【技术实现步骤摘要】
一种规则引擎及其实现方法
本申请实施例涉及计算机
，具体涉及一种规则引擎及其实现方法。
技术介绍
在大数据环境下规则引擎批量运行的实现方法，机制大概如下：首先，通过规则引擎生成drools规则，通过规划引擎平台部署规则。传统服务器集群的计算方式为：根据传入规则号，获取数据库大量数据，通过多线程方式进行规则计算，最后将计算结果解析入库。大数据平台计算方式为：根据规则号及传入数据文件路径，通过大数据平台执行规则执行包进行规则计算，将计算后的结果存储成大数据文件。现有技术中的规则计算引擎通过服务器集群进行跑批，过度依赖服务器资源，使得服务器资源无法复用；并且，在针对大数据平台上的大批量数据进行规则计算的过程中，容易达到性能瓶颈，无法达到用户要求。针对大数据平台执行规则，由于底层还是使用drools进行规则计算，因此无法充分利用大数据平台的计算能力。
技术实现思路
为此，本申请实施例提供一种规则引擎及其实现方法，提高了利用内存进行规则计算的能力。为了实现上述目的，本申请实施例提供如下...
【技术保护点】
1.一种规则引擎实现方法，其特征在于，所述方法包括：/n接收规则引擎页面发送的规则配置请求消息，所述规则配置请求消息携带配置规则信息；/n对所述配置规则信息进行编译，转换成SPARK集群执行脚本；/n将所述SPARK集群执行脚本发送至分布式文件系统hdfs；/n提交一个或者多个任务信息至所述SPARK集群；/n接收所述SPARK集群发送的一个或者多个计算结果，所述计算结果是所述SPARK集群根据所述任务信息在所述hdfs中或数据库读取对应的数据信息进行计算得到的。/n
【技术特征摘要】
1.一种规则引擎实现方法，其特征在于，所述方法包括：
接收规则引擎页面发送的规则配置请求消息，所述规则配置请求消息携带配置规则信息；
对所述配置规则信息进行编译，转换成SPARK集群执行脚本；
将所述SPARK集群执行脚本发送至分布式文件系统hdfs；
提交一个或者多个任务信息至所述SPARK集群；
接收所述SPARK集群发送的一个或者多个计算结果，所述计算结果是所述SPARK集群根据所述任务信息在所述hdfs中或数据库读取对应的数据信息进行计算得到的。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述SPARK集群执行脚本是JAR文件；
所述对所述配置规则信息进行编译，转换成SPARK集群执行脚本，包括：
将所述配置规则信息解析成java代码，对所述java代码进行编译打包成JAR文件。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述接收所述SPARK集群发送的一个或多个计算结果之后，所述方法还包括：
将所述一个或多个规则计算结果发送至所述hdfs进行存储。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据库信息包括参数映射关系、数据模型信息和计算数据，其中所述数据模型信息包括变量定义，所述计算数据包括配置规则信息；
所述任务信息包括提交任务对应的数据文件或者数据库连接及SQL信息。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算结果是所述SPARK集群根据所述任务信息配置hdfs路径或者数据库连接及SQL信息，在所述hdfs中或数据库中读取对应的数据信息进行计算得到。
...
【专利技术属性】
技术研发人员：许聪慧，刘平怀，陈涛，
申请(专利权)人：天阳宏业科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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