一种机器人业务场景下的数据处理方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本公开涉及数据处理技术领域，提供了一种机器人业务场景下的数据处理方法、装置和电子设备。该方法包括：接收机器人业务场景下收集到的实时数据流；基于天为颗粒度对该实时数据流中前一天的数据进行预处理，得到目标数据；将该目标数据储存至数据仓，该数据仓包括分布式存储系统。本公开对于进入数据仓的数据只针对前一天的数据进行处理，从而避免了面对机器人业务场景下收集的海量数据不易处理的问题。人业务场景下收集的海量数据不易处理的问题。人业务场景下收集的海量数据不易处理的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种机器人业务场景下的数据处理方法、装置和电子设备


[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及一种机器人业务场景下的数据处理方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]在一些应用机器人来进行目标任务的场景中，涉及的机器人数据非常大，与此同时与机器人进行目标任务也会产生的海量数据，例如任务数、公里数等。由于数据量非常庞大，业务类型也非常复杂，如果采用一般数据处理方式很难满足机器人业务场景下的数据处理要求。因此，如何应对机器人业务场景下的海量数据不易处理的问题，是当前机器人应用中遇到的一个技术问题。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本公开实施例提供了一种机器人业务场景下的数据处理方法、装置和电子设备，以解决现有技术中机器人业务场景下的海量数据不易处理的问题。
[0004]本公开实施例的第一方面，提供了一种机器人业务场景下的数据处理方法，包括：接收机器人业务场景下收集到的实时数据流；基于天为颗粒度对该实时数据流中前一天的数据进行预处理，得到目标数据；将该目标数据储存至数据仓，该数据仓包括分布式存储系统。
[0005]本公开实施例的第二方面，提供了一种机器人业务场景下的数据处理装置，包括：接收模块，被配置为接收机器人业务场景下收集到的实时数据流；处理模块，被配置为基于天为颗粒度对该实时数据流中前一天的数据进行预处理，得到目标数据；存储模块，被配置为将该目标数据储存至数据仓，该数据仓包括分布式存储系统。
[0006]本公开实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并且可以在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现上述方法的步骤。
[0007]本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。
[0008]本公开实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本公开通过接收机器人业务场景下收集到的实时数据流，基于天为颗粒度对该实时数据流中前一天的数据进行预处理，得到目标数据，将该目标数据储存至数据仓，该数据仓包括分布式存储系统，这样对于进入数据仓的数据只针对前一天的数据进行处理，从而避免了面对机器人业务场景下收集的海量数据不易处理的问题。
附图说明
[0009]为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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它的附图。
[0010]图1是本公开实施例的应用场景的场景示意图；
[0011]图2是本公开实施例提供的一种机器人业务场景下的数据处理方法的流程示意图；
[0012]图3是本公开实施例提供的一种机器人业务场景下的数据处理方法的流程示意图；
[0013]图4是本公开实施例提供的一种机器人业务场景下的数据处理装置的结构示意图；
[0014]图5是本公开实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0015]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本公开实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本公开。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本公开的描述。
[0016]下面将结合附图详细说明根据本公开实施例的一种机器人业务场景下的数据处理方法和装置。
[0017]图1是本公开实施例的应用场景的场景示意图。该应用场景可以包括机器人1、终端设备2、服务器3以及网络4。
[0018]机器人1可以应用于酒店、商场、医院、楼宇和工厂的场景中，机器人1可以是人工智能机器人，也可以是可移动的轮式机器人，本公开实施例对此不作限制。机器人1在实际应用场景中可以产生各种类型的业务数据，然后通过网络4上传给服务器3。
[0019]终端设备2可以是硬件，也可以是软件。当终端设备2为硬件时，其可以是具有显示屏且支持与服务器3通信的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等；当终端设备2为软件时，其可以安装在如上该的电子设备中。终端设备2可以实现为多个软件或软件模块，也可以实现为单个软件或软件模块，本公开实施例对此不作限制。进一步地，终端设备2上可以安装有各种应用，例如数据处理应用、数据库查询工具、社交平台软件、搜索类应用、购物类应用等。
[0020]服务器3可以是提供各种服务的服务器，例如，对与其建立通信连接的终端设备发送的请求进行接收的后台服务器，该后台服务器可以对终端设备发送的请求进行接收和分析等处理，并生成处理结果。服务器3可以是一台服务器，也可以是由若干台服务器组成的服务器集群，或者还可以是一个云计算服务中心，本公开实施例对此不作限制。
[0021]需要说明的是，服务器3可以是硬件，也可以是软件。当服务器3为硬件时，其可以是为机器人1和终端设备2提供各种数据处理服务的各种电子设备。当服务器3为软件时，其可以是为终端设备2提供各种服务的多个软件或软件模块，也可以是为终端设备2提供各种服务的单个软件或软件模块，本公开实施例对此不作限制。例如，服务器3可以包括图1中的消息系统31、数据处理系统32和分布式存储系统33等软件或软件模块，进一步地，图1中的消息系统可以为kafka，输出处理系统可以为sparkstreaming，分布式存储系统可以为HDFS
(Hadoop Distributed File System，即分布式文件系统)。
[0022]网络4可以是采用同轴电缆、双绞线和光纤连接的有线网络，也可以是无需布线就能实现各种通信设备互联的无线网络，例如，蓝牙(Bluetooth)、近场通信(Near Field Communication，NFC)、红外(Infrared)等，本公开实施例对此不作限制。
[0023]机器人1和终端设备2经由网络4与服务器3建立通信连接，以接收或发送信息等。具体地，机器人1可以将实时产生的实时数据流通过网络上传至服务器3之后，由服务器3对该实时数据流进行接收并形成消息队列，然后用户可以在终端设备2上通过订阅的方式来读取该消息队列中的消息；另外，该消息队列中的数据将会按照时间颗粒度进行分划分为多个数据集合，并按照该时间颗粒度对机器人1在业务场景下的实时数据流进行存储和处理；之后，再将数据处理系统处理后的目标数据存储至分布式存储系统的数据仓中。进一步把地，该时间颗粒度可以是秒、分、小时和天，在本公开实施例中，该时间颗粒度可以优选为天，即可以由服务器3将实时数据流按天为颗粒度进行预处理，例如，当前只对前一天的实时数据流进行处理，这样可以为数据处理提供足够的冗余时间，避免了在海量数据下服务器不易进行数据处理的问题。另外，当数据存储在数据仓中以后，用户可以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人业务场景下的数据处理方法，其特征在于，包括：接收机器人业务场景下收集到的实时数据流；基于天为颗粒度对所述实时数据流中前一天的数据进行预处理，得到目标数据；将所述目标数据储存至数据仓，所述数据仓包括分布式存储系统。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收机器人业务场景下收集到的实时数据流，包括：通过kafka的发布者接口来接收机器人业务场景下收集到的实时数据流，形成不同主题的消息队列。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于天为颗粒度对所述实时数据流中前一天的数据进行预处理，得到目标数据，包括：利用Spark Streaming将所述实时数据流以天为颗粒度分作多个数据集合；基于脚本的方式，对所述多个数据集合中前一天的数据进行预处理，得到目标数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分布式存储系统为HDFS目录；所述将所述目标数据储存至数据仓，包括：将预处理得到所述目标数据写入HDFS目录。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：通过kafka的订阅者接口来接收用户的订阅请求；基于所述消息队列中的数据响应所述订阅请求，并将所述订阅请求对应的数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：付东洋，周天月，支涛，
申请(专利权)人：北京云迹科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：