[发明专利]一种金融数据实时在线批量优化方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种金融数据实时在线批量优化方法及系统，该方法包括：获取金融批量处理数据；按照客户与批量任务的对应关系，将所述金融批量处理数据拆分为N组客户任务；其中，所述N为客户数量，N组所述客户任务分别与N个客户相对应；执行N组所述客户任务，得到批量处理结果，并返回所述批量处理结果，在现有技术中，一般采用数据的任务维度进行批量任务的处理，也就是不同客户的相同类型任务会一起处理，会造成客户数据之间的相互影响，而本发明实施例采用按照同一客户的任务一起处理的方式，当需要扩容时，只需要把同一客户的任务分配过去即可，充分利用开放平台分布式架构下的水平扩展能力，应用扩容便捷。

技术领域

本发明实施例涉及金融数据处理技术领域，具体涉及一种金融数据实时在线批量优化方法及系统。

背景技术

应用系统运行在大型机、中型机器为主，多采用集中式的设计方案。传统批量根据各任务特点以数据为基础来实现，每一批次作业针对输入数据逐笔处理，通过分区分表的方式来实现大数据下的并行批次处理。应用系统扩容需要通过数据迁移的方式来实现。

现有的金融数据处理系统在分布式开发平台下并没有利用系统的水平扩展性，而且系统运行异常影响范围一般较大，差错处理方案复杂，应用扩容方案复杂风险高。

发明内容

为此，本发明实施例提供一种金融数据实时在线批量优化方法及系统，能够解决上述的一个或多个技术问题。

为了实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种金融数据实时在线批量优化方法，包括：

获取金融批量处理数据；

按照客户与批量任务的对应关系，将所述金融批量处理数据拆分为N组客户任务；其中，所述N为客户数量，N组所述客户任务分别与N个客户相对应；

执行N组所述客户任务，得到批量处理结果，并返回所述批量处理结果。

优选地，所述按照客户与批量任务的对应关系，将所述金融批量处理数据拆分为N组客户任务，包括：

按照客户维度扫描所述金融批量数据以查找同一客户对应的所有子任务；

将同一客户对应的所有子任务置于同一客户任务组中；

建立所述客户任务组与所述客户的对应关系，得到N组客户任务。

优选地，所述执行N组所述客户任务，包括：

按照批量调度配置N组所述客户任务中的子任务的执行顺序；

按照所述执行顺序将N组所述客户任务中的子任务全部调起；

依次执行N组所述客户任务中的子任务。

优选地，，还包括：

当N组所述客户任务中的任一组客户任务发生数据异常时，跳过该发生数据异常的客户任务，并发出客户任务报警；

执行N组所述客户任务中的其他客户任务；

当修复该发生数据异常的客户任务后，重新调起该修复后的客户任务。

第二方面，本发明实施例提供一种金融数据实时在线批量优化系统，包括：

金融数据获取模块，用于获取金融批量处理数据；

客户任务拆分模块，用于按照客户与批量任务的对应关系，将所述金融批量处理数据拆分为N组客户任务；其中，所述N为客户数量，N组所述客户任务分别与N个客户相对应；

客户任务执行模块，用于执行N组所述客户任务，得到批量处理结果，并返回所述批量处理结果。