实时计算,流数据处理系统简介与简单分析

实时计算，流数据处理系统简介与简单分析

发表于2014-06-12 14:19| 4350次阅读| 来源CSDN博客| 8条评论| 作者va_key

大数据实时计算流计算

摘要：实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。

编者按：互联网领域的实时计算一般都是针对海量数据进行的，除了像非实时计算的需求（如计算结果准确）以外，实时计算最重要的一个需求是能够实时响应计算结果，一般要求为秒级。实时计算的今天，业界都没有一个准确的定义，什么叫实时计算？什么不是？今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。

以下为作者原文：

一．实时计算的概念

实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。

主要应用的场景：

1) 数据源是实时的不间断的，要求用户的响应时间也是实时的（比如对于大型网站的流式数据：网站的访问PV/UV、用户访问了什么内容、搜索了什么内容等，实时的数据计算和分析可以动态实时地刷新用户访问数据，展示网站实时流量的变化情况，分析每天各小时的流量和用户分布情况）

2) 数据量大且无法或没必要预算，但要求对用户的响应时间是实时的。比如说：

昨天来自每个省份不同性别的访问量分布，昨天来自每个省份不同性别不同年龄不同职业不同名族的访问量分布。

二．实时计算的相关技术

主要分为三个阶段（大多是日志流）:

数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段

下面具体针对上面三个阶段详细介绍下

1）数据实时采集：

需求：功能上保证可以完整的收集到所有日志数据，为实时应用提供实时数据；响应时间上要保证实时性、低延迟在1秒左右；配置简单，部署容易；系统稳定可靠等。

目前的产品：Facebook的Scribe、LinkedIn的Kafka、Cloudera的Flume，淘宝开源的TimeTunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。他们都是开源项目。

2）数据实时计算

在流数据不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能对用户有用的信息，并把结果发送出去。

实时计算目前的主流产品：

1.Yahoo的S4：S4是一个通用的、分布式的、可扩展的、分区容错的、可插拔的流式

系统，Yahoo开发S4系统，主要是为了解决：搜索广告的展现、处理用户的点击反馈。

2.Twitter的Storm：是一个分布式的、容错的实时计算系统。可用于处理消息和更新数

据库（流处理），在数据流上进行持续查询，并以流的形式返回结果到客户端（持续计算），并行化一个类似实时查询的热点查询（分布式的RPC）。

3.Facebook 的Puma：Facebook使用puma和HBase相结合来处理实时数据，另外

Facebook发表一篇利用HBase/Hadoop进行实时数据处理的论文（ApacheHadoop Goes Realtime at Facebook），通过一些实时性改造，让批处理计算平台也具备实时计算的能力。

关于这三个产品的具体介绍架构分析：

https://www.wendangku.net/doc/002508468.html,/system-analysis/20120111/317322.html

下面是S4和Storm的详细对比

其他的产品：

早期的：IBM的Stream Base、Borealis、Hstreaming、Esper

4. 淘宝的实时计算、流式处理

1) 银河流数据处理平台：通用的流数据实时计算系统，以实时数据产出的低延迟、高吞吐和复用性为初衷和目标，采用actor模型构建分布式流数据计算框架（底层基于akka），功能易扩展、部分容错、数据和状态可监控。银河具有处理实时流数据（如TimeTunnel收集的实时数据）和静态数据（如本地文件、HDFS文件）的能力，能够提供灵活的实时数据输出，并提供自定义的数据输出接口以便扩展实时计算能力。银河目前主要是为魔方提供实时的交易、浏览和搜索日志等数据的实时计算和分析。

2) 基于Storm的流式处理，统计计算、持续计算、实时消息处理。

在淘宝，Storm被广泛用来进行实时日志处理，出现在实时统计、实时风控、实时推荐等场景中。一般来说，我们从类kafka的metaQ或者基于HBase的timetunnel中读取实时日志消息，经过一系列处理，最终将处理结果写入到一个分布式存储中，提供给应用程序访问。我们每天的实时消息量从几百万到几十亿不等，数据总量达到TB级。对于我们来说，Storm 往往会配合分布式存储服务一起使用。在我们正在进行的个性化搜索实时分析项目中，就使

用了timetunnel +HBase + Storm + UPS的架构，每天处理几十亿的用户日志信息，从用户行为发生到完成分析延迟在秒级。

3) 利用Habase实现的Online应用

4）实时查询服务

?半内存：使用Redis、Memcache、MongoDB、BerkeleyDB等内存数据库提供数据实时查询服务，由这些系统进行持久化操作。

?全磁盘：使用HBase等以分布式文件系统（HDFS）为基础的NoSQL数据库，对于key-value引擎，关键是设计好key的分布。

?全内存：直接提供数据读取服务，定期dump到磁盘或数据库进行持久化。

关于实时计算流数据分析应用举例：

对于电子商务网站上的店铺：

1）实时展示一个店铺的到访顾客流水信息，包括访问时间、访客姓名、访客地理位置、访客IP、访客正在访问的页面等信息；

2）显示某个到访顾客的所有历史来访记录，同时实时跟踪显示某个访客在一个店铺正在访问的页面等信息；

3）支持根据访客地理位置、访问页面、访问时间等多种维度下的实时查询与分析。

下面对Storm详细介绍下：

整体架构图

整个数据处理流程包括四部分：

第一部分是数据接入该部分从前端业务系统获取数据。

第二部分是最重要的Storm 实时处理部分，数据从接入层接入，经过实时处理后传入数据落地层；

第三部分为数据落地层，该部分指定了数据的落地方式；

第四部分元数据管理器。

数据接入层

该部分有多种数据收集方式，包括使用消息队列（MetaQ），直接通过网络Socket传输数据，前端业务系统专有数据采集API，对Log问价定时监控。(注：有时候我们的数据源是已经保存下来的log文件，那Spout就必须监控Log文件的变化，及时将变化部分的数据提取写入Storm中，这很难做到完全实时性。)

Storm实时处理层

首先我们通过一个Storm 和Hadoop的对比来了解Storm中的基本概念。

(Storm关注的是数据多次处理一次写入，而Hadoop关注的是数据一次写入，多次处理使用（查询）。Storm系统运行起来后是持续不断的，而Hadoop往往只是在业务需要时调用数据。两者关注及应用的方向不一样。)

