实施方式中，所述装置300还可以包括：

数据依赖链路确定模块，用于获取当前大数据平台的至少一个已有数据仓库作业，并确定各已有数据仓库的数据依赖链路；

全局数据地图确定模块，用于根据各数据依赖链路，确定全局数据地图。

在一种可选实施方式中，所述装置300还可以包括：

数据地图更新模块，用于将数据仓库变更信息对应的数据处理链路添加至全局数据地图，以更新全局数据地图。

本申请实施例所提供的数据处理装置可执行本申请任意实施例所提供的数据处理方法，具备执行各数据处理方法相应的功能模块和有益效果。

实施例四

图4示出了可以用来实施本申请的实施例的电子设备10的结构示意图。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（如头盔、眼镜、手表等）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/或者要求的本申请的实现。

如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器（ROM）12、随机访问存储器（RAM）13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器（ROM）12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器（RAM）13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出（I/O）接口15也连接至总线14。

电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10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。

处理器11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。处理器11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处理器、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。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如数据处理方法。

在一些实施例中，数据处理方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的数据处理方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行数据处理方法。

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。

用于实施本申请的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序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，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序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。

在本申请的上下文中，计算机可读存储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计算机程序。计算机可读存储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。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。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，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：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电子设备。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）、区块链网络和互联网。

计算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服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

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，本申请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，只要能够实现本申请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，并不构成对本申请保护范围的限制。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。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (8)

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前大数据平台的全局数据地图和数据仓库变更信息；

根据所述数据仓库变更信息，确定发生变更的数据仓库作业；

从所述数据仓库作业中提取数据库操作脚本；

根据所述数据库操作脚本和预设的语义分析算法，确定所述数据仓库变更信息对应的数据处理链路；

根据所述全局数据地图和所述数据处理链路，判断所述数据仓库变更信息是否存在风险；

根据判断结果，将发生变更的数据仓库作业上线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述全局数据地图和所述数据处理链路，判断所述数据仓库变更信息是否存在风险，包括：

根据所述全局数据地图和所述数据处理链路，确定所述当前大数据平台的指标出数变化量；

根据所述指标出数变化量，判断所述数据仓库变更信息是否存在风险。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述指标出数变化量，判断所述数据仓库变更信息是否存在风险，包括：

若所述指标出数变化量超过预设的风险阈值，则确定所述数据仓库变更信息存在风险。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取当前大数据平台的全局数据地图和数据仓库变更信息之前，所述方法还包括：

获取所述当前大数据平台的至少一个已有数据仓库作业，并确定各已有数据仓库的数据依赖链路；

根据各数据依赖链路，确定所述全局数据地图。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据判断结果，将发生变更的数据仓库作业上线之后，所述方法还包括：

将所述数据仓库变更信息对应的数据处理链路添加至所述全局数据地图，以更新所述全局数据地图。

6.一种数据处理装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于获取当前大数据平台的全局数据地图和数据仓库变更信息；

链路确定模块，用于根据所述数据仓库变更信息，确定所述数据仓库变更信息对应的数据处理链路；

风险判断模块，用于根据所述全局数据地图和所述数据处理链路，判断所述数据仓库变更信息是否存在风险；

作业上线模块，用于根据判断结果，将发生变更的数据仓库作业上线；

其中，所述链路确定模块包括：作业确定单元，用于根据数据仓库变更信息，确定发生变更的数据仓库作业；

链路确定单元，用于根据所述数据仓库作业，确定所述数据仓库变更信息对应的数据处理链路；

其中，所述链路确定单元包括：

脚本提取子单元，用于从所述数据仓库作业中提取数据库操作脚本；

链路确定子单元，用于根据所述数据库操作脚本和预设的语义分析算法，确定所述数据处理链路。

7. 一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

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计算机程序，所述计算机程序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1-5中任一项所述的数据处理方法。

8.一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指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述的数据处理方法。