[發明專利]一種基于流式計算引擎的實時數據處理方法及裝置在審
| 申請號: | 201510089780.6 | 申請日: | 2015-02-27 |
| 公開(公告)號: | CN104615777A | 公開(公告)日: | 2015-05-13 |
| 發明(設計)人: | 徐正禮;魏金雷;趙明超;臧勇真;牛碩 | 申請(專利權)人: | 浪潮集團有限公司 |
| 主分類號: | G06F17/30 | 分類號: | G06F17/30 |
| 代理公司: | 濟南信達專利事務所有限公司 37100 | 代理人: | 李世喆 |
| 地址: | 250100 山東*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 計算 引擎 實時 數據處理 方法 裝置 | ||
1.一種基于流式計算引擎的實時數據處理方法,其特征在于,包括:
創建Storm的消息隊列;
將數據存入數據庫中,并備份至所述Storm的消息隊列;
Storm中的Spout實時監聽所述消息隊列,在監聽到有數據被存入所述Storm的消息隊列時,拉取所述Storm的消息隊列中當前被存入的數據,并將拉取的數據發送給Storm中的Bolt;
Bolt根據預先獲取的邏輯規則,對所述拉取的數據進行邏輯處理,以將邏輯處理后的數據更新到所述數據庫中。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在所述創建Storm的消息隊列之后,進一步包括:
根據預先設定的類型,指定所述消息隊列中的標簽;
根據指定的標簽區分所述消息隊列中不同類型的數據。
3.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,在所述將拉取的數據發送給Storm中的Bolt之后,進一步包括:
Spout根據預先設置的過濾規則對所述拉取的數據進行過濾。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,進一步包括:
創建sqoop定時任務,在每隔所述sqoop定時任務設定的時間段時向數據源抽取數據;
由sqoop定時任務執行所述的將數據存入數據庫中,并備份至所述Storm的消息隊列。
5.根據權利要求1至4中任一所述的方法,其特征在于,進一步包括:
Spout確定所述Bolt是否成功對所述拉取的數據進行邏輯處理,在確定結果為Bolt成功對所述拉取的數據進行邏輯處理時,Spout將所述拉取的數據從所述Storm的消息隊列中移除;在所述Bolt未成功對所述拉取的數據進行邏輯處理時,分析未成功的原因,在分析結果為所述拉取的數據為臟數據時,Spout將所述拉取的數據從所述Storm的消息隊列中移除,在分析結果為數據處理超時時,Spout將所述拉取的數據重新發送給Bolt。
6.一種基于流式計算引擎的實時數據處理裝置,其特征在于,包括:
創建單元,用于創建Storm的消息隊列;
數據備份單元,用于將數據存入數據庫中,并備份至所述Storm的消息隊列;
Spout單元,位于Storm中,用于實時監聽所述消息隊列,在監聽到有數據被存入所述Storm的消息隊列時,拉取所述Storm的消息隊列中當前被存入的數據,并將拉取的數據發送給Storm中的Bolt單元;
Bolt單元,位于Storm中,用于根據預先獲取的邏輯規則,對所述拉取的數據進行邏輯處理,以將邏輯處理后的數據更新到所述數據庫中。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,進一步包括:
指定區分單元,用于根據預先設定的類型,指定所述消息隊列中的標簽;根據指定的標簽區分所述消息隊列中不同類型的數據。
8.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,Spout單元,用于根據預先設置的過濾規則對所述拉取的數據進行過濾。
9.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,
所述創建單元,用于創建sqoop定時任務;
進一步包括:sqoop定時任務,用于在每隔所述sqoop定時任務設定的時間段時向數據源抽取數據;由sqoop定時任務執行所述的將數據存入數據庫中,并備份至所述Storm的消息隊列。
10.根據權利要求6至9中任一所述的裝置,其特征在于,
Spout單元,用于確定所述Bolt單元是否成功對所述拉取的數據進行邏輯處理,在確定結果為Bolt單元成功對所述拉取的數據進行邏輯處理時,Spout將所述拉取的數據從所述Storm的消息隊列中移除;在所述Bolt單元未成功對所述拉取的數據進行邏輯處理時,分析未成功的原因,在分析結果為所述拉取的數據為臟數據時,Spout單元將所述拉取的數據從所述Storm的消息隊列中移除,在分析結果為數據處理超時時,Spout單元將所述拉取的數據重新發送給Bolt單元。
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