CN117009111A - 一种数据处理方法、装置、设备及介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种数据处理方法、装置、设备及介质，属于数据处理技术领域。该方法包括：获取数据发送端发送到消息队列中的车机数据，并确定所述车机数据的数据基准量；响应于数据处理端对所述车机数据的实时消费操作，确定消费数据以及所述消费数据的数据消费量；响应于数据落地端对所述消费数据的存储操作，确定存储数据的数据存储量；根据所述数据基准量、所述数据消费量和所述数据存储量，进行数据一致性校验。通过上述技术方案，能够保证数据在传输和处理过程中的准确性和完整性。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着大数据应用的广泛使用，流式数据处理逐步成为处理海量实时数据的重要手段。然而，在实际的应用场景中，流式数据处理存在诸多问题，如：数据丢失，重复，时序性等一致性的问题，给业务应用带来了诸多的困扰。例如，在车联领域中，一致性问题在车辆健康状态检测中可能导致车辆故障及异常的错误判断和延迟告警；在车辆安全和辅助驾驶系统中，一致性问题可能导致传感器数据处理过程中出现丢失或错误，可能直接导致车辆对周围环境和路况的判断异常，进而影响车辆的决策和控制，危机人身及道路安全。因此，如何确保数据在传输和处理过程中的准确和完整非常重要。
发明内容
本发明提供了一种数据处理方法、装置、设备及介质，以保证全链路数据的一致性，确定数据在传输和处理过程中的准确性和完整性。
根据本发明的一方面，提供了一种数据处理方法，该方法包括：
获取数据发送端发送到消息队列中的车机数据，并确定所述车机数据的数据基准量；
响应于数据处理端对所述车机数据的实时消费操作，确定消费数据以及所述消费数据的数据消费量；
响应于数据落地端对所述消费数据的存储操作，确定存储数据的数据存储量；
根据所述数据基准量、所述数据消费量和所述数据存储量，进行数据一致性校验。
根据本发明的另一方面，提供了一种数据处理装置，该装置包括：
数据获取模块，用于获取数据发送端发送到消息队列中的车机数据，并确定所述车机数据的数据基准量；
消费数据确定模块，用于响应于数据处理端对所述车机数据的实时消费操作，确定消费数据以及所述消费数据的数据消费量；
数据存储量确定模块，用于响应于数据落地端对所述消费数据的存储操作，确定存储数据的数据存储量；
数据校验模块，用于根据所述数据基准量、所述数据消费量和所述数据存储量，进行数据一致性校验。
根据本发明的另一方面，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发明任一实施例所述的数据处理方法。
根据本发明的另一方面，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发明任一实施例所述的数据处理方法。
本发明实施例的技术方案，通过获取数据发送端发送到消息队列中的车机数据，并确定车机数据的数据基准量，之后响应于数据处理端对车机数据的实时消费操作，确定消费数据以及消费数据的数据消费量，进而响应于数据落地端对消费数据的存储操作，确定存储数据的数据存储量，最后根据数据基准量、数据消费量和数据存储量，进行数据一致性校验。上述技术方案，实时监测和验证数据的一致性，从而能够保证数据在传输和处理过程中的准确性和完整性。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明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发明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。
图1是根据本发明实施例一提供的一种数据处理方法的流程图；
图2是根据本发明实施例二提供的一种数据处理方法的流程图；
图3是根据本发明实施例三提供的一种数据处理装置的结构示意图；
图4是实现本发明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发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明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，以便这里描述的本发明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。
此外，还需要说明的是，本发明的技术方案中，所涉及的车机数据等的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。
实施例一
图1是根据本发明实施例一提供的一种数据处理方法的流程图。本实施例可适用于车联领域中的流式数据处理过程中的如何保证数据一致性的情况，该方法可以由数据处理装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，并可集成于承载数据处理功能的电子设备中，例如服务器中的大数据平台。如图1所示，本实施例的数据处理方法可以包括：
S110、获取数据发送端发送到消息队列中的车机数据，并确定车机数据的数据基准量。
