物流订单数据处理方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种物流订单数据处理方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.在物流领域，物流订单的全生命周期(从揽收、集包、转运、末端分派直至签收各环节)的订单轨迹，涵盖了驱动商家、平台、网点、分拣、中转运输、末端、小件员、售后等各要素环节的数据流，是下游各部门订单履约、资金结算的重要数据来源。
3.现阶段的物流订单存在数据量庞大、数据处理较为繁琐的问题；订单域数据源聚焦于大前置，大前置既需要保证数据的稳定，又要满足各团的轨迹查询需求，存在一定数据处理难度；不同的团对订单轨迹的查询需求各不相同，由于不存在抽取出来的公共需求，当依据订单轨迹进行数据获取时，一般只能全量获取，各团再根据所获取的数据以及查询需求进行自行过滤，待浏览和待过滤的数据量大，降低了各团的查询体验。
4.可见，现有技术还有待改进和提高。


技术实现要素：

5.为了克服现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种物流订单数据处理方法、装置、设备及存储介质，可根据订阅规则信息对查询结果进行过滤，使返回的过滤结果可满足各团的查询需求，提高查询体验。
6.本发明第一方面提供了一种物流订单数据处理方法，包括：获取物流订单的基本信息，根据基本信息所包括的发件地址和收件地址生成运输轨迹；根据运输轨迹确认运输作业节点，并根据运输轨迹和运输作业节点确认资源分摊信息；汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包，将数据包存储至卡夫卡消息中心；当反馈查询指令时，获取请求人信息，根据运输作业节点对请求人信息进行权限校验；当通过权限校验时，获取查询信息，根据查询信息查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果；根据请求人信息获取订阅规则信息，根据订阅规则信息对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果。
7.可选的，在本发明第一方面的第一种实施方式中，所述获取物流订单的基本信息，根据基本信息所包括的发件地址和收件地址生成运输轨迹，具体包括：获取物流订单的基本信息，所述基本信息包括物流订单号码、发件地址和收件地址；将发件地址和收件地址导入至预先设置的物流地图中，采用转换组件将发件地址转换至发件经纬度坐标，并将收件地址转换至收件经纬度坐标；在物流地图上分别标注发件经纬度坐标和收件经纬度坐标，采用绘制组件连接经纬度坐标和收件经纬度坐标以生成运输轨迹，并保存成html文件。
8.可选的，在本发明第一方面的第二种实施方式中，所述根据运输轨迹确认运输作业节点，并根据运输轨迹和运输作业节点确认资源分摊信息，具体包括：所述预先设置的物流地图中包括多个作业节点的经纬度坐标；根据运输轨迹，采用dstar算法确认与运输轨迹
对应的运输作业节点，并更新运输轨迹，以生成物流轨迹，将物流轨迹保存成html文件；根据物流轨迹分析运输过程的总资源消耗量，并根据运输作业节点分析项目分摊资源；汇总总资源消耗量以及项目分摊资源，以生成资源分摊信息。
9.可选的，在本发明第一方面的第三种实施方式中，所述汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包，将数据包存储至卡夫卡消息中心，具体包括：汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包；将数据包存储至卡夫卡消息中心，并为数据包赋予一个唯一标识；根据卡夫卡消息中心所包括的主题对数据包所包括的数据进行拆分，将拆分得到的数据块存储至与主题对应的分区，并为每个数据块对应赋予一个标识符。
10.可选的，在本发明第一方面的第四种实施方式中，所述当反馈查询指令时，获取请求人信息，根据运输作业节点对请求人信息进行权限校验，具体包括：当反馈查询指令时，获取请求人信息，所述请求人信息包括请求地址和请求人账号信息；根据请求地址匹配运输作业节点，并获取与所匹配的运输作业节点对应的工作人员信息表；采用正则表达式匹配请求人账号信息和工作人员信息表，以进行权限校验。
11.可选的，在本发明第一方面的第五种实施方式中，所述当通过权限校验时，获取查询信息，根据查询信息查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果，具体包括：当通过权限校验时，获取查询信息，采用中文分词算法对查询信息进行分词处理，得到分词结果；获取匹配查询引擎的operator参数、minimum_should_match参数以及所选择的分析器，完成匹配查询引擎的初始化；根据分词结果，采用匹配查询引擎查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果。
