CN111221698A - 任务数据采集方法与装置 - Google Patents
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Abstract
本公开提供一种任务数据采集方法与装置，涉及数据处理技术领域。任务数据采集方法包括：为n个子任务建立对应的n个数据收集器；获取所述子任务的执行信息，根据所述执行信息获取所述数据收集器中记录的预设统计维度；在所述数据收集器中查找到所述预设统计维度对应的统计数值；判断所述预设统计维度对应的统计种类，根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值；在所述n个子任务执行完毕后，对所述n个数据收集器进行汇总。本公开提供的任务数据采集方法可以提高数据采集的效率。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种任务数据采集方法与装置。
背景技术
在Hadoop大数据平台上，MapReduce是一种广泛应用的数据处理框架，平台也提供了对于MapReduce任务的监控以及执行日志查看功能，但是任务的成功并不代表所有数据处理的都正确，这时就需要采集更加精细的执行过程数据，比如通过对输入及输出的数据量计数，来判断数据量是否正确。
目前MapReduce框架中提供了counter计数器，用于采集任务执行过程中的必要计数，以统计资源消耗、输入输出数据总量等信息。如果有其它计数器需要，也可以在处理过程中添加自定义计数器以及计数逻辑，在任务运行结束后查找计数器的计数值。
由于每个计数器只能得到一个结果数据，当采集要求更精细或者统计某些维度下的计数时，统计需求难以得到满足。例如分别统计每个输入数据文件的行数，则需要为每个文件添加一个计数器，如果按照更多的条件计数，比如根据输入文件以及写入日期计数，那就不再可枚举，也就无法通过计数器来实现了。
需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种任务数据采集方法与任务数据采集装置，用于至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的MapReduce框架运行过程中难以满足数据统计需求问题。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种任务数据采集方法，包括：为n个子任务建立对应的n个数据收集器；获取所述子任务的执行信息，根据所述执行信息获取所述数据收集器中记录的预设统计维度；在所述数据收集器中查找到所述预设统计维度对应的统计数值；判断所述预设统计维度对应的统计种类，根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值；在所述n个子任务执行完毕后，对所述n个数据收集器进行汇总。
在本公开的一种示例性实施例中，所述统计种类包括计数、极值、汇总。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值包括：
在所述统计种类为计数时，将所述统计数值加一生成新值，并用所述新值替换所述统计数值。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值包括：
当所述统计种类为极大值时，在所述执行信息中获取所述预设统计维度对应的数值，并与所述统计数值进行比较，将二者中较大者作为新的统计数值写入所述数据收集器。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值包括：
当所述统计种类为极小值时，在所述执行信息中获取所述预设统计维度对应的数值，并与所述统计数值进行比较，将二者中较小者作为新的统计数值写入所述数据收集器。
在本公开的一种示例性实施例中，所述根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值包括：
当所述统计种类为汇总时，在所述执行信息中获取所述预设统计维度对应的数值，将所述数值与所述统计数值之和作为新的统计数值写入所述数据收集器。
在本公开的一种示例性实施例中，所述对所述n个数据收集器进行汇总包括：
将n个所述数据收集器中的数据逐条转化为预设格式，通过预设输出方法写入与任务对应的统计文件中。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种任务数据采集装置，包括：
数据收集器创建模块，设置为n个子任务建立对应的n个数据收集器；
数据识别模块，设置为获取所述子任务的执行信息，根据所述执行信息获取所述数据收集器中记录的预设统计维度；
数据确值模块，设置为在所述数据收集器中查找到所述预设统计维度对应的统计数值；
数值更新模块，设置为判断所述预设统计维度对应的统计种类，根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值；
数据汇总模块，设置为在所述n个子任务执行完毕后，对所述n个数据收集器进行汇总；
根据本公开的第三方面，提供一种任务数据采集装置，包括：存储器；以及耦合到所属存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如上述任意一项所述的方法。
根据本公开的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述的任务数据采集方法。
本公开实施例通过在MapReduce执行过程中按照预设条件对各子任务实时收集任务信息、更新统计数据，并在任务执行后汇总统计数据，可以在不增加其它任务，不显著增加资源消耗的情况下，实现对MapReduce执行过程数据更加精细的数据采集，并在进行结果核对或者查询执行日志之前，就能够对任务执行过程有一个较全面的检查及诊断，实现精细化的MapReduce执行过程监控及异常发现。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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示意性示出本公开示例性实施例中任务数据采集方法的流程图。