本实施例中，数据发送端是指车机数据的数据提供方。所谓车机数据是指车联领域中和车联相关的数据。所谓数据基准量是指上传至大数据平台中的车机数据的数据量，用于后续对车机数据处理过程中的一致性判断。
具体的，数据发送端可以通过Restful接口、实时数据集成工具(如：OracleGolden Gate)、车机模块，基于4G/5G信号将车机数据上传至大数据平台的消息队列中，同时上传车机数据的数据发送量；相应的，大数据平台获取消息队列中的车机数据，并存储上传的数据发送量作为车机数据的数据基准量。
进一步的，有些工具应用无法统计车机数据的数据发送量，则可以依赖消息队列中实际的数据接收量来确定车机数据的数据基准量，具体可以是，根据消息队列中的起始数据偏移和结束数据偏移，确定车机数据的数据基准量。
其中，起始数据偏移是指开始接收数据时的偏移标记。结束数据偏移是是接收数据完成时的偏移标记。
具体的，可以将消息队列中结束数据偏移与起始数据偏移之间的差值，作为车机数据的数据基准量。
可以理解的是，通过消息队列中的数据偏移来确定车机数据的数据基准量，能够在无法准确得到数据发送量的情况下，准确确定数据基准量，从而为后续数据一致性验证奠定基础。
S120、响应于数据处理端对车机数据的实时消费操作，确定消费数据以及消费数据的数据消费量。
本实施例中，数据处理端是指对车机数据进行消费的一端，可以对车机数据进行实时处理分析。所谓消费数据是指数据处理端所消费的车机数据。所谓数据消费量是指消费数据的数据量。所述实时消费操作是指对车机数据进行处理的相关操作。
具体的，数据处理端可以基于主流的实时处理技术栈，如Apache Flink，FlinkSQL和Sparkstreaming，对接收到的数据进行实时的处理分析。在数据处理过程中，实时统计并记录消费数据的数据消费量。
S130、响应于数据落地端对消费数据的存储操作，确定存储数据的数据存储量。
本实施例中，数据落地端是指用于存储消费数据的一端。所谓存储数据是指对消费数据进行存储的数据，也即落地数据。所谓数据存储量是指存储数据的数据量。
具体的，数据落地端可以将消费数据存储在存储系统中，常见存储系统包括Hive和HBase。一种可选方式，在消费数据写入Hive表时，可以使用Hive的分区功能，将消费数据按日期进行分区存储，每日结束后，统计每个分区的数据量，得到存储数据的数据存储量。另一种可选方式，将消费数据写入HBase中，可以给HBase列簇增加计数器或者引入数据版本管理，来统计存入数据的数据量，从而确定存储数据的数据存储量。
S140、根据数据基准量、数据消费量和数据存储量，进行数据一致性校验。
一种可选方式，根据数据基准量和数据消费量，确定数据处理端中消费数据是否与车机数据一致；根据数据基准量和数据存储量，确定数据落地端中存储数据是否与车机数据一致。
具体的，若数据基准量和数据消费量一致，则确定数据处理端中消费数据与车机数据一致。若数据基准量和数据存储量一致，则确定数据落地端中的存储数据与车机数据一致。
可以理解的是，通过数据在传输过程和处理过程中的数据量与数据基准量进行比对，从而可以确保数据在传输和处理过程中的完整性。
进一步的，若消费数据与车机数据不一致，和/或，存储数据与车机数据不一致，则指示数据处理端和/或数据存储端进行数据重处理操作。一种可选方式，若消费数据和车机数据不一致，则指示数据处理端进行数据重处理操作，即重新对车机数据进行消费。若存储数据与车机数据不一致，则指示数据存储端对消费数据进程重处理操作，即重新对消费数据进行存储。
可以理解的是，在数据传输和处理过程中，增加数据重处理操作，可以使得数据处理端或数据落地端重新进行数据处理，从而确保数据传输和处理过程是否真的异常。
若数据重处理后，消费数据与车机数据不一致，和/或，存储数据与车机数据不一致，则生成告警信息，以指示相关人员进行异常处理。
可以理解的是，在数据重处理后，消费数据、存储数据仍和车机数据不一致，则向相关人员进行告警。
本发明实施例的技术方案，通过获取数据发送端发送到消息队列中的车机数据，并确定车机数据的数据基准量，之后响应于数据处理端对车机数据的实时消费操作，确定消费数据以及消费数据的数据消费量，进而响应于数据落地端对消费数据的存储操作，确定存储数据的数据存储量，最后根据数据基准量、数据消费量和数据存储量，进行数据一致性校验。上述技术方案，实时监测和验证数据的一致性，从而能够保证数据在传输和处理过程中的准确性和完整性。
实施例二
图2是根据本发明实施例二提供的一种数据处理方法的流程图。本实施例在上述实施例的基础上，对全链路数据进行监控，提供一种可选方案。如图2所示，本实施例的数据处理方法可以包括：
S210、获取数据发送端发送到消息队列中的车机数据，并确定车机数据的数据基准量。
S220、响应于数据处理端对车机数据的实时消费操作，确定消费数据以及消费数据的数据消费量。
S230、响应于数据落地端对消费数据的存储操作，确定存储数据的数据存储量。
S240、根据数据基准量、数据消费量和数据存储量，进行数据一致性校验。
S250、对消息队列、数据处理端以及数据落地端进行数据实时监控。
本实施例中，可以对数据处理整个链路中各环节进行实时监控。