1. Nimbus：负责资源分配和任务调度。

2. Supervisor：负责接受nimbus分配的任务，启动和停止属于自己管理的worker进程。

3. Worker：运行具体处理组件逻辑的进程。

4. Task：worker中每一个spout/bolt的线程称为一个task. 在Storm0.8之后，task不再与物理线程对应，同一个spout/bolt的task可能会共享一个物理线程，该线程称为executor。

具体业务需求：条件过滤、中间值计算、求topN、推荐系统、分布式RPC、热度统计

数据落地层：

MetaQ

如图架构所示，Storm与MetaQ是有一条虚线相连的，部分数据在经过实时处理之后需要写入MetaQ之中，因为后端业务系统需要从MetaQ中获取数据。这严格来说不算是数据落地，因为数据没有实实在在写入磁盘中持久化。

Mysql

数据量不是非常大的情况下可以使用Mysql作为数据落地的存储对象。Mysql对数据后续处理也是比较方便的，且网络上对Mysql的操作也是比较多的，在开发上代价比较小，适合中小量数据存储。

HDFS

HDFS及基于Hadoop的分布式文件系统。许多日志分析系统都是基于HDFS搭建出来的，所以开发Storm与HDFS的数据落地接口将很有必要。例如将大批量数据实时处理之后存入Hive中，提供给后端业务系统进行处理，例如日志分析，数据挖掘等等。

Lustre

Lustre作为数据落地的应用场景是，数据量很大，且处理后目的是作为归档处理。这种情形，Lustre能够为数据提供一个比较大（相当大）的数据目录，用于数据归档保存。

元数据管理器

元数据管理器的设计目的是，整个系统需要一个统一协调的组件，指导前端业务系统的数据写入，通知实时处理部分数据类型及其他数据描述，及指导数据如何落地。元数据管理器贯通整个系统，是比较重要的组成部分。元数据设计可以使用mysql存储元数据信息，结合缓存机制开源软件设计而成。

实验分析数据流和绘制数据流图

实验报告课程名称_软件工程导论__________ 学院____计算机工程学院_________班级14软件1班 学号2014144141 姓名秦川 2016年11月8日

批阅教师时间实验成绩 课程名称软件工程 学号2014144141姓名秦川实验日期2016.11.8实验名称实验2分析数据流和绘制数据流图 实验目的： 1、掌握数据流的分析方法 2、掌握数据流图的绘制 实验内容： 任务一绘制数据流图 任务二分析数据流和绘制数据流图 案例一：总务办公管理系统 案例二：火车票预订系统 实验原理： 数据流图（DFD）是软件系统系统的逻辑模型，仅仅描绘数据在软件中流动（从输入移动到输出）的过程中所经受的变换（即加工处理）。 数据流图的绘制方法：根据数据流图的四种成分：源点或终点，处理，数据存储和数据流，从问题描述中提取数据流图的四种成分；然后依据“自顶向下、从左到右、由粗到细、逐步求精”的基本原则进行绘制。 基本符号如下：

实验过程与结果： 1．运行Microsoft Office Visio2007 运行Microsoft Office Visio2007 2．选择“软件和数据库”中的“数据流模型图”模板 选中数据流模型图模板

3．用鼠标选拉图标进行绘图 任务一绘制数据流图 试绘制工资管理系统的数据流图，根据数据流图的符号说明仔细理解下图含义： 这是学校教职工工资管理系统，教师根据课时表，职工根据任务表来确定个人工资情况，数据按以下方向传递： 首先，对课时表或任务表进行审核，审核后的数据经排序形成专用表格； 再进行一系列额外计算，包括个人所得说、住房公积金、保险费得出具体所发工资，并将工资表发给银行； 然后，向教职工展示工资所得明细； 最后，形成编制报表，更新分类表后，交于会计。 其中，人事科负责人事数据，教师与职工的工资由银行发放，会计做好报表的统计。

实时计算,流数据处理系统简介与简单分析

实时计算，流数据处理系统简介与简单分析 发表于2014-06-12 14:19| 4350次阅读| 来源CSDN博客| 8条评论| 作者va_key 大数据实时计算流计算 摘要：实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。 编者按：互联网领域的实时计算一般都是针对海量数据进行的，除了像非实时计算的需求（如计算结果准确）以外，实时计算最重要的一个需求是能够实时响应计算结果，一般要求为秒级。实时计算的今天，业界都没有一个准确的定义，什么叫实时计算？什么不是？今天这篇文章详细介绍了实时计算，流数据处理系统简介与简单分析。 以下为作者原文： 一．实时计算的概念 实时计算一般都是针对海量数据进行的，一般要求为秒级。实时计算主要分为两块:数据的实时入库、数据的实时计算。 主要应用的场景： 1) 数据源是实时的不间断的，要求用户的响应时间也是实时的（比如对于大型网站的流式数据：网站的访问PV/UV、用户访问了什么内容、搜索了什么内容等，实时的数据计算和分析可以动态实时地刷新用户访问数据，展示网站实时流量的变化情况，分析每天各小时的流量和用户分布情况） 2) 数据量大且无法或没必要预算，但要求对用户的响应时间是实时的。比如说： 昨天来自每个省份不同性别的访问量分布，昨天来自每个省份不同性别不同年龄不同职业不同名族的访问量分布。 二．实时计算的相关技术 主要分为三个阶段（大多是日志流）: 数据的产生与收集阶段、传输与分析处理阶段、存储对对外提供服务阶段

下面具体针对上面三个阶段详细介绍下 1）数据实时采集： 需求：功能上保证可以完整的收集到所有日志数据，为实时应用提供实时数据；响应时间上要保证实时性、低延迟在1秒左右；配置简单，部署容易；系统稳定可靠等。 目前的产品：Facebook的Scribe、LinkedIn的Kafka、Cloudera的Flume，淘宝开源的TimeTunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。他们都是开源项目。 2）数据实时计算 在流数据不断变化的运动过程中实时地进行分析，捕捉到可能对用户有用的信息，并把结果发送出去。 实时计算目前的主流产品：

浅谈数据流分析与应用

浅谈汽车数据流分析与应用 关练芬 湛江市第二技工学校 摘要：随着汽车电子控制技术的发展与应用，汽车的修理方式发生了深刻的变化，仅凭经验已不能满足现代汽车修理的需要。作为现代汽车重要检修方法之一的数据流分析，可以使维修人员实时了解汽车的工作状况，为汽车故障诊断与排除提供科学的依据。本文拟谈谈数据流分析的方法及其在汽车电控发动机故障诊断中的应用，为科学修车抛砖引玉。 关键词：汽车电子控制系统数据流分析故障诊断应用实例 随着人们对汽车的动力性、经济性和安全性等要求越来越高，汽车控制技术已由简单的化油器、少量的电气控制到集成电子燃油及点火控制、自动变速器、定速巡航、各种主动安全系统（ABS、ASR等）和舒适系统等于一身的车载电子控制系统。显然，面对日趋完善和复杂的汽车电子控制技术，过去光凭经验、拍脑袋换零件等旧的修车模式已不适应现代汽车检修的要求，而借用先进的专用诊断设备来读取故障码、进行数据流分析及波形分析等现代检修方法在汽车故障诊断中得到了广泛应用。本文拟重点谈谈数据流分析的方法及其在电控发动机故障诊断中的应用，为科学修车提供一点的帮助。 一、汽车数据流的认识 目前，各汽车制造厂家为提高汽车的动力性、经济性和降低排放污染，均致力于发展汽车电子控制技术。同时，为使汽车检修和设定方便，在电子控制系统中还设臵了具有故障自诊断和数据流记忆等功能的自诊断回路，汽车维修人员可以使用专用仪器来读取微机RAM中存储的故障码和数据流等信息，以帮助故障诊断。 众所周知，汽车电子控制系统主要由各种传感器、执行器和控制