12.可选的，在本发明第一方面的第六种实施方式中，所述根据请求人信息获取订阅规则信息，根据订阅规则信息对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果，具体包括：所述请求人信息包括请求人地址，根据请求人地址查找推送规则库，以获取与请求人地址对应的、预先设定的订阅规则信息；所述订阅规则信息包括一个或多个订阅规则，根据订阅规则信息生成一个或多个与订阅规则对应的map函数；采用map函数对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果。
13.本发明第二方面提供了一种物流订单数据处理装置，包括：轨迹生成模块，用于获取物流订单的基本信息，根据基本信息所包括的发件地址和收件地址生成运输轨迹；确认模块，用于根据运输轨迹确认运输作业节点，并根据运输轨迹和运输作业节点确认资源分摊信息；存储模块，用于汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包，将数据包存储至卡夫卡消息中心；第一获取模块，用于当反馈查询指令时，获取请求人信息，根据运输作业节点对请求人信息进行权限校验；第二获取模块，用于当通过权限校验时，获取查询信息，根据查询信息查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果；过滤模块，用于根据请求人信息获取订阅规则信息，根据订阅规则信息对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果。
14.可选的，在本发明第二方面的第一种实现方式中，所述轨迹生成模块包括：第一获取单元，用于获取物流订单的基本信息，所述基本信息包括物流订单号码、发件地址和收件地址；转换单元，用于将发件地址和收件地址导入至预先设置的物流地图中，采用转换组件将发件地址转换至发件经纬度坐标，并将收件地址转换至收件经纬度坐标；绘制单元，用于
在物流地图上分别标注发件经纬度坐标和收件经纬度坐标，采用绘制组件连接经纬度坐标和收件经纬度坐标以生成运输轨迹，并保存成html文件。
15.可选的，在本发明第二方面的第二种实现方式中，所述确认模块包括：地图单元，用于所述预先设置的物流地图中包括多个作业节点的经纬度坐标；确认单元，用于根据运输轨迹，采用dstar算法确认与运输轨迹对应的运输作业节点，并更新运输轨迹，以生成物流轨迹，将物流轨迹保存成html文件；分析单元，用于根据物流轨迹分析运输过程的总资源消耗量，并根据运输作业节点分析项目分摊资源；第一汇总单元，用于汇总总资源消耗量以及项目分摊资源，以生成资源分摊信息。
16.可选的，在本发明第二方面的第三种实现方式中，所述存储模块包括：第二汇总单元，用于汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包；存储单元，用于将数据包存储至卡夫卡消息中心，并为数据包赋予一个唯一标识；拆分单元，用于根据卡夫卡消息中心所包括的主题对数据包所包括的数据进行拆分，将拆分得到的数据块存储至与主题对应的分区，并为每个数据块对应赋予一个标识符。
17.可选的，在本发明第二方面的第四种实现方式中，所述第一获取模块包括：第二获取单元，用于当反馈查询指令时，获取请求人信息，所述请求人信息包括请求地址和请求人账号信息；匹配单元，用于根据请求地址匹配运输作业节点，并获取与所匹配的运输作业节点对应的工作人员信息表；校验单元，用于采用正则表达式匹配请求人账号信息和工作人员信息表，以进行权限校验。
18.可选的，在本发明第二方面的第五种实现方式中，所述第二获取模块包括：第三获取单元，用于当通过权限校验时，获取查询信息，采用中文分词算法对查询信息进行分词处理，得到分词结果；第四获取单元，用于获取匹配查询引擎的operator参数、minimum_should_match参数以及所选择的分析器，完成匹配查询引擎的初始化；匹配单元，用于根据分词结果，采用匹配查询引擎查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果。
19.可选的，在本发明第二方面的第六种实现方式中，所述过滤模块包括：查找单元，用于所述请求人信息包括请求人地址，根据请求人地址查找推送规则库，以获取与请求人地址对应的、预先设定的订阅规则信息；生成单元，用于所述订阅规则信息包括一个或多个订阅规则，根据订阅规则信息生成一个或多个与订阅规则对应的map函数；过滤单元，用于采用map函数对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果。
20.本发明第三方面提供了一种物流订单数据处理设备，所述物流订单数据处理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；至少一个所述处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述物流订单数据处理设备执行上述任一项所述的物流订单数据处理方法的各个步骤。
21.本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，所述指令被处理器执行时实现上述任一项所述物流订单数据处理方法的各个步骤。