一种可选方式，根据消息队列接收数据的数据接收频率，对消息队列进行断流监控；根据数据处理端的应用程序接口API状态，对数据处理端的任务处理状态进行监控；根据数据处理端的数据消费速率，对数据处理端的消费延时情况进行监控；对数据落地端的存储数据进行数据质量校验；数据质量校验包括下述至少一项：数据完整性校验、数据准确性校验、数据合法性校验和数据异常检测。
其中，数据接收频率是指消息队列接收数据的频率，例如没15s接收一次数据，或者每小时接收一次数据。所谓数据消费速率是指处理处理端消费数据的速率。
可选的，根据消息队列接收数据的数据接收频率，和预设接收频率进行比对，若一致，则表示消息队列正常接收数据，若不一致，则表示消息队列出现断流情况，即不能准确接收数据。
可选的，获取数据处理端的应用程序接口API状态，根据该API接口状态是中断、还是进行中，还是正常，来对数据处理端的任务处理状态进行监控。
可选的，对数据处理端的数据消费速率和预设消费速率进行比对，若一致，则确定数据处理端再实时处理任务时没有消费延时，若不一致，则确定数据处理端在实时处理任务时存在消费延时。
可选的，可以还可以落地端的存储数据进行质量校验，例如，可以基于数据量是否一致，来对存储数据进行完整性校验；又如，可以基于业务逻辑(比如电压电流是否在正常范围内)，对存储数据的数据准确性进行校验；又如，对存储数据是否是加密上传，是否符合预设定义指标，来对存储数据进行合法性校验；再如，可以检查存储数据是否空值或查出预设范围等，来对存储数据进行数据异常检测。
可以理解的是，从数据处理的各个节点进行监测，保证数据在数据处理链路中的准确性。
本发明实施例提供的技术方案，通过获取数据发送端发送到消息队列中的车机数据，并确定车机数据的数据基准量，之后响应于数据处理端对车机数据的实时消费操作，确定消费数据以及消费数据的数据消费量，响应于数据落地端对消费数据的存储操作，确定存储数据的数据存储量，进而根据数据基准量、数据消费量和数据存储量，进行数据一致性校验，同时对消息队列、数据处理端以及数据落地端进行数据实时监控。上述技术方案，通过对全链路数据处理过程进行监控，可以及时发现异常并处理，从而确保数据在整个处理过程中的准确性、完整性和一致性。
实施例三
图3是根据本发明实施例三提供的一种数据处理装置的结构示意图。本实施例可适用于车联领域中的流式数据处理过程中的如何保证数据一致性的情况，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，并可集成于承载数据处理功能的电子设备中，例如服务器中的大数据平台。如图3所示，本实施例的数据处理装置可以包括：
数据获取模块310，用于获取数据发送端发送到消息队列中的车机数据，并确定车机数据的数据基准量；
消费数据确定模块320，用于响应于数据处理端对车机数据的实时消费操作，确定消费数据以及消费数据的数据消费量；
数据存储量确定模块330，用于响应于数据落地端对消费数据的存储操作，确定存储数据的数据存储量；
数据校验模块340，用于根据数据基准量、数据消费量和数据存储量，进行数据一致性校验。
本发明实施例的技术方案，通过获取数据发送端发送到消息队列中的车机数据，并确定车机数据的数据基准量，之后响应于数据处理端对车机数据的实时消费操作，确定消费数据以及消费数据的数据消费量，进而响应于数据落地端对消费数据的存储操作，确定存储数据的数据存储量，最后根据数据基准量、数据消费量和数据存储量，进行数据一致性校验。上述技术方案，实时监测和验证数据的一致性，从而能够保证数据在传输和处理过程中的准确性和完整性。
可选的，数据获取模块310，具体用于：
根据消息队列中的起始数据偏移和结束数据偏移，确定车机数据的数据基准量。
可选的，数据校验模块340，用于：
根据数据基准量和数据消费量，确定数据处理端中消费数据是否与车机数据一致；
根据数据基准量和数据存储量，确定数据落地端中存储数据是否与车机数据一致。
可选的，数据校验模块340，还包括：
数据重处理单元，用于若消费数据与车机数据不一致，和/或，存储数据与车机数据不一致，则指示数据处理端和/或数据存储端进行数据重处理操作。
可选的，数据校验模块340，还包括：
数据告警单元，用于若数据重处理后，消费数据与车机数据不一致，和/或，存储数据与车机数据不一致，则生成告警信息，以指示相关人员进行异常处理。
可选的，该装置还包括：
数据监控模块，用于对消息队列、数据处理端以及数据落地端进行数据实时监控。
可选的，数据监控模块具体用于：
根据消息队列接收数据的数据接收频率，对消息队列进行断流监控；
根据数据处理端的应用程序接口API状态，对数据处理端的任务处理状态进行监控；
根据数据处理端的数据消费速率，对数据处理端的消费延时情况进行监控；
对数据落地端的存储数据进行数据质量校验；数据质量校验包括下述至少一项：数据完整性校验、数据准确性校验、数据合法性校验和数据异常检测。
本发明实施例所提供的数据处理装置可执行本发明任意实施例所提供的数据处理方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4是实现本发明实施例的数据处理方法的电子设备的结构示意图；图4示出了可以用来实施本发明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/或者要求的本发明的实现。