微机组成。所谓数据流，是就是指汽车电子控制系统中由微机与传感器和执行器实时交流的输入、输出信号并以数据参数的形式通过诊断接口由专用诊断仪器读出的数据（组）。在汽车微机中增加了数据流记忆功能，真实地反映了传感器和执行器的工作电压和状态，为故障诊断提供了有效的途径。而数据流分析就是维修人员使用专用仪器读取电控系统微机通过诊断插座向外输出的、反映系统实时工作状况的数据流，通过对数据流中的各项参数进行数值分析并与标准值进行比较，以判断电控系统的工作是否正常，为查找故障提供科学依据的一种检修方法。 读取数据流除了可以检测到汽车各种传感器和执行器的工作状态外，还可以设定汽车的运行数据，如进行控制器编码和基本设定等。 二、数据流分析在故障诊断中的意义和作用 随着电子技术与计算机技术的发展与应用，大量的传感器、执行器和微机等安装在汽车上，使汽车的控制方式和修理方式发生了深刻的变化。面对日益复杂的电子控制系统，仅凭经验已无法满足现代汽车维修的需要，维修人员必须要掌握诸如读取故障码、数据流分析和波形分析等现代检修方法，从而科学、有序地排除汽车故障，提高修车效益。 （一）当前汽车故障诊断中存在的不足 现代汽车电子控制技的发展，使汽车维修的技术含量越来越高。但是，由于维修人员素质和维修水平参差不齐，在对汽车电子控制系统检修时主要还存在以下不足：

网上书店详细需求分析报告ER图大数据流图状态图

系统需求分析 1.1需求分析(负责人：陈酒) 1.1.1可行性分析 1、技术可行性：此网上书店系统可以运行于windows xp，win 7，windows vista操作系统。对系统要求只需要装有IIS即可。对计算机的硬件配置没有太高要求，现在的个人电脑完全可以满足。数据库运用简单易学的Access来实现。在网站设计方面，运用XHTML、CSS样式、JSP等知识，利用PhotoShop图像处理工具及Dreamweaver CS5制作出合理生动的网页。 2、经济可行性：此系统可以运行于现在市场上出售的各种个人电脑，系统成本主要集中在系统的开发上。当系统投入运行后，可以实现在网上卖书和租书功能。所带来的效益远远大于系统软件的开发成本，在经济上是完全可行。 3、操作可行性：界面设计充分考虑浏览用户的习惯，图书信息浏览、会员注册登录、租书、购书等功能操作方便。而且所有网页设计清新、简洁、合理，不会让用户感到视觉疲劳，可操作性很强。 1.1.2项目意义分析 随着网络技术的发展，越来越多的人喜欢在网上宣传自己的产品，喜欢网上购物。 图书产品从其外部特征来看，品种繁多，实体书店或其它图书发行者无法有足够大的店面来展示所有品种；单价不高，在网络信用还存在缺失的环境下能造成的损失较小，读者也乐于尝试在线购买。所以网上书店网站也在互联网上纷纷出现。 就网上书店而言，由于网络已经覆盖全球，信息量大而独具优势。售书的理念也很简单，就是读者可以自己寻找自己喜爱的书为替读者找寻他们想要的书。对于读者来说，网上书店近在咫尺，并且永不下班关门，读者可以随时随地自由地查询和订购图书，读者无需亲临书店，一档一档地找，一本一本地翻，只要坐在电脑前，开机上网即可买到所需书籍，而且读者的挑选余地也大多了，检索也很方便，同时还减少了购书过程中的支出，另外应当看到图书选购必得翻阅详看，耗时费力，特别是热衷购书者，几乎都是奋力开拓事业者和苦心求学深造者，时间对他们而言无比宝贵，网上购书节省了大量时间，这对于那些没有时间经常逛传统书店或其住所离传统书店较远的读者来说，具有实际意义。因此网上售书必将有长足的发展。本系统的主要目的是实现图书的在线销售，包括管理库房中的图书，以及管理用户的购物车，从而实现结帐等一系列功能，让用户足不出户就能够在网上书店购买到自己所需的图书，形成书店和用户双赢的局面。

