CN111475489A - 一种数据处理的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种数据处理的方法和装置，所述方法包括：接收数据管理表，在所述数据管理表中配置每个数据库分别对应的数据处理规则；获取待处理数据库的信息；基于所述待处理数据库的信息，确定所述数据管理表中与所述待处理数据库对应的数据处理规则并将该数据处理规则作为目标处理规则；根据所述数据管理表中的目标处理规则，处理所述待处理数据库中的数据，实现了各个数据库中数据清理和迁移的一体化和规则的规范化，保证整个数据库处于良性的状态。

Description

一种数据处理的方法和装置
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种数据处理的方法、装置、计算设备和存储介质。
背景技术
数据库包括层次式数据库、网络式数据库和关系型数据库。而在当今的互联网中，最常用的数据库主要是关系型数据库和非关系型数据库。
目前企业会用到多种数据库，比如关系型数据库中的MySQL数据库和Oracle数据库，还有非关系型数据库中开源的HBase数据库，现有技术中，长期以来对不同类型的数据库中的数据缺乏统一的管理,并且各个数据库中对过期的数据没有进行二次数据分析和挖掘。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种数据处理的方法、装置、计算设备和存储介质，以解决现有技术中存在的技术缺陷。
本发明实施例公开了一种数据处理的方法，包括：
接收数据管理表，在所述数据管理表中配置每个数据库分别对应的数据处理规则；
获取待处理数据库的信息；
基于所述待处理数据库的信息，确定所述数据管理表中与所述待处理数据库对应的数据处理规则并将该数据处理规则作为目标处理规则；
根据所述数据管理表中的目标处理规则，处理所述待处理数据库中的数据。
本发明实施例还公开了一种数据处理的装置，包括：
配置模块，被配置为接收数据管理表，在所述数据管理表中配置每个数据库分别对应的数据处理规则；
获取模块，被配置为获取待处理数据库的信息；
确定模块，被配置为基于所述待处理数据库的信息，确定所述数据管理表中与所述待处理数据库对应的数据处理规则并将该数据处理规则作为目标处理规则；
处理模块，被配置为根据所述数据管理表中的目标处理规则，处理所述待处理数据库中的数据。
本发明实施例公开了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器执行所述指令时实现如上所述的数据处理的方法的步骤。
本发明实施例公开了一种存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如上所述的数据处理的方法的步骤。
本发明提供的一种数据处理的方法、装置、计算设备和存储介质，通过接收数据管理表，在所述数据管理表中配置每个数据库分别对应的数据处理规则，获取待处理数据库的信息，基于所述待处理数据库的信息，确定所述数据管理表中与所述待处理数据库对应的数据处理规则并将该数据处理规则作为目标处理规则，也就是不同的待处理数据库分别对应数据管理表中的数据处理规则，这样根据所述数据管理表中的待处理数据库对应的目标处理规则，处理所述待处理数据库中的数据。解决了手动处理各个数据库中历史数据和流水数据清理和迁移的问题，实现了各个数据库中数据清理和迁移的一体化和规则的规范化，保证整个数据库处于良性的状态。
附图说明
图1是本发明一实施例数据处理的方法的流程示意图；
图2是本发明中数据处理的装置结构示意图；
图3是本发明实施例的计算设备的结构示意图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。
在本说明书一个或多个实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书一个或多个实施例。在本说明书一个或多个实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本说明书一个或多个实施例中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
应当理解，尽管在本说明书一个或多个实施例中可能采用术语第一、第二等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书一个或多个实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”。
在发明提供了一种数据处理的方法、装置、计算设备以及存储介质，下面结合图1对本发明进行详细说明。
图1示出了根据本发明一实施例的数据处理的方法的示意性流程图，包括步骤102至步骤108。
步骤102：接收数据管理表，在所述数据管理表中配置每个数据库分别对应的数据处理规则。
所述数据库可以为关系型数据库中的MySQL数据库和Oracle数据库，或者是非关系型数据库中开源的HBase数据库；在所述数据管理表中配置每个数据库分别对应的数据处理规则。
步骤104：获取待处理数据库的信息。
所述待处理数据库也就是需要处理数据的库，比如，待处理的数据库为MySQL数据库，所述待处理数据库也可以为其它数据库，所述待处理数据库的信息可以为库名。
步骤106：基于所述待处理数据库的信息，确定所述数据管理表中与所述待处理数据库对应的数据处理规则并将该数据处理规则作为目标处理规则。
在所述数据管理表中确定该待处理数据库对应的数据处理规则，比如确定所述数据管理表中与MySQL数据库对应的数据处理规则并将该数据处理规则作为目标处理规则，所述数据管理表中目标处理规则为预设数据存储时限信息的数据。
