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龍圖騰網(wǎng)獲悉焦點(diǎn)科技股份有限公司申請(qǐng)的專利一種基于規(guī)則引擎和Clickhouse的流量數(shù)倉(cāng)建設(shè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116594982B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310589190.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/21；該發(fā)明授權(quán)一種基于規(guī)則引擎和Clickhouse的流量數(shù)倉(cāng)建設(shè)方法是由沈浩;成俊杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-05-24向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于規(guī)則引擎和Clickhouse的流量數(shù)倉(cāng)建設(shè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于規(guī)則引擎和Clickhouse的流量數(shù)倉(cāng)建設(shè)方法。其特征在于：通過(guò)對(duì)SDK的封裝拓展，形成一套集多端用戶行為數(shù)據(jù)采集的埋點(diǎn)SDK，其中應(yīng)用端為Nginx，包括一層中轉(zhuǎn)Nginx用于匯總服務(wù)器日志；流量數(shù)倉(cāng)使用第二天離線數(shù)倉(cāng)的數(shù)據(jù)覆蓋當(dāng)天實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)的數(shù)據(jù)；所有分析場(chǎng)景的SQL查詢基于ClickHouse，包括業(yè)務(wù)數(shù)理統(tǒng)計(jì)；預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)對(duì)埋點(diǎn)進(jìn)行全量校驗(yàn)和實(shí)時(shí)驗(yàn)收，反饋驗(yàn)收失敗的埋點(diǎn)給開發(fā)人員；規(guī)則引擎集成在埋點(diǎn)管理系統(tǒng)，分離業(yè)務(wù)決策邏輯和技術(shù)決策。達(dá)到實(shí)現(xiàn)高效的流量數(shù)倉(cāng)建設(shè)，能夠準(zhǔn)確采集用戶行為數(shù)據(jù)并進(jìn)行實(shí)時(shí)處理和分析，以提高數(shù)據(jù)處理效率和準(zhǔn)確性的效果。

本發(fā)明授權(quán)一種基于規(guī)則引擎和Clickhouse的流量數(shù)倉(cāng)建設(shè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于規(guī)則引擎和Clickhouse的流量數(shù)倉(cāng)建設(shè)方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：基于開源的埋點(diǎn)SDK進(jìn)行各應(yīng)用端SDK的封裝，SDK上報(bào)的數(shù)據(jù)發(fā)送到各業(yè)務(wù)應(yīng)用端，使用flume采集各個(gè)應(yīng)用端日志進(jìn)行解析分析，并對(duì)日志進(jìn)行打印； 步驟2：將打印的日志通過(guò)flume采集落盤至hdfs文件并同時(shí)發(fā)送到kafka，作為流量數(shù)倉(cāng)的數(shù)據(jù)源，所述流量數(shù)倉(cāng)采用lambda架構(gòu)，包括基于Spark的離線數(shù)倉(cāng)，用于解析、處理T+1數(shù)據(jù)，和基于Flink的實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)，用于解析、梳理當(dāng)天實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，使用集成在埋點(diǎn)管理系統(tǒng)中的規(guī)則引擎來(lái)處理數(shù)據(jù)解析邏輯，將流量數(shù)倉(cāng)處理形成的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存入ClickHouse； 步驟3：基于ClickHouse的物化視圖功能，針對(duì)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景生成開發(fā)報(bào)表，提供實(shí)時(shí)查詢接口； 步驟4：對(duì)步驟2中存入ClickHouse的數(shù)據(jù)進(jìn)行T+1數(shù)據(jù)的全量校驗(yàn)與實(shí)時(shí)埋點(diǎn)數(shù)據(jù)上報(bào)驗(yàn)收，并將驗(yàn)收結(jié)果返回給開發(fā)； 步驟5：對(duì)于步驟2，使用規(guī)則引擎新增或更新lambda架構(gòu)中的業(yè)務(wù)邏輯；所述步驟5中：所述規(guī)則引擎集成在埋點(diǎn)管理系統(tǒng)，所述規(guī)則引擎為Drools，在離線和實(shí)時(shí)的預(yù)處理時(shí)映射成方法傳入，在更新預(yù)處理邏輯時(shí)不改動(dòng)etl本身任務(wù)，離線Spark任務(wù)在第二天運(yùn)行時(shí)自動(dòng)讀取預(yù)處理規(guī)則表，實(shí)時(shí)Flink任務(wù)在初始化時(shí)讀取預(yù)處理規(guī)則表，存入狀態(tài)中，在任務(wù)運(yùn)行中定時(shí)讀取規(guī)則表，更新狀態(tài)中預(yù)處理規(guī)則的內(nèi)容，用以分離業(yè)務(wù)決策者的業(yè)務(wù)決策邏輯和應(yīng)用開發(fā)者的技術(shù)決策。

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