22.本发明的技术方案中，通过获取物流订单的基本信息以生成运输轨迹；根据运输轨迹确认运输作业节点并确认资源分摊信息；汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，生成并存储与物流订单对应的数据包；当反馈查询指令时，获取请求人信息并对请求人信息进行权限校验；当通过权限校验时，根据所获取的查询信息查找卡夫卡消息
中心，输出查询结果；根据所获取的订阅规则信息对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果；本技术公开的方法，可将查询得到的数据根据预先设置的订阅规则进行过滤，使所输出的结果符合各团的查询需求，降低返回的数据量，提高查询体验。
附图说明
23.图1为本发明实施例提供的物流订单数据处理方法的第一种流程图；
24.图2为本发明实施例提供的物流订单数据处理方法的第二种流程图；
25.图3为本发明实施例提供的物流订单数据处理方法的第三种流程图；
26.图4为本发明实施例提供的物流订单数据处理方法的第四种流程图；
27.图5为本发明实施例提供的物流订单数据处理方法的第五种流程图；
28.图6为本发明实施例提供的物流订单数据处理方法的第六种流程图；
29.图7为本发明实施例提供的物流订单数据处理装置的一种结构示意图；
30.图8为本发明实施例提供的物流订单数据处理装置的另一种结构示意图；
31.图9为本发明实施例提供的物流订单数据处理设备的结构示意图。
具体实施方式
32.本发明提供了一种物流订单数据处理方法、装置、设备及存储介质，本发明公开的技术方案中，通过获取物流订单的基本信息以生成运输轨迹；根据运输轨迹确认运输作业节点并确认资源分摊信息；汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，生成并存储与物流订单对应的数据包；当反馈查询指令时，获取请求人信息并对请求人信息进行权限校验；当通过权限校验时，根据所获取的查询信息查找卡夫卡消息中心，输出查询结果；根据所获取的订阅规则信息对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果；本技术公开的方法，可将查询得到的数据根据预先设置的订阅规则进行过滤，使所输出的结果符合各团的查询需求，降低返回的数据量，提高查询体验。
33.本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)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，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，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。
34.为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中物流订单数据处理方法的一个实施例包括：
35.101、获取物流订单的基本信息，根据基本信息所包括的发件地址和收件地址生成运输轨迹；
36.在本实施例中，所述物流订单的基本信息还包括物流订单的创建时间、物流订单号码、寄件人联系方式和收件人联系方式，所述物流订单的基本信息由下游各团反馈至内网中的物流终端设备，实现基本信息的统一存储和管理，且方便不同的运输节点进行信息的查询和调用。
37.102、根据运输轨迹确认运输作业节点，并根据运输轨迹和运输作业节点确认资源分摊信息；
38.在本实施例中，所述资源分摊信息包括物流对象对应的资源分摊给各个物流服务项目的资源量和物流对象运输过程消耗的总的资源量，一般是指分摊物流服务费，可包括仓储费用、发货费用和销售退回费用；根据运输轨迹和运输作业节点确定应分摊的分摊资源，以更加合理的为各运输作业节点进行资源分摊。
39.103、汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包，将数据包存储至卡夫卡消息中心；
40.在本实施例中，在与物流订单对应的数据包存储至卡夫卡消息中心中，方便进行数据的查询和下发，提高数据传输效率。
41.104、当反馈查询指令时，获取请求人信息，根据运输作业节点对请求人信息进行权限校验；
42.在本实施例中，当进行数据查询前，先确认查询指令请求人的请求人信息确认查询权限，避免泄露重要信息，提高信息存储时的安全度。
43.105、当通过权限校验时，获取查询信息，根据查询信息查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果；
44.在本实施例中，所述查询信息由查询指令所携带，所述查询信息携带有一个或多个查询条件，根据查询条件查找和匹配卡夫卡消息中心所存储的多个数据包，以返回查询结果。
45.106、根据请求人信息获取订阅规则信息，根据订阅规则信息对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果；
46.在本实施例中，所述订阅规则信息预先存储于规则库中，订阅规则信息可体现各团的查询需求，即可根据各团的查询需求对查询结果进一步过滤，仅提取需求数据并反馈，降低数据返回量，提高查询精度，从而提高查询体验。
