[發(fā)明專利]網(wǎng)絡(luò)游戲數(shù)據(jù)處理方法

在審

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• 申請日: 2014-12-05
• 公開（公告）號: CN104462811A
• 公開（公告）日: 2015-03-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 范小龍
• 申請（專利權(quán)）人: 云中萬維(北京)科技有限公司
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種網(wǎng)絡(luò)游戲數(shù)據(jù)處理方法。

背景技術(shù)

目前，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域比較好的產(chǎn)品都處于移動互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，比如友盟和talkingdata兩家公司，前者已經(jīng)被阿里巴巴收購，后者已經(jīng)融資估值過1000萬美元，他們都是針對移動產(chǎn)品，特別是移動游戲產(chǎn)品做數(shù)據(jù)采集，存儲，分析，計算的數(shù)據(jù)處理公司，兩家公司都有基于hadoop(apache基金會提供的開源技術(shù)大數(shù)據(jù)處理方案)的分析業(yè)務(wù)，友盟主要基于大數(shù)據(jù)計算，而talkingdata主要基于數(shù)據(jù)的線性分析和ABTest測試方法，通過數(shù)學(xué)回歸來驗證數(shù)據(jù)模型正確來指導(dǎo)產(chǎn)品改進。

上述產(chǎn)品或方法存在以下缺陷或不足：(1)海量數(shù)據(jù)的計算量解決的問題(收集數(shù)據(jù)越多，分析越準(zhǔn)確，但是數(shù)據(jù)量過大，沒法快速分析完成，解決問題時機錯過)；(2)分析模型未量化，未標(biāo)準(zhǔn)化，分析依賴人工經(jīng)驗(分析點和分析方法以及數(shù)據(jù)量都沒有標(biāo)準(zhǔn)可以參考，完全依賴過往分析經(jīng)驗)；(3)機器規(guī)模較大和效率較低(數(shù)據(jù)收集和存儲都依賴大規(guī)模機房集群，而處理數(shù)據(jù)同樣需要大量設(shè)備，造成數(shù)據(jù)較低，容易錯過解決問題的最佳時機)。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是提供一種針對網(wǎng)絡(luò)游戲數(shù)據(jù)收集分析處理的網(wǎng)絡(luò)游戲數(shù)據(jù)處理方法，該方法具有運行效率高，為網(wǎng)絡(luò)游戲產(chǎn)品的改進提供可靠的輔助支撐。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的：

一種網(wǎng)絡(luò)游戲數(shù)據(jù)處理方法，包括如下步驟：

S1，收集客戶端的數(shù)據(jù)信息；

S2，通過json化的文件格式封裝收集的數(shù)據(jù)信息；

S3，以http形式將封裝后的數(shù)據(jù)信息傳遞給服務(wù)器；

S4，服務(wù)器上的數(shù)據(jù)信息存儲到數(shù)據(jù)庫中后進行計算處理并存儲計算結(jié)果，計算時分成離線和在線兩部分，離線部分由hadoop計算完成，在線部分由java實現(xiàn)完成；

S5，以圖表方式將計算結(jié)果展示出來。

通過上述本發(fā)明的技術(shù)方案，本發(fā)明的網(wǎng)絡(luò)游戲數(shù)據(jù)處理方法處理效率高，能為網(wǎng)絡(luò)游戲產(chǎn)品的改進提供可靠的輔助支撐。

附圖說明

圖1為本發(fā)明網(wǎng)絡(luò)游戲數(shù)據(jù)處理方法的流程框圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式進行詳細(xì)說明：

如圖1所示，一種網(wǎng)絡(luò)游戲數(shù)據(jù)處理方法，用于對網(wǎng)絡(luò)游戲產(chǎn)品的數(shù)據(jù)的收集和處理，其包括如下步驟：收集客戶端的信息數(shù)據(jù)，通過json化的文件格式封裝，以http形式傳遞給服務(wù)器后，存儲到數(shù)據(jù)庫中而后進行計算并存儲計算結(jié)果，最終以圖表方式展示出來，具體為：

S1，收集客戶端的數(shù)據(jù)信息，收集游戲客戶端的數(shù)據(jù)信息，其中，客戶端信息的收集通過基于C++形式的客戶端、通過json格式的javascript代碼或者通過植入ios或者android的sdk三種方式中的任一種方式來實現(xiàn)。

所述的C++形式的客戶端采用多進程協(xié)同工作的方法，該方法模擬了google的chrome瀏覽器的技術(shù)，每個操作步驟都是通過引導(dǎo)一個程序啟動來執(zhí)行，執(zhí)行完后，在啟動一個新的進程來操作下一步操作，以避免復(fù)雜進程或者復(fù)雜線程邏輯，同時可以滿足多進程協(xié)同工作，由于每個進程占用內(nèi)存較小，通過多個進程來操作，使得對當(dāng)前運行的較大內(nèi)存需求的軟件沒有內(nèi)存限制影響，通過多進程協(xié)作，使得安全和監(jiān)控及駐留客戶端程序有很高的安全保證，可以保證數(shù)據(jù)遷移也可以通過進程間相互協(xié)調(diào)，當(dāng)某一個進程異常時，還可以通過重新啟動一個進程來傳遞錯誤信息，這比以往的客戶端程序更為可靠。

S2，通過json化的文件格式封裝收集的數(shù)據(jù)信息；

S3，以http形式將封裝后的數(shù)據(jù)信息傳遞給服務(wù)器；

S4，服務(wù)器上的數(shù)據(jù)信息存儲到數(shù)據(jù)庫中后進行計算處理并存儲計算結(jié)果，計算時分成離線和在線兩部分，離線部分由hadoop計算完成，在線部分由java實現(xiàn)完成；

所述的服務(wù)器采用的是原始數(shù)據(jù)存儲，直接將收集的數(shù)據(jù)原始保存，以json的格式化存儲，先存儲，再計算，存儲與計算分離。

所述的服務(wù)器上的數(shù)據(jù)庫原則不做刪除和計算操作，只進行插入數(shù)據(jù)、存儲以及必要的查詢，查詢計算的工作由java程序來完成。這樣的設(shè)計使得計算量和存儲可以分開由不同的設(shè)備來處理，可以分別提升自己需要的硬件配置。