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。
用于实施本发明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。
在本发明的上下文中，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，本发明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，只要能够实现本发明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，并不构成对本发明保护范围的限制。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。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：
获取数据发送端发送到消息队列中的车机数据，并确定所述车机数据的数据基准量；
响应于数据处理端对所述车机数据的实时消费操作，确定消费数据以及所述消费数据的数据消费量；
响应于数据落地端对所述消费数据的存储操作，确定存储数据的数据存储量；
根据所述数据基准量、所述数据消费量和所述数据存储量，进行数据一致性校验。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述车机数据的数据基准量，包括：
根据消息队列中的起始数据偏移和结束数据偏移，确定所述车机数据的数据基准量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据基准量、所述数据消费量和所述数据存储量，进行数据一致性校验，包括：
根据所述数据基准量和所述数据消费量，确定所述数据处理端中消费数据是否与所述车机数据一致；
根据所述数据基准量和所述数据存储量，确定所述数据落地端中存储数据是否与所述车机数据一致。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
若所述消费数据与所述车机数据不一致，和/或，所述存储数据与所述车机数据不一致，则指示所述数据处理端和/或数据存储端进行数据重处理操作。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括：
若数据重处理后，所述消费数据与所述车机数据不一致，和/或，所述存储数据与所述车机数据不一致，则生成告警信息，以指示相关人员进行异常处理。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
对所述消息队列、所述数据处理端以及所述数据落地端进行数据实时监控。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述消息队列、所述数据处理端以及所述数据落地端进行数据实时监控，包括：
根据所述消息队列接收数据的数据接收频率，对所述消息队列进行断流监控；
根据所述数据处理端的应用程序接口API状态，对所述数据处理端的任务处理状态进行监控；
根据所述数据处理端的数据消费速率，对所述数据处理端的消费延时情况进行监控；
对所述数据落地端的存储数据进行数据质量校验；所述数据质量校验包括下述至少一项：数据完整性校验、数据准确性校验、数据合法性校验和数据异常检测。
8.一种数据处理装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取数据发送端发送到消息队列中的车机数据，并确定所述车机数据的数据基准量；
消费数据确定模块，用于响应于数据处理端对所述车机数据的实时消费操作，确定消费数据以及所述消费数据的数据消费量；
数据存储量确定模块，用于响应于数据落地端对所述消费数据的存储操作，确定存储数据的数据存储量；
数据校验模块，用于根据所述数据基准量、所述数据消费量和所述数据存储量，进行数据一致性校验。
9.一种电子设备，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1-7中任一项所述的数据处理方法。
10.一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1-7中任一项所述的数据处理方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202311109115.XA CN117009111A (zh) | 2023-08-30 | 2023-08-30 | 一种数据处理方法、装置、设备及介质 |
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|---|---|
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2023
- 2023-08-30 CN CN202311109115.XA patent/CN117009111A/zh active Pending
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