47.本技术公开了一种物流订单数据处理方法，通过获取物流订单的基本信息以生成运输轨迹；根据运输轨迹确认运输作业节点并确认资源分摊信息；汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，生成并存储与物流订单对应的数据包；当反馈查询指令时，获取请求人信息并对请求人信息进行权限校验；当通过权限校验时，根据所获取的查询信息查找卡夫卡消息中心，输出查询结果；根据所获取的订阅规则信息对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果；本技术公开的方法，可将查询得到的查询结果根据预先设置的订阅规则信息进行过滤，使所输出的过滤结果符合各团的查询需求，降低返回的数据量，即降低各团的数据浏览量，提高查询体验。
48.请参阅图2，本发明实施例中物流订单数据处理方法的第二个实施例包括：
49.201、获取物流订单的基本信息，所述基本信息包括物流订单号码、发件地址和收件地址；
50.在本实施例中，所述物流订单号码作为物流订单的标识号，用于区分不同的物流订单以及对应的基本信息。
51.202、将发件地址和收件地址导入至预先设置的物流地图中，采用转换组件将发件地址转换至发件经纬度坐标，并将收件地址转换至收件经纬度坐标；
52.在本实施例中，采用百度地图预先设置物流地图，所述物流地图以物流可配送范围划分区域，包括多个可配送城市，且包括可配送城市中的多个作业节点；当获取收件地址和发件地址后，采用百度地图的经纬度转换组件分别将收件地址和发件地址转换为经纬度坐标。
53.203、在物流地图上分别标注发件经纬度坐标和收件经纬度坐标，采用绘制组件连接经纬度坐标和收件经纬度坐标以生成运输轨迹，并保存成html文件；
54.在本实施例中，采用百度地图的绘制组件实现运输轨迹的生成，将所生成的包括运输轨迹的物流地图保存为html文件，方便进行包括运输轨迹的物流地图的展示。
55.请参阅图2，本发明实施例中物流订单数据处理方法的第三个实施例包括：
56.204、所述预先设置的物流地图中包括多个作业节点的经纬度坐标；
57.205、根据运输轨迹，采用dstar算法确认与运输轨迹对应的运输作业节点，并更新运输轨迹，以生成物流轨迹，将物流轨迹保存成html文件；
58.在本实施例中，根据运输轨迹，确认订单对应的快件在运输过程中需要停留的中转城市，根据需要停留的中转城市、收件地址和寄件地址，采用d
※
算法分别匹配与中转城市对应的运输作业节点、与寄件地址对应的运输作业节点以及与收件地址对应的运输作业节点，所述运输作业节点为物流分拨站点；根据所匹配的运输作业节点生成物流轨迹。
59.dstar算法包括两部分，分别为process-state(节点处理函数)和modify-cost(两个节点之间的距离处理函数)。dstar算法的特点是反向搜索，从目标点开始搜索过程，并可以在动态环境中进行寻路；首次搜索时，使用dijkstra进行搜索，直到搜索到起点，搜索结束后，搜索过的节点的state置为closed，每个节点的k＝h，其父节点为邻域中k值最小的那个，此时，出现动态变化时可以利用计算的图尽快修改路径；当规划路径的点遇到了障碍，dstar算法将会对其进行处理，否则仍按照规划的路径到达；遇到障碍时，即当前点的父节点为障碍，修改其h值并将其放入open表，但其k值仍然不变，此时k＝min(k，newh)，该点会被优先取出并扩散展开；扩散过程需要使用process-state(节点处理函数)，当扩散到某个节点后，计算后的h值不必其上次的k值小，该点结束对外扩散。
60.206、根据物流轨迹分析运输过程的总资源消耗量，并根据运输作业节点分析项目分摊资源；
61.207、汇总总资源消耗量以及项目分摊资源，以生成资源分摊信息；
62.在本实施例中，根据物流轨迹可确认运输费用，即确认总资源消耗量，并根据运输作业节点可确认需要分担仓储费的作业节点的数量以及每个作业节点对应的仓储费，即确认项目分摊资源；通过运输费用叠加总仓储费，以生成资源分摊信息。
63.请参阅图3，本发明实施例中物流订单数据处理方法的第四个实施例包括：
64.301、汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包；
65.在本实施例中，将基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息打包成gre数据包格式，并在根目录下创建json描述文件。
66.302、将数据包存储至卡夫卡消息中心，并为数据包赋予一个唯一标识；
67.303、根据卡夫卡消息中心所包括的主题对数据包所包括的数据进行拆分，将拆分得到的数据块存储至与主题对应的分区，并为每个数据块对应赋予一个标识符；