汽车数据流分析

1、何谓数据流?有何作用? 汽车数据流是指电子控制单元(ECU)与传感器和执行器交流的数据参数通过诊断接口，由专用诊断仪读取的数据，且随时间和工况而变化。数据的传输就像队伍排队一样，一个一个通过数据线流向诊断仪。 汽车电子控制单元(ECU)中所记忆的数据流真实的反映了各传感器和执行器的工作电压和状态，为汽车故障诊断提供了依据，数据流只能通过专用诊断仪器读取。汽车数据流可作为汽车ECU的输入输出数据，使维修人员随时可以了解汽车的工作状况，及时诊断汽车的故障。 读取汽车数据流可以检测汽车各传感器的工作状态，并检测汽车的工作状态，通过数据流还可以设定汽车的运行数据。 2、测量数据流常采用哪些方法? 测量汽车数据流常采用以下三种方法： (1)电脑通信方式；(2)电路在线测量方式；(3)元器件模拟方式。 2.1怎样用电脑通信方式来获得汽车数据流? 电脑通信方式是通过控制系统在诊断插座中的数据通信线将控制电脑的实时数据参数以串行的方式送给诊断仪。在数据流中包括故障的信息、控制电脑的实时运行参数、控制电脑与诊断之间的相互控制指令。诊断仪在接收到这些信号数据以后，按照预定的通信协议将其显示为相应的文字和数码，以使维修人员观察系统的运行状态并分析这些内容，发现其中不合理或不正确的信息，进行故障的诊断。电脑诊断有两种：一种称为通用诊断仪；另一种称为专用诊断仪。 通用诊断仪的主要功能有：控制电脑版本的识别、故障码读取和清除、动态数据参数显示、传感器和部分执行器的功能测试与调整、某些特殊参数的设定、维修资料及故障诊断提示、路试记录等。通用诊断仪可测试的车型较多，适应范围也较宽，因此被称为通用型仪器，但它与专用诊断仪相比，无法完成某些特殊功能，这也是大多数通用仪器的不足之处。 专用诊断仪是汽车生产厂家的专业测试仪，它除了具备通用诊断仪的各种功能外，还有参数修改、数据设定、防盗密码设定更改等各种特殊功能。专用诊断仪是汽车厂家自行或委托设计的专业测试仪器，它只适用于本厂家生产的车型。 通用诊断仪和专用诊断仪的动态数据显示功能不仅可以对控制系统的运行参数(最多可达上百个)进行数据分析，还可以观察电脑的动态控制过程。因此，它具有从电脑内部分析过程的诊断功能。它是进行数据分析的主要手段。 2.2怎样用电路在线检测方式来获得汽车数据流? 电路在线测量方式是通过对控制电脑电路的在线检测(主要指电脑的外部连接电路)，将控制电脑各输入、输出端的电信号直接传送给电路分析仪的测量方式。电路分析仪一般有两种：一种是汽车万用表；一种是汽车示波器。 汽车万用表也是一种数字多用仪表，其外形和工作原理与袖珍数字万用表几乎没有区别，只增加了几个汽车专用功能档(如DWELL档、TACHO档)。 汽车万用表除具备有袖珍数字万用表功能外，还具有汽车专用项目测试功能。可测量交流电压与电流、直流电压与电流、电阻、频率、电容、占空比、温度、闭合角、转速；也有一些新颖功能，如自动断电、自动变换量程、模拟条图显示、峰值保持、读数保持(数据锁定)、电池测试(低电压提示)等。 为实现某些功能(例如测量温度、转速)，汽车万用表还配有一套配套件，如热电偶适配器、热电偶探头、电感式拾取器以及AC／DC感应式电流夹钳等。 汽车万用表应具备下述功能： (1)测量交、直流电压。考虑到电压的允许变动范围及可能产生的过载，汽车万用表应能

软件开发中的数据流分析

软件开发中的数据流分析 数据流分析中，信息流是系统的一个需要考虑的关键因素，通常用数据流图来进行描绘。数据流图是结构化系统分析的主要工具，它表示了系统内部信息的流向，并表示了系统的逻辑处理的功能。也就是说，数据流图的作用就是从数据传递和加工的角度，在需求分析阶段以图形的方式描述数据流从输入到输出的移动变换过程，为系统建立逻辑模型。 1 数据流图的标示 数据流图是从数据传递和加工的角度，以图形的方式刻画数据流从输入到输出的传输变换过程。DFD 有四种元素，其基本符号如图3-5所示。 1）外部实体 与系统进行交互，但系统不对其进行加工和处理的实体，用带标记的矩形表示。 2）数据的加工 加工是对数据进行变换而活处理的单元，它接收一定的数据输入，对齐进行处理，并产生输出。在数据流图中加工/处理用带标记的圆圈表示，在圆圈内写上加工名。一个处理框可以代表一系列程序、单个程序或者程序的一个模块。 3）数据流 在数据加工之间或数据存储和数据加工之间进行流动的数据，用带标记的箭头表示。数据流由一组固定的数据组成，用来指出数据在系统内传播的路径。如订票单由旅客姓名、身份证号、年龄、日期、单位和目的地等数据项组成。由于数据流是流动中的数据，在数据流图中数据流用带箭头的线表示，在其线旁标注数据流名（与数据存储之间的数据流不用命名）。在数据流图中应该描绘所有可能的数据流向，而不应该描绘出现某个数据流的条件。数据流图中的箭头表示的是数据流，而程序流程图中的箭头表示的是控制流。

4）数据存储 表示信息的静态存储，可以代表文件、文件的一部分、数据库的元素等，用带标记的双实线表示。 在数据流图中，如果有两个以上数据流指向一个加工，或是从一个加工中引出两个以上的数据流，这些数据流之间往往存在一定的关系。为表达这些关系，可以对数据流的加工表上不同的几号。一般来说，数据流与加工之间可用星号“*”表示相邻的一对数据流同时出现，用“+”表示相邻的两数据流可取其一或者两者，用“☉表示相邻的两数据流只能取其一，具体情况如图3-6所示。 为了能够有效表达数据处理过程的数据加工情况，需要采用层次结构的数据流图，即按照系统的层次结构进行逐步分解，并以分分层的数据流图来反映这种结构关系，这样就能比较清楚地表达和理解整个系统。

系统分析数据流图10例

数据流图10例 1.请根据以下描述画出某库存管理系统的数据流图。该系统的数据流程描述如下：（1）首先，根据计划部门转来的收货通知单，和已存在的物资编码文件，建立物资采购单流水账；（2）然后，根据技术部门的物资验收报告和物资采购单流水账，更新物资台账文件；（3）最后，对物资台账分类汇总，将结果存储于物资总账文件中。 答： 图.1 2.请根据以下描述画出系统的数据流图。该子系统共有三个加工，（1）首先，根据生产计划、库存台账文件编制采购计划，建立采购计划文件；（2）其次，根据订货合同、采购计划文件，建立合同台帐文件；（3）最后，根据合同分类文件打印合同分类表。 答：

3.请根据以下业务流程描述，画出某物资管理系统的数据流图。该系统的业务流程描述如下：（1）生产车间向物资部提出物资需用计划，物资部计划人员根据库存台帐，编制物资采购计划；（2）采购人员根据物资采购计划，以及供货商报价单，编制合同台帐；（3）采购的物资到货后，库存管理人员根据技术科提供的验收报告，以及合同台帐，进行物资入库处理，并更新库存台帐。 答： 4.请根据以下描述画出某设备管理系统的数据流图。该系统的数据流程描述如下： （1）首先，根据技术科的验收报告，建立设备台帐；（2）然后，根据技术科的设备检修记录，更新设备台帐；（3）最后，对设备台帐分类汇总，打印输出统计报告。 答： 图.3

5.请根据以下业务流程描述，画出某仓库管理系统的数据流图。该系统的业务流程描述如下：（1）仓库管理员依据物资到货通知单，建立物资台帐；(2)领料人员向仓库管理员提交物资领用申请，库管员查询库存台帐并打印领料单；（3）月末进行物资盘点，生成并打印“物资收支存报表”。 答： 图.5

