[发明专利]一种可视化指标处理方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种可视化指标处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：从可视化任务配置界面中获取扩展指标的基础配置数据和任务执行数据；根据所述基础数据和所述任务执行数据对所述扩展指标进行数据核验，并将核验结果展示于可视化任务状态界面中前端报表。本发明实施例可以提升指标数据核验效率。

技术领域

本发明涉及大数据处理技术领域，尤其涉及一种可视化指标处理方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着如今大数据平台的快速发展，大数据平台存储的底层数据是一个个庞大且复杂的数据集，而如何有效地对海量数据进行实时分析、聚合计算，最后得到数据质量业务指标，将其直观地展现给用户，这其中核心的难点便是：数据核验、聚合计算。

基于各种数据集进行数据核验，聚合计算出业务指标，业界常用的实现方式是Spark Streaming、Flink SQL、Stream API。但不论使用何种方式，通常都需要工作人员写代码来指定数据来源、数据集、数据清洗逻辑、聚合维度等内容。如此繁杂的逻辑和代码，无论是开发、测试还是后期维护，都需要投入大量的人力和物力成本。

发明内容

本发明提供了一种可视化指标处理方法、装置、设备及存储介质，以提升指标数据核验效率。

根据本发明的一方面，提供了可视化指标处理方法，包括：

从可视化任务配置界面中获取扩展指标的基础配置数据和任务执行数据；

根据所述基础数据和所述任务执行数据对所述扩展指标进行数据核验，并将核验结果展示于可视化任务状态界面中前端报表。

根据本发明的另一方面，提供了一种可视化指标处理装置，包括：

指标数据扩展模块，用于从可视化任务配置界面中获取扩展指标的基础配置数据和任务执行数据；

指标数据核验模块，用于根据所述基础数据和所述任务执行数据对所述扩展指标进行数据核验，并将核验结果展示于可视化任务状态界面中前端报表。

根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的可视化指标处理方法。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的可视化指标处理方法。

本发明实施例通过采用页面配置化方式实现扩展指标的配置和数据核验任务的新增、修改、启动、停止等任务状态操控，核验结果通过报表的方式统一展现，无需用户手动编写代码来进行数据核验，节约大量的人力和物力成本，提升指标数据核验效率。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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1A是根据本发明一实施例提供的一种可视化指标处理方法的流程图；

图1B是根据本发明一实施例提供的一种扩展指标基本信息的可视化配置界面的示意图；