68.在本实施例中，将数据包存储至卡夫卡消息中心，方便进行数据的查询和共享；kafka是一个分布式消息传递系统，通过发布-订阅模型提供快速、高度可扩展和冗余的消息传递；kafka的分布式设计赋予了它几个优势：首先，kafka允许大量永久或临时消费者，其次，kafka具有高可用性和对节点故障的弹性，并支持自动恢复；在现实世界的数据系统中，这些特性使kafka非常适合大规模数据系统组件之间的通信和集成。kafka主题分为多个分区，分区允许将特定主题中的数据拆分到多个代理来并行化主题，每个分区可以放置在单独的机器上，以允许多个消费者并行读取一个主题；消费者也可以并行化，以便多个消费者可以从主题中的多个分区读取，从而实现非常高的消息处理吞吐量；分区内的每条消息都有一个标识符，称为其偏移量，作为不可变序列的消息排序的偏移量；消费者可以从特定偏移量开始读取消息，并允许所选择的任何偏移点读取消息，允许消费者在他们认为合适的任何时间点加入集群；鉴于这些限制，kafka集群中的每条特定消息都可以由一个元组唯一标识，该元组唯一标识由消息的主题、分区和分区内的偏移量组成。
69.请参阅图4，本发明实施例中物流订单数据处理方法的第五个实施例包括：
70.401、当反馈查询指令时，获取请求人信息，所述请求人信息包括请求地址和请求人账号信息；
71.402、根据请求地址匹配运输作业节点，并获取与所匹配的运输作业节点对应的工作人员信息表；
72.在本实施例中，根据请求地址以及运输作业节点的地址信息进行运输作业节点的匹配，当确认运输作业节点后，从数据库中调取与运输作业节点相对应的工作人员信息表，所述工作人员信息表内设置有工作人员的基本信息，如工作人员的姓名和联系方式，还设置有与工作人员对应的账户信息以及与账户信息对应的权限信息；所述账户信息包括账户id，所述权限信息包括权限分组和与权限分组对应的权限内容。
73.403、采用正则表达式匹配请求人账号信息和工作人员信息表，以进行权限校验。
74.在本实施例中，采用grep命令实现请求人账户信息和工作人员信息表内的信息匹配；具体的，采用grep命令逐一请求人账户信息以及工作人员信息表内的工作人员的基本信息，grep命令支持三种正则表达式语法：basic、extended和perl-compatible；当没有指定正则表达式类型时，grep命令将搜索模式默认为基本正则表达式；当需要搜索多个匹配模式时，可以使用or(alternation)运算符，通过or运算符|(pipe)指定不同的匹配项，这些匹配项可以是文本字符串，也可以是表达式集，通过单引号将正则表达式括起来；所述grep命令可以是任一所选择的中间件名称#[wid]+[\swd]*预设的中间件名称，上述正则表达式使用了元字符#、w、d、+、*和\s。其中#表示匹配井号字符，w和d分别表示匹配任意字母或数字字符，+表示匹配一个或多个前面的字符或字符组合，*表示匹配零个或多个字符或字符组合，\s表示匹配空格符或制表符等空白字符。
[0075]
请参阅图5，本发明实施例中物流订单数据处理方法的第六个实施例包括：
[0076]
501、当通过权限校验时，获取查询信息，采用中文分词算法对查询信息进行分词处理，得到分词结果；
[0077]
在本实施例中，当工作人员信息表内存在与请求人信息所包括的账户id一致的工作人员的id时，表明通过权限校验；若未通过权限校验，则返回错误提醒信息，所述错误提醒信息为提醒弹窗，所述提醒弹窗内显示提醒文案“用户无权查找数据”。
[0078]
在本实施例中，采用中文分词算法对查询信息进行分词处理，以得到分词结果，所述分词结果作为匹配查询引擎的匹配关键词；所述中文分词算法可以是双向匹配最大匹配法，双向最大匹配法就是将正向和逆向最大匹配法进行比较得出最后分词结果，如果正反向分析结果词数不同，则取分析数较少的那个，如果分词结果词数相同且分词结果相同，就说明没有歧义，可返回任意一个分词结果不同；如果分词结果的词数相同但分词结果不同，则返回其中单字较少的那个。
[0079]
502、获取匹配查询引擎的operator参数、minimum_should_match参数以及所选择的分析器，完成匹配查询引擎的初始化；
[0080]
在本实施例中，所述匹配查询引擎为布尔匹配查询引擎，布尔型匹配查询是把query参数中的条件字符串加以分析，使用索引映射中定义的分析器对字符串分词，然后构建相应的子查询，elasticsearch选择合适的分析器(analyzer)，该analyzer和建立索引时使用的分析器相同；匹配查询的行为受到两个参数的控制，operator参数表示单个字段如何匹配查询条件的分词，minimum_should_match参数表示字段匹配的数量；通过调整operator。和minimum_should_match的属性值，以调整匹配查询的逻辑条件，进而控制引擎返回的结果。
[0081]
503、根据分词结果，采用匹配查询引擎查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果。
[0082]
请参阅图6，本发明实施例中物流订单数据处理方法的第七个实施例包括：
[0083]
601、所述请求人信息包括请求人地址，根据请求人地址查找推送规则库，以获取与请求人地址对应的、预先设定的订阅规则信息；
[0084]
在本实施例中，根据请求人地址确认对应的运输作业节点，以获取运输作业节点的基本信息，所述运输作业节点的基本信息可包括运输作业节点的编号、运输作业节点的名称和运输作业节点的具体地址；根据运输作业节点的编号，采用正则表达式查找推送规则库，以获取与请求人地址对应的订阅规则信息。
[0085]
602、所述订阅规则信息包括一个或多个订阅规则，根据订阅规则信息生成一个或多个与订阅规则对应的map函数；