企业网络数据流分析

企业网络数据流分析 一.由交换机连接的PC之间的数据流分析 原理分析：A要和B实现连通，首先pc机A得知道pc机B的mac地址，通过以广播的形式发送arp请求获得对方的mac地址，pc机B在收到arp请求后以单播形式回复A，同时自己更新arp缓存，在此过程中，交换机学习到A，B的mac地址。然后A再封装向B发送数据，经过交换机时，交换机查询自己的mac地址，//不是查询MAC地址，是查询MAC 地址表哦~！然后找到端口实现转发。B收到后再解封装，然后B再封装给A发数据包。经过交换机查mac地址表转发给A，A收到后解封装。则实现AB间数据流通了。 详细步骤如下： 1 .pc机A发arp请求获得pc机B的mac地址。 2 .交换机学习A的mac地址并泛洪。 3 .pc机B收到arp请求，更新自己的mac地址表，并以单播形式给A应答。 //严谨的说，应该是更新自己的ARP缓存，而不是更新自己的MAC地址 4 .交换机学习B的mac地址并转发数据。 5 .A封装向B发送数据包//DA和SA的内容是什么呢？写出来嘛！你不写，我看不懂的，我比较笨。 （DA目标mac，SA源mac，SIP源ip，DIP上载ip） 6 .交换机查询mac表并转发给B。 7 .B解封装，从数据包中获得A的mac地址，然后再封装给A回复数据包。 8 .交换机查询mac表转发。 9 .A收到B发的数据包并解封装。实现AB之间数据连通。 二．由路由器连接的pc机之间的数据流分析 原理分析：A要给B发送数据包，首先得封装，封装时得知道， 则首先A通过arp请求获得C的mac地址，在A发arp请求通过路由器时，路由器更新自己的arp缓存，然后给A回应arp。接着A在收到后回应后封装数据包发给路由器C端口，然后路由器解封装，查路由表，由于不知道B的mac地址，就向B发送arp请求通过B的回应获得B的mac地址，B在接到路由器D端口发的arp请求后更新自己的arp缓存。接着D封装数据包发给B，B接到后解封装并更新自己的路由表（是更新B的路由表么？是mac

汽车数据流分析思路

汽车数据流分析思路 1、何谓数据流?有何作用? 汽车数据流是指电子控制单元(ECU)与传感器和执行器交流的数据参数通过诊断接口，由专用诊断仪读取的数据，且随时间和工况而变化。数据的传输就像队伍排队一样，一个一个通过数据线流向诊断仪。汽车电子控制单元(ECU)中所记忆的数据流真实的反映了各传感器和执行器的工作电压和状态，为汽车故障诊断提供了依据，数据流只能通过专用诊断仪器读取。汽车数据流可作为汽车ECU的输入输出数据，使维修人员随时可以了解汽车的工作状况，及时诊断汽车的故障。读取汽车数据流可以检测汽车各传感器的工作状态，并检测汽车的工作状态，通过数据流还可以设定汽车的运行数据。2、测量数据流常采用哪些方法? 测量汽车数据流常采用以下三种方法： (1)电脑通信方式；(2)电路在线测量方式；(3)元器件模拟方式。2.1怎样用电脑通信方式是通过控制系统在诊断插座中的数据通信线将控制电脑的实时数据参数以串行的方式送给诊断仪。在数据流中包括故障的信息、控制电脑的实时运行参数、控制电脑与诊断之间的相互控制指令。诊断仪在接收到这些信号数据以后，按照预定的通信协议将其显示为相应的文字和数码，以使维修人员观察系统的运行状态并分析这些内容，发现其中不合理或不正确的信息，进行故障的诊断。电脑诊断有两种：一种称为通

用诊断仪；另一种称为专用诊断仪。 怎样分析节气门开度? 节气门开度是一个数值参数，其数值的单位根据车型不同有以下种： 若单位为电压(V)，则数值范围为0～5.1V； 若单位为角度，则数值范围为0度～90度； 若单位为百分数(％)，则数值范围为0～100％。 该参数的数值表示发动机微机接收到的节气门位置传感器信号值，或根据该信号计算出的节气门开度的大小。其绝对值小，则表示节气门开度小；其绝对值大，则表示节气门开度大。在进行数值分析时，应检查在节气门全关时参数的数值大小。 以电压为单位的，节气门全关时的参数的数值应低于0.5V； 以角度为单位的，节气门全关时的参数值应为0度； 以百分数为单位的，节气门全关时该参数的数值应为0。此外，还应检查节气门全开时的数值。 节气门全开时的数值应分别为4.5V左右；82度以上；95％以上。若有异常，则可能是节气门位置传感器有故障或调整不当，也可能是线路或微机内部有故障。 怎样分析发动机转速? 读取电控装置数据流时，在检测仪上所显示出来的发动机转速是由电控汽油喷射系统微机(ECU)或汽车动力系统微机(PCM)根据发动机点火信号或曲轴位置传感器的脉冲信号计算而得的，它反

大众车系数据流分析

大众车系数据流分析 数据流分析是利用发动机控制单元诊断仪，对汽车控制系统传感器、执行器运行参数和控制单元控制过程参数进行各路（四路）同时测量，显示测试分析，具有动态同步，各参数同时显示的特点。数据流通常采用数值（包括开关量和模拟量）方式来显示，是一种快速方便的测试方式。 1、冷却液温度正常值为170～204，相当于80℃～105℃。80℃以上散热器温控风扇开始低速旋转，105℃以上风扇开始高速旋转。若始终低于80℃，检查ECT的电阻值。 2、发动机负荷（曲轴每旋转一圈的喷油脉宽）正常值为20～30，相当于喷油脉宽1.0～1.5ms。若小于1.0ms，可能进气系统有泄漏；燃油系统压力过高。怠速时每个工作循环喷油时间正常值为2～3ms。发动机负荷过高时ASR和ESP系统会退出控制。 3、发动机转速正常值为82.5～90，相当于怠速转速825～900 r/min。四缸发动机正常怠速转速为800～900 r/min，六缸发动机正常怠速转速为600～700 r/min，八缸发动机正常怠速转速为600～650 r/min。具体车型又有严格的限制，如大众公司四缸发动机正常怠速转速为825～900 r/min。 4、蓄电池电压正常值为146～212，相当于10～14.5V（考虑到电气系统接点较多，会产生一定阻值，蓄电池电压应不低于12.5V）。 5、怠速时节气门开度正常值为0～12，相当于节气门开度

为0～5°。若怠速时节气门开度大于5°，说明被废气反流污染，需要清洗节气门。大众公司采用直动式怠速控制系统，所以允许节气门在怠速时有不大于5°的开度。 6、混合气成分控制值正常值为78～178，相当于二氧化锆传感器对混合器调整值为-10%～+10%。若超出规定值检查λ控制。 7、短期燃油系数调整可分为0～255级，中间值为128。在此基线上，不需调整基础喷油脉宽。若短期整值高于128，表明可燃混和气稀了。