图2示意性示出本公开示例性实施例中任务数据采集方法的流程图。
图3示意性示出本公开示例性实施例中任务数据采集方法的流程图。
图4示意性示出本公开一个示例性实施例中一种任务数据采集装置的方框图。
图5示意性示出本公开一个示例性实施例中一种电子设备的方框图。
图6示意性示出本公开一个示例性实施例中一种计算机可读存储介质的示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本公开的实施方式的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本公开的技术方案而省略所述特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知技术方案以避免喧宾夺主而使得本公开的各方面变得模糊。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
下面结合附图对本公开示例实施方式进行详细说明。
图1示意性示出本公开示例性实施例中任务数据采集方法的流程图。参考图1，任务数据采集方法100可以包括：
步骤S102，为n个子任务建立对应的n个数据收集器；
步骤S104，获取所述子任务的执行信息，根据所述执行信息获取所述数据收集器中记录的预设统计维度；
步骤S106，在所述数据收集器中查找到所述预设统计维度对应的统计数值；
步骤S108，判断所述预设统计维度对应的统计种类，根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值；
步骤S110，在所述n个子任务执行完毕后，对所述n个数据收集器进行汇总。
本公开实施例通过在MapReduce执行过程中按照预设条件对各子任务实时收集任务信息、更新统计数据，并在任务执行后汇总统计数据，可以在不增加其它任务，不显著增加资源消耗的情况下，实现对MapReduce执行过程数据更加精细的数据采集，并在进行结果核对或者查询执行日志之前，就能够对任务执行过程有一个较全面的检查及诊断，实现精细化的MapReduce执行过程监控及异常发现。
下面，对任务数据采集方法100的各步骤进行详细说明。
本公开技术方案的一个实施例是在MapReduce各个子任务中，分别建立一个数据收集器(该数据收集器例如为哈希表)，并在数据收集器中维护一个集合，同于存储收集的数据。任务完成时，将数据收集器中的数据通过预设输出方式写入HDFS文件***，并在任务结束后将HDFS文件***中的采集数据进行整合处理，供后续的监控及检核需要使用。
在步骤S102，为n个子任务建立对应的n个数据收集器。
以MapReduce任务为例，可以在Mapper及Reducer初始化时为每个子任务构造一个数据收集器，并为每个子任务设置预设统计维度。例如，可以初始化子任务的基本信息JobId、JobName、输入文件路径及名称、任务阶段、mapper或reducer实现类名等作为数据收集维度。预设统计维度还可以有多种，本领域技术人员可以根据实际需求设置。
此外，可以在每个数据收集器中构造一个哈希表来维护收集数据的集合，将需要收集数据的预设数据维度写入一个List中，作为哈希表的键名(键名)，并将需要收集的数值或其它数据值作为该键名对应的键值，写入到哈希表中。
在一些实施例中，还可以在任务提交前，以MultipleOutputs这种多输出的方式构建任务输出，除了任务本身的输出数据以外，设置数据收集器的文件输出格式，例如通过addNamedOut方法声明数据收集器中数据采集文件的输出格式(例如Text格式)，便于任务完成后对数据采集文件进行合并。
在步骤S104，获取所述子任务的执行信息，根据所述执行信息获取所述数据收集器中记录的预设统计维度。
在步骤S106，在所述数据收集器中查找到所述预设统计维度对应的统计数值。
在步骤S108，判断所述预设统计维度对应的统计种类，根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值。
在子任务执行过程中，可以获取多条执行信息，在这些执行信息中查找该子任务的对应的数据收集器中记录的预设统计维度，当发现执行信息中存在预设统计维度中的一个或多个时，对该执行信息进行进一步处理。
首先可以确认该执行信息涉及的预设统计维度的种类，并通过数据收集器中的预设值判断每个预设统计维度对应的统计种类。可以在每个数据收集器中预设多个统计种类，并提供对应于每个统计种类的数据更新方法。
在本公开实施例中，数据收集器提供的统计种类例如可以包括计数、求极值、汇总等。在其他一些实施例中，数据收集器还可以设置更多统计种类，并提供对应的可执行的数据更新方法，本公开不以此为限。
图2是一个实施例中步骤S108的子步骤示意图。
参考图2，步骤S108可以包括：
步骤S1081，判断预设统计维度对应的统计种类；
步骤S1082，在统计种类为计数时，将统计数值加一生成新值，并用新值替换统计数值；
步骤S1083，当统计种类为极大值时，在执行信息中获取预设统计维度对应的数值，并与统计数值进行比较，将二者中较大者作为新的统计数值写入数据收集器；
步骤S1084，当统计种类为极小值时，在执行信息中获取预设统计维度对应的数值，并与统计数值进行比较，将二者中较小者作为新的统计数值写入数据收集器；
步骤S1085，当统计种类为汇总时，在执行信息中获取预设统计维度对应的数值，将数值与统计数值之和作为新的统计数值写入数据收集器。
在一个实施例中，各数据更新方法分别提供两个参数，第一参数是预设统计维度，也就是上文提到的哈希表的键名；第二参数是一个数值，如果是统计种类是计数，该值默认为1，不需要填写，如果统计种类是其他，可以按需要填入具体数值，例如最新任务执行信息中出现的与预设统计维度相关的数值。
例如可以将对应于计数、求极值、汇总的统计种类的方法分别命名为collectCount、collectMax、collectMin、collectSum。并按以下逻辑更新统计数值：
collectCount：将第一参数作为键名，从哈希表中找到第一参数对应的键值，对该键值加一形成新的键值，然后将第一参数和新的键值写入到哈希表中。