[0086]
603、采用map函数对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果；
[0087]
在本实施例中，所述map函数可以使用指定的规则对数据进行过滤，根据所获取的订阅规则信息创建多个map函数，即创建多个规则函数，对应到不同的列来达到不用的过滤筛选效果；当完成查询结果的过滤后，将过滤得到的数据整合成过滤结果，并向查询指令的请求人返回过滤结果。
[0088]
上面对本发明实施例中物流订单数据处理方法进行了描述，下面对本发明实施例中物流订单数据处理装置进行描述，请参阅图7，本发明实施例中物流订单数据处理装置的一个实施例包括：
[0089]
轨迹生成模块701，用于获取物流订单的基本信息，根据基本信息所包括的发件地址和收件地址生成运输轨迹；
[0090]
确认模块702，用于根据运输轨迹确认运输作业节点，并根据运输轨迹和运输作业节点确认资源分摊信息；
[0091]
存储模块703，用于汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包，将数据包存储至卡夫卡消息中心；
[0092]
第一获取模块704，用于当反馈查询指令时，获取请求人信息，根据运输作业节点对请求人信息进行权限校验；
[0093]
第二获取模块705，用于当通过权限校验时，获取查询信息，根据查询信息查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果；
[0094]
过滤模块706，用于根据请求人信息获取订阅规则信息，根据订阅规则信息对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果。
[0095]
请参阅图8，本实施例中物流订单数据处理装置的另一个实施例包括：
[0096]
轨迹生成模块701，用于获取物流订单的基本信息，根据基本信息所包括的发件地址和收件地址生成运输轨迹；确认模块702，用于根据运输轨迹确认运输作业节点，并根据运输轨迹和运输作业节点确认资源分摊信息；存储模块703，用于汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包，将数据包存储至卡夫卡消息中心；第一获取模块704，用于当反馈查询指令时，获取请求人信息，根据运输作业节点对请求人信息进行权限校验；第二获取模块705，用于当通过权限校验时，获取查询信息，根据查询信息查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果；过滤模块706，用于根据请求人信息获取订阅规则信息，根据订阅规则信息对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果；
[0097]
在本实施例中，所述轨迹生成模块701包括：第一获取单元7011，用于获取物流订单的基本信息，所述基本信息包括物流订单号码、发件地址和收件地址；转换单元7012，用于将发件地址和收件地址导入至预先设置的物流地图中，采用转换组件将发件地址转换至发件经纬度坐标，并将收件地址转换至收件经纬度坐标；绘制单元7013，用于在物流地图上分别标注发件经纬度坐标和收件经纬度坐标，采用绘制组件连接经纬度坐标和收件经纬度坐标以生成运输轨迹，并保存成html文件；
[0098]
在本实施例中，所述确认模块702包括：地图单元7021，用于所述预先设置的物流地图中包括多个作业节点的经纬度坐标；确认单元7022，用于根据运输轨迹，采用dstar算法确认与运输轨迹对应的运输作业节点，并更新运输轨迹，以生成物流轨迹，将物流轨迹保存成html文件；分析单元7023，用于根据物流轨迹分析运输过程的总资源消耗量，并根据运输作业节点分析项目分摊资源；第一汇总单元7024，用于汇总总资源消耗量以及项目分摊资源，以生成资源分摊信息；
[0099]
在本实施例中，所述存储模块703包括：第二汇总单元7031，用于汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包；存储单元7032，用于将数据包存储至卡夫卡消息中心，并为数据包赋予一个唯一标识；拆分单元7033，用于根据卡夫卡消息中心所包括的主题对数据包所包括的数据进行拆分，将拆分得到的数据块存储至与主题对应的分区，并为每个数据块对应赋予一个标识符；
[0100]
在本实施例中，所述第一获取模块704包括：第二获取单元7041，用于当反馈查询指令时，获取请求人信息，所述请求人信息包括请求地址和请求人账号信息；匹配单元7042，用于根据请求地址匹配运输作业节点，并获取与所匹配的运输作业节点对应的工作人员信息表；校验单元7043，用于采用正则表达式匹配请求人账号信息和工作人员信息表，以进行权限校验；
[0101]
在本实施例中，所述第二获取模块705包括：第三获取单元7051，用于当通过权限校验时，获取查询信息，采用中文分词算法对查询信息进行分词处理，得到分词结果；第四
获取单元7052，用于获取匹配查询引擎的operator参数、minimum_should_match参数以及所选择的分析器，完成匹配查询引擎的初始化；匹配单元7053，用于根据分词结果，采用匹配查询引擎查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果；