也可以确定所述数据管理表中与Oracle数据库对应的数据处理规则并将该数据处理规则作为目标处理规则，实现了各个数据库中数据清理和迁移的一体化和处理规则的规范化，这样下述步骤完成待处理数据库中数据的处理，保证整个数据库处于良性的状态。
步骤108：根据所述数据管理表中的目标处理规则，处理所述待处理数据库中的数据。
基于所述目标处理规则中的超过预设数据存储时限信息的数据，比如，所述预设数据存储时限信息为三年，超过预设数据存储时限信息的数据可以为历史数据和流水数据，
将所述待处理数据库中到达预设数据存储时限的历史数据和流水数据作为目标数据，对所述待处理数据库中的目标数据进行处理。
沿用上例，也就是处理所述MySQL数据库中存储时限超过三年的历史数据和流水数据。
所述目标数据中的历史数据和流水数据包括大量的表，记录所述目标数据中表的基本信息、存储的时限和表类型，方便后续目标数据的查询或恢复。
具体地，所述步骤108中处理所述待处理数据库中的数据通过下述步骤1082至步骤1086实现。
步骤1082：将所述待处理数据库中的目标数据迁移至分布式文件***中。
所述分布式文件***(Hadoop Distributed File System，简称HDFS)对外开放文件命名空间并允许数据以文件形式存储，能够提供高吞吐量的数据访问，适合大规模数据集上的应用，HDFS能够实现流式读取文件***数据的目的。
可以通过ETL工具(Extract-Transform-Load)将目标数据从来待处理数据库中经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至分布式文件***中。
在本步骤之后，还可以通过mapreduce技术对所述分布式文件***中迁移的目标数据进行分析和挖掘。
Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架，可以运行在异构环境下,编程简单，用于大规模数据集的并行运算。将MapReduce用在数据挖掘的朴素贝叶斯分类算法，K-modes聚类算法和ECLAT频繁项集挖掘算法中，在保证算法准确率的前提下，MapReduce技术可以有效提高海量数据挖掘工作的效率。
步骤1084：清理所述待处理数据库中的目标数据。
在所述待处理数据库中的目标数据迁移至分布式文件***之后，本步骤也就是删除所述待处理数据库中的目标数据。
步骤1086：采集所述待处理数据库中目标数据在清理和迁移进程产生的日志数据。
本步骤中通过采集目标数据在清理和迁移进程产生的日志数据，能够监控目标数据清理和迁移的执行情况。
首先，本发明中通过确定所述数据管理表中与所述待处理数据库对应的数据处理规则并将该数据处理规则作为目标处理规则，也就是不同的待处理数据库分别对应数据管理表中的数据处理规则，这样根据所述数据管理表中的待处理数据库对应的目标处理规则，处理所述待处理数据库中的数据。解决了手动处理各个数据库中历史数据和流水数据清理和迁移的问题，实现了各个数据库中数据清理和迁移的一体化和规则的规范化，保证整个数据库处于良性的状态。
其次，对已清理的数据转化为文件方式存放在大数据中心Hadoop的分布式文件***中，能够通过MapReduce技术在分布式文件***中从待处理数据库中迁移的数据进行分析和挖掘，带来二次价值。
最后，本发明对业务运营支撑***(Business&Operation Support System，简称BOSS)的运维起到了很关键的作用，有效地降低了运维成本，提高维护人员处理问题的效率，减少了人为迁移带来的误操作。
另外，对目标数据清理和迁移过程中产生的信息进行记录的得到下述若干表，具体包括：
crmi_datarule_info：该表主要记录数据处理规则的信息，具体包括属主，表名，存储时限，表类型等。用户主程序读取该表信息进行清理。
crmi_datacfg_info：该表是配置数据库信息的表，关联crmi_datarule_info表连接数据库使用。
crmi_datalog_info：该表是记录待处理数据库中某张表是否有清理操作，如果有则更新该表的时间状态，没有则记录一条记录。
crmi_recover_info：该表是恢复数据使用的，对已清理的数据进行恢复。
crmi_process_info：该表是设置主程序启停的表，可以配置线程的数量。
crmi_dataexec_info：该表是记录清理轨迹的表，如果程序清理或恢复成功则移动到该表的历史表中crmi_dataexec_info_his，错误的数据则保留在此表中。
crmi_dataexec_info_his：记录清理规则的轨迹表，配合页面展示信息。
crmi_belong_dict：记录表的归属库。
图2示出了根据本说明书一实施例的数据处理的装置的结构图，包括：
配置模块202，被配置为接收数据管理表，在所述数据管理表中配置每个数据库分别对应的数据处理规则；
获取模块204，被配置为获取待处理数据库的信息；
确定模块206，被配置为基于所述待处理数据库的信息，确定所述数据管理表中与所述待处理数据库对应的数据处理规则并将该数据处理规则作为目标处理规则；
处理模块208，被配置为根据所述数据管理表中的目标处理规则，处理所述待处理数据库中的数据。
所述处理模块208被进一步配置为：
基于所述目标处理规则中的预设数据存储时限信息；
将所述待处理数据库中到达预设数据存储时限的历史数据和流水数据作为目标数据，对所述待处理数据库中的目标数据进行处理。
所述处理模块208被进一步配置为：
将所述待处理数据库中的目标数据迁移至分布式文件***中；
清理所述待处理数据库中的目标数据；