物联网大数据处理中实时流计算系统的实践

170 ?电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering 数据库技术 ? Data Base Technique 【关键词】大数据 实时计算 物联网 实践 物联网是在互联网应用的基础上进行了进一步拓展。其主要具有移动、智能、多节点的特点。而Spark 为大数据实时计算工作提供了一个优良的数据储存计算引擎，其在实际数据应用过程中，可利用自身优良的计算性能及多平台兼容特性，实现大数据混合计算处理。因此为了保证物联网数据处理效率，对大数据混合计算模式在物联网中的实践应用进行适当分析具有非常重要的意义。 1 基于Spark的大数据混合计算模型 基于Spark 的大数据混合计算模式在实际设计过程中，首先需要进行数据源的确定，经过逐步处理后将其进行计算储存，并通过实时查询数据库进行提前数据Web 接口的设置。在这个基础上，将不同数据源数据通过分布式处理模式进行移动、收集、分发。然后利用Spark 数据批处理工作，综合采用直接走流处理、程序批处理的方式，将实施应用数据调到已核算完毕的计算结果中间。最后基于物联网应用特点，将数据源数据内部数据移动、收集及分发批处理模块进行有机整合，并结合大数据域内数据处理需求，逐渐利用SparklShark 架构代替MapreducelHIve 结构。在这个基础上进行Spark 混合计算规则融入，最终形成完善的Spark 混合计算模型架构。 2 大数据实时计算在物联网中的实践 2.1 以流处理为基础的用量实时计算系统 以流处理为基础的用量实时计算系统在物联网中的实践应用，主要是利用开源分布式 物联网大数据处理中实时流计算系统的实践 文/吴海建1 吕军2 软件结构的架设，结合Flume 数据收集模块的 设置。同时将物联网中不同数据源进行接入差异化分析。在这个基础上利用消息缓存系统保障模块，将用量实时计算系统内部相关模块间进行解耦设置。同时结合流式计算框架的运行，保障系统并行计算性能拓展问题的有效处理。在具体基于流处理的用量实时计算系统设置过程中，主要包括数据收集、数据处理、数据存储、数据处理等几个模块。首先在数据收集模块设置环节，主要采用Flume 集群，结合海量日志采集、传输、集成等功能的处理，可从exec 、text 等多数据源进行数据收集。Flume 集群的处理核心为代理，即在完整数据收集中心的基础上，通过核心事件集合，分别采用话 单文件代理、计费消息代理等模式，对文件、消息进行收集处理。需要注意的是，在消息接收之后，需要将不同代理数据进行统一数据格式的处理，从而保证整体消息系统的核心统一。其次在实际应用过程中，以流处理为基础的大数据实时计算模型在数据接入环节，主要采用Kafka 集群，其在实际运行中具有较为优良的吞吐量。而且分布式订阅消息发布的新模式，也可以在较为活跃的流式数据处理中发挥优良的效用。在以流处理为基础的用量实时计算系统运行过程中，Kafka 集群主要针对O （1）磁盘数据，其主要通过对TB 级别的消息进行储存处理，并维持相应数据在对应磁盘数据结构中的平稳运行。同时在实际运行中，Kafka 集群还可以依据消息储存日期进行消息类别划分，如通过对消息生产者、消息消费者等相应类别的划分，可为元数据信息处理效率的提升提供依据。 数据处理框架主要采用Storm 集群，其主要具有容错率高、开源免费、分布式等优良特点。在基于Storm 集群的数据处理框架计算过程中，可通过实时计算图状结构的设计，进行拓扑集群提交。同时通过集群中主控节点分发代码设置，实现数据实时过滤处理。在实际运行过程中，基于Storm 集群的数据处理框架，具有Spout 、Bolt 两种形式。前者为数据信息发送，而后者为数据流转换。通过模块间数据传输，Storm 集群也可以进行流量区域分析、自动化阈值检查、流量区域分析等模块的集中处理。数据储存模块主要采用Redis 集群，其在实际处理过程中，主要采用开源式的内部储存结构，通过高速缓存消息队列的设置，可为多种数据类型处理提供依据，如有效集合、列表、字符串、散列表等。2.2 算例分析 在实际应用过程中，基于流处理的大数据实时计算模型需要对多种维度因素进行综合分析，如运营商区域组成维度、时间段储存方案、APN 、资费组处理等。以某个SIM 卡数据处理为例，若其ID 为12345678，则在实际处理中主要包括APN1、APN2两个APN 。若其为联通域内的SIM 卡，则其运营商代码为86。这种情况下就可以对其进行高峰时段及非高峰时段进行合理处理，分为为0、1。而资费组就需要进行All 默认程度的处理，若当前流量话费总体使用量为1.6KB ，则APN1、APN2分别使用流量为1.1/0.4KB 。而在高峰时段、非高峰时段流量损耗为1.1/0.5KB 。这种情况下，就需要对整体区域维度及储存变动情况进行合理评估。在这一环节储存变动主要为Storm 集群，即为消息系统-流量区域分析-流量区域累积-自动化规则阈值检测/区域组合统计-缓存系统。 3 结束语 综上所述，从长期而言，基于Spark 的大数据混合计算模式具有良好的应用优势，其可以通过批处理、流计算、机器学习、图分析等模式的综合应用，满足物联网管理中的多个场景需要。而相较于以往物联网平台而已，基于流处理的大数据实时处理系统具有更为优良的数据压力处理性能。通过多种集群的整合，基于流处理的大数据实时处理系统在我国物联网平台将具有更加广阔的应用前景。 参考文献 [1]欧阳晨.海关应用大数据的实践与思考 [J].海关与经贸研究,2016,37(03):33-43. [2]余焯伟.物联网与大数据的新思考[J]. 通讯世界,2017(01):1-2. [3]孙学义.物联网与大数据的新思考[J]. 科研,2017(03):00200-00200. 作者简介 吴海建（1980-），男，浙江省衢州市人。硕士研究生，中级工程师。研究方向为人工智能。 作者单位 1.中电海康集团有限公司 浙江省杭州市 310012 2.中国电子科技集团第五十二研究所 浙江省杭州市 310012