[0102]
在本实施例中，所述过滤模块706包括：查找单元7061，用于所述请求人信息包括请求人地址，根据请求人地址查找推送规则库，以获取与请求人地址对应的、预先设定的订阅规则信息；生成单元7062，用于所述订阅规则信息包括一个或多个订阅规则，根据订阅规则信息生成一个或多个与订阅规则对应的map函数；过滤单元7063，用于采用map函数对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果。
[0103]
上面图7和图8从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的物流订单数据处理装置进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中物流订单数据处理设备进行详细描述。
[0104]
图9是本发明实施例提供的一种物流订单数据处理设备的结构示意图，该物流订单数据处理设备800可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器(central processing units，cpu)810(例如，一个或一个以上处理器)和存储器820，一个或一个以上存储应用程序833或数据832的存储介质830(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器820和存储介质830可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质830的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对物流订单数据处理设备800中的一系列指令操作。更进一步地，处理器810可以设置为与存储介质830通信，在物流订单数据处理设备800上执行存储介质830中的一系列指令操作，以实现上述各方法实施例提供的物流订单数据处理方法的步骤。
[0105]
物流订单数据处理设备800还可以包括一个或一个以上电源840，一个或一个以上有线或无线网络接口850，一个或一个以上输入输出接口860，和/或，一个或一个以上操作系统831，例如windows serve，mac os x，unix，linux，freebsd等等。本领域技术人员可以理解，图9示出的物流订单数据处理设备结构并不构成对基于物流订单数据处理设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0106]
本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有指令，当指令在计算机上运行时，使得计算机执行物流订单数据处理方法的步骤。
[0107]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统或装置、单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0108]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0109]
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种物流订单数据处理方法，其特征在于，包括：获取物流订单的基本信息，根据基本信息所包括的发件地址和收件地址生成运输轨迹；根据运输轨迹确认运输作业节点，并根据运输轨迹和运输作业节点确认资源分摊信息；汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包，将数据包存储至卡夫卡消息中心；当反馈查询指令时，获取请求人信息，根据运输作业节点对请求人信息进行权限校验；当通过权限校验时，获取查询信息，根据查询信息查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果；根据请求人信息获取订阅规则信息，根据订阅规则信息对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果。2.根据权利要求1所述的一种物流订单数据处理方法，其特征在于，所述获取物流订单的基本信息，根据基本信息所包括的发件地址和收件地址生成运输轨迹，具体包括：获取物流订单的基本信息，所述基本信息包括物流订单号码、发件地址和收件地址；将发件地址和收件地址导入至预先设置的物流地图中，采用转换组件将发件地址转换至发件经纬度坐标，并将收件地址转换至收件经纬度坐标；在物流地图上分别标注发件经纬度坐标和收件经纬度坐标，采用绘制组件连接经纬度坐标和收件经纬度坐标以生成运输轨迹，并保存成html文件。3.根据权利要求2所述的一种物流订单数据处理方法，其特征在于，所述根据运输轨迹确认运输作业节点，并根据运输轨迹和运输作业节点确认资源分摊信息，具体包括：所述预先设置的物流地图中包括多个作业节点的经纬度坐标；根据运输轨迹，采用dstar算法确认与运输轨迹对应的运输作业节点，并更新运输轨迹，以生成物流轨迹，将物流轨迹保存成html文件；根据物流轨迹分析运输过程的总资源消耗量，并根据运输作业节点分析项目分摊资源；汇总总资源消耗量以及项目分摊资源，以生成资源分摊信息。