采集所述待处理数据库中目标数据在清理和迁移进程产生的日志数据。
所述装置还包括：
记录模块，被配置为记录所述目标数据中表的基本信息、存储的时限和表类型。
本发明中首先解决了手动处理各个数据库中历史数据和流水数据清理和迁移的问题，实现了各个数据库中数据清理和迁移的一体化和规则的规范化，保证整个数据库处于良性的状态。
其次，对已清理的数据转化为文件方式存放在大数据中心Hadoop的分布式文件***中，能够通过MapReduce技术在分布式文件***中从待处理数据库中迁移的数据进行分析和挖掘，带来二次价值。
最后，本发明对业务运营支撑***(Business&Operation Support System，简称BOSS)的运维起到了很关键的作用，有效地降低了运维成本，提高维护人员处理问题的效率，减少了人为迁移带来的误操作。
图3是示出了根据本说明书一实施例的计算设备300的结构框图。该计算设备300的部件包括但不限于存储器310和处理器320。处理器320与存储器310通过总线330相连接，数据库350用于保存数据。
计算设备300还包括接入设备340，接入设备340使得计算设备300能够经由一个或多个网络360通信。这些网络的示例包括公用交换电话网(PSTN)、局域网(LAN)、广域网(WAN)、个域网(PAN)或诸如因特网的通信网络的组合。接入设备340可以包括有线或无线的任何类型的网络接口(例如，网络接口卡(NIC))中的一个或多个，诸如IEEE802.11无线局域网(WLAN)无线接口、全球微波互联接入(Wi-MAX)接口、以太网接口、通用串行总线(USB)接口、蜂窝网络接口、蓝牙接口、近场通信(NFC)接口，等等。
在本说明书的一个实施例中，计算设备300的上述部件以及图3中未示出的其他部件也可以彼此相连接，例如通过总线。应当理解，图3所示的计算设备结构框图仅仅是出于示例的目的，而不是对本说明书范围的限制。本领域技术人员可以根据需要，增添或替换其他部件。
计算设备300可以是任何类型的静止或移动计算设备，包括移动计算机或移动计算设备(例如，平板计算机、个人数字助理、膝上型计算机、笔记本计算机、上网本等)、移动电话(例如，智能手机)、可佩戴的计算设备(例如，智能手表、智能眼镜等)或其他类型的移动设备，或者诸如台式计算机或PC的静止计算设备。计算设备300还可以是移动式或静止式的服务器。
本发明一实施例还提供一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，所述处理器执行所述指令时实现如前所述数据处理的方法的步骤。
本发明一实施例还提供一种存储介质，其存储有计算机指令，该指令被处理器执行时实现如前所述数据处理的方法的步骤。
上述为本实施例的一种存储介质的示意性方案。需要说明的是，该存储介质的技术方案与上述数据处理的方法的技术方案属于同一构思，存储介质的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述数据处理的方法的技术方案的描述。
所述计算机指令包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。可选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (7)

1.一种数据处理的方法，其特征在于，包括：
接收数据管理表，在所述数据管理表中配置每个数据库分别对应的数据处理规则；
获取待处理数据库的信息；
基于所述待处理数据库的信息，确定所述数据管理表中与所述待处理数据库对应的数据处理规则并将该数据处理规则作为目标处理规则；
根据所述数据管理表中的目标处理规则，处理所述待处理数据库中的数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述数据管理表中的目标处理规则，处理所述待处理数据库中的数据，包括：
基于所述目标处理规则中的预设数据存储时限信息；
将所述待处理数据库中到达预设数据存储时限的历史数据和流水数据作为目标数据，对所述待处理数据库中的目标数据进行处理。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述待处理数据库中的目标数据进行处理，包括：
将所述待处理数据库中的目标数据迁移至分布式文件***中；
清理所述待处理数据库中的目标数据；
采集所述待处理数据库中目标数据在清理和迁移进程产生的日志数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在将所述待处理数据库中的目标数据迁移至分布式文件***中之前，还包括：
记录所述目标数据中表的基本信息、存储的时限和表类型。
5.一种数据处理的装置，其特征在于，包括：
配置模块，被配置为接收数据管理表，在所述数据管理表中配置每个数据库分别对应的数据处理规则；
获取模块，被配置为获取待处理数据库的信息；
确定模块，被配置为基于所述待处理数据库的信息，确定所述数据管理表中与所述待处理数据库对应的数据处理规则并将该数据处理规则作为目标处理规则；
处理模块，被配置为根据所述数据管理表中的目标处理规则，处理所述待处理数据库中的数据。
6.一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机指令，其特征在于，所述处理器执行所述指令时实现权利要求1-4任意一项所述方法的步骤。
7.一种存储介质，其存储有计算机指令，其特征在于，该指令被处理器执行时实现权利要求1-4任意一项所述方法的步骤。
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