数据流程分析

数据流程分析 软件需求规格说明说——数据流程分析 百叶通超市可行性分析报告——数据流程分析本设计方案是为超市内部管理程序开发而编写的，它包括了系统可行性研究，系统模块 设计，模块的具体流程设计，一些需要进一步讨论或者研究的问题，需要的资料与硬件，数 据表的定义等。但它没有包含关于编码的更多主题。例如编码的约定，注解的格式等。 一(项目的可行性研究 1( 技术方面: 整个系统属于一个规模比较大的MIS系统。尽管其在组织关系上存在着很大的复杂性，繁琐性，不确定性，但是就整个系统的技术构成上来看，它还是属于一个数据库应用类的系统。其基本操作还是对存在数据库进行添加、删除、查找、编辑等。 经济方面: 由于系统对公司的正常运行的影响是相当大的，所以必须要设置单独的服务器来运行这个系统。又考虑到所有计算机硬件软件都是存在出错可能的(具体到这个系统，由于其需要不间断的运行，所以其出错的可能就会变得更大)，因此整个系统应该考虑使用双机热备份技术。使用两台服务器同时运行，一个为主一个作备份，这样可以避免服务器故障对整个系统的影响。又考虑到这个系统是为公司内部服务的，而且数据库设置和调试时候都必须要直接使用服务器，所以应该将服务器设置在公司内部。纵观整个系统需要的硬件，我们认为整个项目的投资将可能是比较巨大的。

法律方面: 整个系统由于是自行开发，自行使用，所以系统本身不存在法律上的版权争议。在服务器软件方面，应该使用正版软件，因为整个系统尽管是开发给内部使用，但它毕竟很多部分还是要依靠Internet的，一旦服务器连接到Internet上，它的操作系统可能会被Microsoft跟踪，如果不是正版软件，将不得不面临民事诉讼的风险。 2( 目前存在的问题: 目前我们觉得最大的问题仍然是数据库访问方式上的问题。我们面临着更广泛范围内的数据库访问。这个范围已经不可能用局域网解决了，但一旦使用 Internet网，数据传输的有效性和安全性就会成为严重的问题。现在将三种可能数据访问的方式列举如下，并逐一作分析: a( 使用纯单机版的数据库系统 这是最简单的数据库访问方式。采用这种方式不涉及网络传输，所以无论 在哪个部门，也不管其上网设施是如何的，总能采用这种方法的。采用这种系统后，如果要实现数据同步，必须定期将数据库全部上传，服务器在收到整个数据库后，在服务器端运行一个特殊的软件，用于数据的同步。然后将处理后的数据库放在一个特定的区域，客户端可以将处理后的数据库收下来，以实现数据库同步。 整个系统采用的传输示意图如下(以市场部为例):

用数据流图进行分析

用数据流图进行分析，分析关注的重点是数据，将面向控制的信息作为数据进行处理，涵盖系统的所有数据，能准确的抽象系统的信息处理过程．概括的描述信息流和当数据从输人移动到输出时被应用的变换，每一层都明确强调“干什么“，“需要什么”，“给出什么”；可以反映出数据的流向和处理过程；数据流图分层进行分析，对顶层图的分析可以发现是否有输入信息或需要输出的信息被遗漏，容易及早发现系统各部分的 逻辑错误，也容易修正．这样逐层分解下去，系统被严密的展开，系统的框架被展现出来．数据流图还有助于消除通常存在于软件开发人员与系统总体及硬件人员的交流隔阂．系统开发人员通过数据流图更容易理解软件要完成什么功能，数据来源于哪里，结果要输出到哪等等，他们可以给软件人员更多合理的建议．由于采用数据流图进行分析，提高分析的可见性和可控性，有助于软件的缺陷在软件开发阶段早期被及时的发现和消除． 一,数据流图的基本元素 数据流图中只能有四种基本元素,如下: 描述一个处理.输入数据在此进行变换产生输出数据.其中注明处理的名称. 描述一个输入源点或输出汇点.其中注明源点或汇点的名称. 描述一个数据流.被加工的数据及其流向.流线上注明数据名称,箭头代表数据流动方向. 描述一个数据存储.通常用于代表一个数据表,其中注明数据表的名称. 二,分层数据流图 为了表达数据处理过程的数据加工情况,用一个数据流图往往是不够的.稍为复杂的实际问题,在数据流图上常常出现十几个甚至几十个加工.这样的数据流图看起来很不清楚.层次结构的数据流图能很好地解决这一问题.按照系统的层次结构进行逐步分解,并以分层的数据流图反映这种结构关系,能清楚地表达和容易理解整个系统. 下图给出分层数据流图的示例.数据处理S包括三个子系统1,2,3.顶层下面的第一层数据流图为DFD/L1.第二层数据流图DFD/L2.1,DFD/L2.2及DFD/L2.3

PDU_wireshark及网络数据流分析

PDU及网络数据流分析 Pdu的抓包试验报告 推荐工具wireshark。 wireshark是在数据链路层抓包，如下图抓的UDP包，实际上抓到的是封装了UDP 数据包的MAC帧，有以太网src IP和dst IP在内 MAC帧主要有两种格式，一种是以太网V2标准，一种是IEEE 802.3，常用的是前者。下图就是假定网络层协议是IP协议，MAC帧是V2格式

注：MAC地址有48bit，所以源地址和目的地址字段有6字节 有一点注意，这里的首部长度的单位是4字节，所以首部长度最大是15*4=60字节。而且通过可选字段后的填充，IP头部永远是4字节的倍数，方便IP协议实现。 总长度的单位是1字节，所以IP数据包的长度最大65535字节。 关于IP数据报格式，详见谢希仁计算机网络（第五版）4.2.5节 有一个容易搞不清楚的地方是协议字段，6或17分别表示IP数据报的数据部分是TCP或UDP报文。41表示数据部分是一个IPv6数据包，这种情况出现在隧道方式使用ipv6中。

有一点值得注意，数据偏移（4bit），指的是TCP的数据部分到整个TCP包的开始的偏移，其实就是TCP的报头长度了。和IP头的首部长度一样，也是以4byte 为单位，所以TCP头部的最大长度是15（4bit最大15）*4byte=60byte，也就是选项和填充字段不能超过40字节

上面这么费事，其实只是解决我的一个疑惑，就是抓UDP包的时候发现抓到的字节数（如第一张图里的frame3 109bytes captured）总是比数据段的字节数（如第一张图里的DATA 67bytes）多42byte。 现在知道为什么了，就是MAC帧中在数据前的14byte（最后面的4字节校验位被丢弃了？还是wireshark忽略了它？）+20byteIP报文头部+8byteUDP报文头部=42byte 至于抓TCP包的时候，去掉MAC帧头、IP头、TCP头之后，剩下的数据字节数一般比抓到的字节数少54byte（14byteMAC头+20byteIP头+20byteTCP头），因为TCP头可变，少数情况下这个差值不是54byte。IP包头其实也可变，但现在还没见过。像下面图中的TCP头部就是32byte 还有一点注意的是，抓TCP包，如果是纯TCP协议（如握手、FIN等），wireshark 在TCP一栏的len是标为0的，如果有TCP之上的应用层协议，如http，那么TCP那一栏标的长度其实是负载的长度，不包括TCP头部的长度，如下图 总共抓到了529byte，TCP的负载（图中是http报文）有475byte，TCP和IP 头分别20byte。但是wireshark把475标在了TCP边上，容易让人误以为475包括了20byte的TCP头部

