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摘要：本发明公开了一种基于spark的数据指标动态计算和拉宽方法和系统；本发明涉及电数据处理技术领域；创建视图配置信息表、原子指标配置信息表和衍生指标配置信息表。初始化配置信息表，包括视图名称、作业编号、计算逻辑、依赖关系等。启动Spark，加载线上三张配置信息表至内存。根据传入的job名称，查询视图配置信息表，获取该job下所有视图的构建逻辑和缓存级别。本发明通过配置化管理，实现了视图、原子指标和衍生指标的灵活构建与计算，减少了重复编码工作，缩短了开发周期。利用Spark等大数据处理框架的并行计算能力，优化了资源使用，提高了数据处理速度。
主权项：1.一种基于spark的数据指标动态计算和拉宽的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，创建并初始化视图配置信息表、原子指标配置信息表和衍生指标配置信息表，启动Spark，加载线上三张配置信息表至内存；根据传入的job名称，查询视图配置信息表，获取该job下所有视图的构建逻辑和缓存级别；S2，读取原子指标配置信息表，找出所有线上原子指标的计算逻辑集合；确定每个原子指标所依赖的视图；S3，利用异步多线程并行触发Spark任务，同时计算多个原子指标；然后将所有原子指标的计算结果写入Hive三级分区表中；S4，读取原子指标配置信息表和衍生指标配置信息表，找到该job对应的原子指标和衍生指标的集合；生成该job的原子指标视图作为子查询同时根据宽表元数据信息字段及顺序，遍历并生成衍生指标的计算逻辑执行衍生指标的计算，并将结果存储至相应的Hive分区表中；S5，通过Spark程序进行计算形成线上指标宽表和线下指标的查询语句，生成线下汇总层指标宽表并进行全连接操作，生成全量指标集合后写入最终的指标汇总表。
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百度查询： 北京白龙马云行科技有限公司 一种基于spark的数据指标动态计算和拉宽方法和系统
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