行情数据推送方法、装置以及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种行情数据推送方法、装置以及存储介质。其中，一种行情数据推送方法，包括：接收用户通过终端设备设置的规则数据；根据规则数据生成的规则，将行情数据进行筛选处理，得到目标行情数据，其中行情数据用于指示股票交易数据；以及将符合规则的目标行情数据推送至用户的终端设备。推送至用户的终端设备。推送至用户的终端设备。

【技术实现步骤摘要】
行情数据推送方法、装置以及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，特别是涉及一种行情数据推送方法、装置以及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，在行情盯市的过程中，可以通过接入沪深两市股票行情实时数据流，以及监控规则实时动态数据流，把两条数据流实时结合起来，将符合规则的行情数据实时推送给用户，给用户提供相关投资组合的实时风险预警和趋势分析，辅助投资决策。
[0003]现有常用方案一般是将流计算处理框架应用于实时行情数据，而加载的规则数据则是由流式框架外的规则引擎预先编译好在流式任务启动时加载一次，相对固化，无法应对规则数据实时更新变化的需求，或者需要定时请求外部存储系统获取最新规则数据从而更新流计算框架中的缓存规则数据。
[0004]现有技术一般是将规则引擎同流式计算框架分别部署，无法实现在一套组件中完成实时规则编译解析、数据匹配过滤动作，规则引擎编译的更新的规则数据无法实时更新到正在运行的流式处理程序中。
[0005]此外，为了提升流式计算任务的执行效率，现有技术通常采取数据分片的方法，将一组流式计算任务中原子计算单元划分为不同的微批，将其中可以独立分解而不影响最终计算结果的环节，分别对应不同的数据分片，分别计算。
[0006]流计算分片并行化，虽然可以将一组流式计算任务，部分或全部或分解为可同时计算的微批，从而提高整体计算效率。但是单个数据分片过大可能占用过多内存，难以发挥处理器的计算能力；单个数据分片过小，则会导致过多数据分片，微批任务并行度，受限于执行效率提升的理论上限，且同样的算力消耗下，计算资源消耗在频繁的进程调度，造成资源浪费；因而需要合理的评估方法，避免达到或接近理论上限的情况下对数据片和微批过度拆分形成不合理的并行度规划。
[0007]针对上述的现有技术中存在的无法应对规则数据实时更新变化的需求以及微批任务分拆不合理的技术问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0008]本申请的实施例提供了一种行情数据推送方法、装置以及存储介质，以至少解决现有技术中存在的无法应对规则数据实时更新变化的需求以及微批任务分拆不合理的技术问题。
[0009]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种行情数据推送方法，包括：接收用户通过终端设备设置的规则数据；根据规则数据生成的规则，将行情数据进行筛选处理，得到目标行情数据，其中行情数据用于指示股票交易数据；以及将符合规则的目标行情数据推送至用户的终端设备。
[0010]根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的
程序，其中，在程序运行时由处理器执行以上任意一项所述的方法。
[0011]根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种行情数据推送装置，包括：数据接收模块，用于接收用户通过终端设备设置的规则数据；数据筛选模块，用于根据规则数据生成的规则，将行情数据进行筛选处理，得到目标行情数据，其中行情数据用于描述股票交易数据；以及数据推送模块，用于将符合规则的目标行情数据推送至用户的终端设备。
[0012]根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种行情数据推送装置，包括：处理器；以及存储器，与处理器连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：接收用户通过终端设备设置的规则数据；根据规则数据生成的规则，将行情数据进行筛选处理，得到目标行情数据，其中行情数据用于描述股票交易数据；以及将符合规则的目标行情数据推送至用户的终端设备。
[0013]在本申请实施例中，服务器在接收了规则数据的同时也会接收行情数据，并通过规则数据筛选行情数据，从而将符合规则的目标行情数据实时推送给用户。从而本技术方案将规则引擎同流式计算框架融合，将行情数据和规则数据都视为实时数据流，支持动态规则数据实时生效，完成规则数据实时解析编译分发，同行情数据流实时匹配。从而避免了只能由流式框架外的规则引擎预先编译好规则数据，并在流式任务启动时加载一次，相对固化，无法应对规则数据实时更新变化的需求的情况。与现有技术中相比，本技术方案采用了基于流计算和动态规则的行情盯市方法，规则数据可多次加载，将行情数据和规则数据均作为实时流数据进行接收处理，把支持实时更新的规则数据动态编译并应用于实时行情数据，实现对规则数据高频动态更新，将盯市行情异动数据流实时分析过滤并推送至用户的终端设备。此外，本技术方案通过计算最优处理器数量，可以从处理器计算资源层面分析实时流计算任务并行度参数的上限，以支持流计算节点集群的规划，从而提高资源使用率和运行效率。进而解决了现有技术中存在的无法应对规则数据实时更新变化的需求以及微批任务分拆不合理的技术问题。
附图说明
[0014]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0015]图1是用于实现根据本申请实施例1所述的方法的计算设备的硬件结构框图；
[0016]图2是根据本申请实施例1所述的行情数据推送系统的示意图；
[0017]图3是根据本申请实施例1的第一个方面所述的行情数据推送方法的流程示意图；
[0018]图4是根据本申请实施例1的第一个方面所述的行情数据推送方法的整体流程示意图；
[0019]图5是根据本申请实施例2所述的行情数据推送装置的示意图；以及
[0020]图6是根据本申请实施例3所述的行情数据推送装置的示意图。
具体实施方式
[0021]为了使本
的人员更好地理解本申请的技术方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通
技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。
[0022]需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0023]实施例1
[0024]根据本实施例，提供了一种行情数据推送方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0025]本实施例所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端、服务器或者类似的计算设备中执行。图1示出了一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种行情数据推送方法，其特征在于，包括：接收用户通过终端设备设置的规则数据；根据所述规则数据生成的规则，将行情数据进行筛选处理，得到目标行情数据，其中所述行情数据用于指示股票交易数据；以及将符合所述规则的目标行情数据推送至所述用户的终端设备。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述规则数据生成的规则，将行情数据进行筛选处理，得到目标行情数据的操作，包括：将所述规则数据进行编译，生成与所述规则数据对应的规则；通过第三方机构获取所述行情数据；以及通过预设的多个执行节点接收所述规则，并根据所述规则对所述行情数据进行筛选，得到所述目标行情数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将符合所述规则的目标行情数据推送至所述用户的终端设备的操作，包括：通过预警推送模块接收所述目标行情数据；以及根据预先设定的推送方式，将所述目标行情数据推送至所述用户的终端设备。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，接收用户通过终端设备设置的规则数据之前，还包括：通过预设的规则引擎加载所述规则数据。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取待处理资源，其中所述待处理资源包括所述行情数据和所述规则数据；以及通过预设的资源处理规则，将所述待处理资源进行分批处理。6.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时由处理器执行权利要求1至5中任意一项所述的方法。7.一种行情数据推送装置，其特征在于，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈凌云，李宁，刘栋，徐彬，陈炎，张文琰，沈国成，李明旭，李文婷，金博昊，陈旭，汤鑫，张书琪，洪佩雯，刘帅，马丽媛，
申请(专利权)人：德邦证券股份有限公司，
类型：发明
国别省市：