4.根据权利要求1所述的一种物流订单数据处理方法，其特征在于，所述汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包，将数据包存储至卡夫卡消息中心，具体包括：汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包；将数据包存储至卡夫卡消息中心，并为数据包赋予一个唯一标识；根据卡夫卡消息中心所包括的主题对数据包所包括的数据进行拆分，将拆分得到的数据块存储至与主题对应的分区，并为每个数据块对应赋予一个标识符。5.根据权利要求1所述的一种物流订单数据处理方法，其特征在于，所述当反馈查询指令时，获取请求人信息，根据运输作业节点对请求人信息进行权限校验，具体包括：当反馈查询指令时，获取请求人信息，所述请求人信息包括请求地址和请求人账号信息；
根据请求地址匹配运输作业节点，并获取与所匹配的运输作业节点对应的工作人员信息表；采用正则表达式匹配请求人账号信息和工作人员信息表，以进行权限校验。6.根据权利要求1所述的一种物流订单数据处理方法，其特征在于，所述当通过权限校验时，获取查询信息，根据查询信息查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果，具体包括：当通过权限校验时，获取查询信息，采用中文分词算法对查询信息进行分词处理，得到分词结果；获取匹配查询引擎的operator参数、minimum_should_match参数以及所选择的分析器，完成匹配查询引擎的初始化；根据分词结果，采用匹配查询引擎查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果。7.根据权利要求1所述的一种物流订单数据处理方法，其特征在于，所述根据请求人信息获取订阅规则信息，根据订阅规则信息对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果，具体包括：所述请求人信息包括请求人地址，根据请求人地址查找推送规则库，以获取与请求人地址对应的、预先设定的订阅规则信息；所述订阅规则信息包括一个或多个订阅规则，根据订阅规则信息生成一个或多个与订阅规则对应的map函数；采用map函数对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果。8.一种物流订单数据处理装置，其特征在于，包括：轨迹生成模块，用于获取物流订单的基本信息，根据基本信息所包括的发件地址和收件地址生成运输轨迹；确认模块，用于根据运输轨迹确认运输作业节点，并根据运输轨迹和运输作业节点确认资源分摊信息；存储模块，用于汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，以生成与物流订单对应的数据包，将数据包存储至卡夫卡消息中心；第一获取模块，用于当反馈查询指令时，获取请求人信息，根据运输作业节点对请求人信息进行权限校验；第二获取模块，用于当通过权限校验时，获取查询信息，根据查询信息查找卡夫卡消息中心，以生成查询结果；过滤模块，用于根据请求人信息获取订阅规则信息，根据订阅规则信息对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果。9.一种物流订单数据处理设备，其特征在于，所述物流订单数据处理设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；至少一个所述处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述物流订单数据处理设备执行如权利要求1-7中任一项所述的物流订单数据处理方法的各个步骤。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述物流订单数据处理方法的各个步骤。

技术总结
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及物流订单数据处理方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取物流订单的基本信息以生成运输轨迹；根据运输轨迹确认运输作业节点并确认资源分摊信息；汇总基本信息、运输轨迹、运输作业节点和资源分摊信息，生成并存储与物流订单对应的数据包；当反馈查询指令时，获取请求人信息并对请求人信息进行权限校验；当通过权限校验时，根据所获取的查询信息查找卡夫卡消息中心，输出查询结果；根据所获取的订阅规则信息对查询结果进行过滤，生成并返回过滤结果；本申请公开的方法，可将查询得到的数据根据预先设置的订阅规则进行过滤，使所输出的结果符合各团的查询需求，降低返回的数据量，提高查询体验。询体验。询体验。


技术研发人员：王佳磊
受保护的技术使用者：上海东普信息科技有限公司
技术研发日：2023.06.20
技术公布日：2023/9/9