面向数据流的分析方法

外部 实体 位于软件系统边界之外的信息生产者或消费者 转换 变换数据流的处理过程，又称泡（bubble ） 为一个或多个转换提供数据源或数据存储服务的缓冲区、文件或数据库 数据存储 在转换之间定向流动的数据项或数据项集合 第5章 面向数据流的分析方法 面向数据流的分析方法（dataflow-oriented analysis method ）与面向对象、面向数据的分析方法，都是需求建模方法。它们均有一组规范的语言表达机制，需求分析人员用来表达用户需求、构造软件系统模型。此外，它们还含有一些规则和经验知识，指导分析人员提取需求信息，促进用户需求精确化、完全化和一致化。 面向数据流的分析方法是结构化分析方法系列中的一支，具有明显的结构化特征。结构化分析方法的雏形出现于20世纪60年代后期。但是，直到1979年才由DeMarco 将其作为一种需求分析方法正式提出。由此，结构化分析方法得到了迅速发展和广泛应用。 本章主要介绍广为使用的面向数据流的分析方法及其需求分析CASE 工具。 5.1 数据流图与数据字典 一个基于计算机的信息处理系统就是对数据流进行一系列加工的处理过程，而这些加工将输入数据流变换为输出数据流。数据流图就是用来刻画数据流和加工的信息系统建模技术。数据字典是与数据流图配套使用的，用来定义系统中数据元素的有机集合体。 5.1.1 数据流图 数据流图（Data Flow Diagram ，DFD ）描述输入数据流到输出数据流的转换（即加工），用于对系统的功能建模。 1．数据流图的基本图形元素 数据流图中的基本图形元素包括：数据流、转换、数据存储以及外部实体，如图5-1所示。数据流、转换、数据存储用于构建软件系统内部的数据处理模型；外部实体表示存在于系统边界之外的对象，用来帮助我们理解软件系统数据的来源和去向。 图5-1 数据流图的基本图形元素 需要说明的是，DFD 图形元素还可以用其他描述符号来表示，如用圆角矩形表示转换，用开放箭头表示数据流等。

【CN110309848A】离线数据与流式数据实时融合计算的方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910380072.6 (22)申请日 2019.05.08 (71)申请人 重庆天蓬网络有限公司 地址 401135 重庆市渝北区龙兴镇迎龙大 道19号 (72)发明人 张翼飞　陈政　 (74)专利代理机构 北京酷爱智慧知识产权代理 有限公司 11514 代理人 梁爱荣 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2006.01) (54)发明名称 离线数据与流式数据实时融合计算的方法 (57)摘要 本发明提供了一种离线数据与流式数据实 时融合计算的方法，属于计算机大数据处理技术 领域，其首先确认结果数据的计算逻辑，整理需 要的输入数据，根据计算结果过程中所有输入的 数据的属性、特性的计算逻辑按实时性进行分 类，分为两类。一类数据是代表历史的统计结果 的离线型数据，另一类是实时性高的实时输入数 据。这两部分输入数据经过聚合、计算、统计的才 得出最后的实时统计结果。本发明在数据处理过 程中，通过对数据进行分类，用适当的计算模式 进行计算，兼顾数据的实时性以及数据的计算效 率， 使得结果数据可以更高效迅速的展现出来。权利要求书1页 说明书7页 附图2页CN 110309848 A 2019.10.08 C N 110309848 A

权　利　要　求　书1/1页CN 110309848 A 1.一种离线数据与流式数据实时融合计算的方法，其特征在于，包括： S1、首先确认结果数据的计算逻辑，整理需要的输入数据； S2、本发明根据计算结果过程中所有输入的数据的属性、特性、计算逻辑按实时性进行分类； S3、根据S2中的数据分类，进行处理； S4，当遇到离线型数据与实时输入数据需要关联时，采用流式处理的方式，在流式过程处理中去关联离线处理完成的离线型数据的计算结果，用此方法得到一个新的实时输入数据，所述新的实时输入数据是实时输入数据与离线型结果关联的结果数据； S5、用S3，S4步骤中的方式处理完计算过程中所有的输入，即得到最终的计算结果。 2.根据权利要求1所述的离线数据与流式数据实时融合计算的方法，其特征在于，所述S3、S4步骤中的流式处理方式与实时输入数据与离线型结构的过程包括如下内容，101到104和103到106这两个过程是单纯的离线计算，102到105这个过程是单纯的流式计算，即上述流程描述中S3步骤中描述的计算过程。 3.根据权利要求2所述的离线数据与流式数据实时融合计算的方法，其特征在于，所述S3、S4步骤中的流式处理方式与实时输入数据与离线型结构的过程包括如下内容，104和105到107的过程，以及107和106到108的过程，是离线型数据和实时输入数据关联的过程。 4.根据权利要求3所述的离线数据与流式数据实时融合计算的方法，其特征在于，所述108为步骤S5中最终得到的计算结果。 5.根据权利要求1所述的离线数据与流式数据实时融合计算的方法，其特征在于，所述步骤S2中根据计算结果过程中所有输入的数据的属性、特定的计算逻辑实时性进行分类，该分类为两类，一类数据是代表历史的统计结果的离线型数据，一类是实时性高的实时输入数据。 6.根据权利要求5所述的离线数据与流式数据实时融合计算的方法，其特征在于，所述离线型数据和实时输入数据经过聚合、计算、统计后得到最后的实时统计结果。 7.根据权利要求6所述的离线数据与流式数据实时融合计算的方法，其特征在于，所述处理单纯的离线型数据和实时输入数据，对离线型的数据用离线处理的方式进行处理，对实时输入数据，用流式计算的方式。 8.根据权利要求1所述的离线数据与流式数据实时融合计算的方法，其特征在于，所述步骤S1中所述的结果数据包括计算过程中的中间结果，中间结果包括上一步的输出、下一步的输入。 9.根据权利要求1所述的离线数据与流式数据实时融合计算的方法，其特征在于，所述步骤S4中离线型数据和实时数据的关联关系，包括两种，一种是同一种计算逻辑划分下的两份数据，是离线型数据和实时输入数据的加和；另一种是业务逻辑上的关联关系。 10.根据权利要求9所述的离线数据与流式数据实时融合计算的方法，其特征在于，所述业务逻辑上的关联关系需要先计算好离线型数据，然后在流式处理实时数据时，取出计算好的离线型数据结果，进行关联。 2