collectMax：将第一参数作为键名，从哈希表中找到第一参数对应的键值，从执行信息中获取第一参数对应的数值写入哈希表作为第二参数，将键值与第二参数中较大的值作为第一参数对应的新的键值写入到哈希表中。collectMin实现方式与collectMax类似，将键值与第二参数中较小的值作为新的键值即可。
collectSum：将第一参数作为键名，从哈希表中找到第一参数对应的键值，从执行信息中获取第一参数对应的数值写入哈希表作为第二参数，将键值与第二参数之和作为第一参数对应的新的键值写入哈希表中。
除以上示例外，还可以设置诸如筛选、分类统计等多种统计种类。对于同一条任务执行信息，由于其可能涉及到多个预设统计维度，可以根据预设统计维度从不同角度提取数据，更新各预设统计维度的统计数据。
在步骤S110，在所述n个子任务执行完毕后，对所述n个数据收集器进行汇总。
在一些实施例中，对n个数据收集器的信息进行汇总可以包括将n个数据收集器中的数据逐条转化为预设格式，通过预设输出方法写入与任务对应的统计文件中。
仍以MapReduce任务执行过程为例，在MapReduce任务的cleanup阶段，可以将哈希表中的数据取出，逐条序列化为预设格式(例如Text格式)，序列化方式为将键名中各个维度值以及键值的值通过逗号分隔组成字符串文本，再通过MultipleOutputs.write方法输出到与任务对应的临时目录中。
在任务执行的Commit阶段，通过重写FileOutputCommitter，一方面将任务产生的各个数据收集文件进行合并成一个文件(HDFS提供对文本文件的合并支持)，另一方面将合并后数据文件从临时目录复制到特定的数据收集目录下。
在后续的处理中，可以将生成的数据文件加载到Hive表中，以SQL的方式进行查询及分析。
图3是本公开一个实施例中任务数据采集方法的流程图。
参考图3，一个任务数据采集流程例如可以包括：
步骤S31，在MapReduce Job构建时使用MultipleOutputs，并通过addNamedOutput添加数据采集的结果输出格式；
步骤S32，在Mapper及Reducer初始化时构造数据采集器collector，并存入任务信息，可以选作数据采集维度，其中，任务信息例如可以为JobId、JobName、输入文件路径及名称、任务阶段、mapper或reducer实现类名等任务基本信息；
步骤S33，在Mapper及Reducer执行过程中通过collector的collectCount，collectMax，collectMin，collectSum等方法分别采集数量，极值及汇总值；
步骤S34，在Mapper及Reducer执行结束时，在cleanup方法中，通过MultipleOutputs.write方法将collector中采集的数据写入临时采集文件中；
步骤S35，重写FileOutputCommitter，在MapReduce任务完成时，将临时目录中的数据采集文件进行合并，并转移到最终的数据采集目录中。
本公开实施例通过在MapReduce任务执行过程中以数据集合的方式构建数据收集器，并支持多统计维度的多统计种类的数据收集，并在任务完成时，将数据收集器中的数据通过多输出方式写入HDFS文件***，可以克服MapReduce框架运行过程中难以满足数据统计需求的问题。
对应于上述方法实施例，本公开还提供一种任务数据采集装置，可以用于执行上述方法实施例。
图4示意性示出本公开一个示例性实施例中一种任务数据采集装置的方框图。
参考图4，任务数据采集装置400可以包括：
数据收集器创建模块402，设置为n个子任务建立对应的n个数据收集器；
数据识别模块404，设置为获取所述子任务的执行信息，根据所述执行信息获取所述数据收集器中记录的预设统计维度；
数据确值模块406，设置为在所述数据收集器中查找到所述预设统计维度对应的统计数值；
数值更新模块408，设置为判断所述预设统计维度对应的统计种类，根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值；
数据汇总模块410，设置为在所述n个子任务执行完毕后，对所述n个数据收集器进行汇总。
在本公开的一种示例性实施例中，所述统计种类包括计数、极值、汇总。
在本公开的一种示例性实施例中，数值更新模块408设置为：
在所述统计种类为计数时，将所述统计数值加一生成新值，并用所述新值替换所述统计数值。
当所述统计种类为极大值时，在所述执行信息中获取所述预设统计维度对应的数值，并与所述统计数值进行比较，将二者中较大者作为新的统计数值写入所述数据收集器。
当所述统计种类为极小值时，在所述执行信息中获取所述预设统计维度对应的数值，并与所述统计数值进行比较，将二者中较小者作为新的统计数值写入所述数据收集器。
当所述统计种类为汇总时，在所述执行信息中获取所述预设统计维度对应的数值，将所述数值与所述统计数值之和作为新的统计数值写入所述数据收集器。
在本公开的一种示例性实施例中，数据汇总模块410设置为：
将n个所述数据收集器中的数据逐条转化为预设格式，通过预设输出方法写入与任务对应的统计文件中。
由于装置400的各功能已在其对应的方法实施例中予以详细说明，本公开于此不再赘述。
应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为***、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“***”。
下面参照图5来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备500。图5显示的电子设备500仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备500以通用计算设备的形式表现。电子设备500的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元510、上述至少一个存储单元520、连接不同***组件(包括存储单元520和处理单元510)的总线530。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元510执行，使得所述处理单元510执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元510可以执行如图1中所示的步骤S102：为n个子任务建立对应的n个数据收集器；步骤S104：获取所述子任务的执行信息，根据所述执行信息获取所述数据收集器中记录的预设统计维度；步骤S105：在所述数据收集器中查找到所述预设统计维度对应的统计数值；步骤S108：判断所述预设统计维度对应的统计种类，根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值。
存储单元520可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)5201和/或高速缓存存储单元5202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)5203。
存储单元520还可以包括具有一组(至少一个)程序模块5205的程序/实用工具5204，这样的程序模块5205包括但不限于：操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线530可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、***总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备500也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备500交互的设备通信，和/或与使得该电子设备500能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口550进行。并且，电子设备500还可以通过网络适配器560与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器560通过总线530与电子设备500的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备500使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
参考图6所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品600，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言-诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言一诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和构思由权利要求指出。
Claims (10)
1.一种任务数据采集方法，其特征在于，包括：
为n个子任务建立对应的n个数据收集器；
获取所述子任务的执行信息，根据所述执行信息获取所述数据收集器中记录的预设统计维度；
在所述数据收集器中查找到所述预设统计维度对应的统计数值；
判断所述预设统计维度对应的统计种类，根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值；
在所述n个子任务执行完毕后，对所述n个数据收集器进行汇总。
2.如权利要求1所述的任务数据采集方法，其特征在于，所述统计种类包括计数、极值、汇总。
3.如权利要求2所述的任务数据采集方法，其特征在于，所述根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值包括：
在所述统计种类为计数时，将所述统计数值加一生成新值，并用所述新值替换所述统计数值。
4.如权利要求2所述的任务数据采集方法，其特征在于，所述根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值包括：
当所述统计种类为极大值时，在所述执行信息中获取所述预设统计维度对应的数值，并与所述统计数值进行比较，将二者中较大者作为新的统计数值写入所述数据收集器。
5.如权利要求2所述的任务数据采集方法，其特征在于，所述根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值包括：
当所述统计种类为极小值时，在所述执行信息中获取所述预设统计维度对应的数值，并与所述统计数值进行比较，将二者中较小者作为新的统计数值写入所述数据收集器。
6.如权利要求2所述的任务数据采集方法，其特征在于，所述根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值包括：
当所述统计种类为汇总时，在所述执行信息中获取所述预设统计维度对应的数值，将所述数值与所述统计数值之和作为新的统计数值写入所述数据收集器。
7.如权利要求1所述的任务数据采集方法，其特征在于，所述对所述n个数据收集器进行汇总包括：
将n个所述数据收集器中的数据逐条转化为预设格式，通过预设输出方法写入与任务对应的统计文件中。
8.一种任务数据采集装置，其特征在于，包括：
数据收集器创建模块，设置为n个子任务建立对应的n个数据收集器；
数据识别模块，设置为获取所述子任务的执行信息，根据所述执行信息获取所述数据收集器中记录的预设统计维度；
数据确值模块，设置为在所述数据收集器中查找到所述预设统计维度对应的统计数值；
数值更新模块，设置为判断所述预设统计维度对应的统计种类，根据所述统计种类以及所述执行信息更新所述统计数值；
数据汇总模块，设置为在所述n个子任务执行完毕后，对所述n个数据收集器进行汇总。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器；以及
耦合到所属存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令，执行如权利要求1-7任一项所述的任务数据采集方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的任务数据采集方法。
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