一种基于大数据的计量数据采集方法及装置与流程

1.本技术涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于大数据的计量数据采集方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.计量数据是指通过计量工具经检测而出具的数据，如电力数据、水压数据以及油耗数据等，计量数据能反映能源消耗水平的高低，标志着生产、技术、安全、环保水平，管理好计量数据是非常必要的，因此计量数据的采集显得尤为重要。
3.目前，计量数据的采集通常是基于数据采集工具进行数据采集，但通过数据采集工具对计量数据进行采集时，由于计量数据本身要求采集的数据十分准确的特性，因此，需要配置计量数据的筛选条件获取相应计量数据，导致计量数据采集的过程会变得十分繁琐，尤其是在面对不同种类的计量数据的采集时，需要配置大量的筛选条件，从而导致计量数据的采集变得不灵活，带来计量数据采集效率低下的问题。


技术实现要素：

4.为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本技术提供了一种基于大数据的计量数据采集方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，可以提高计量数据的采集灵活度，实现计量数据的高效采集。
5.第一方面，本技术提供了一种基于大数据的计量数据采集方法，包括：
6.接收计量数据的采集请求，识别所述采集请求的数据采集类型及数据终端；
7.根据所述数据采集类型，从预构建的数据采集模型库中选取所述采集请求的数据采集模型，并在所述数据采集模型中加载所述采集请求的采集参数，得到目标数据采集模型；
8.根据所述目标数据采集模型，向所述数据终端采集计量数据，得到所述计量数据的采集结果。
9.可以看出，本技术实施例首先通过识别计量数据的采集请求的数据采集类型及数据终端，可以获取所述计量数据的采集对象；其次，本技术实施例根据数据采集类型，选取对应的数据采集模型，可以匹配出数据采集的底层通用模型，以得到数据采集的采集逻辑和采集方式，可以避免过多的在数据采集过程中设置筛选条件，提高数据采集的灵活度，并结合在数据采集模型中加载采集参数，以实现数据采集的可配置化，确定数据采集的采集目标，可以满足不同业务场景的数据采集，提高数据采集的效率。
10.在第一方面的一种可能实现方式中，所述识别所述采集请求的数据采集类型及数据终端，包括：
11.获取所述采集请求的采集字段，根据所述采集字段，识别所述采集字段的采集标识，根据所述采集标识，得到所述采集请求的数据采集类型；
12.根据所述采集字段，识别所述采集请求的采集对象，根据所述采集对象，得到所述
采集请求的数据终端。
13.在第一方面的一种可能实现方式中所述根据所述数据采集类型，从预构建的数据采集模型库中选取所述采集请求的数据采集模型之前，还包括
14.构建数据采集的底层模型，对所述底层模型进行模型标识；
15.定义模型标识后的底层模型的数据采集逻辑和数据采集方式，得到多个数据采集模型；
16.将所述多个数据采集模型进行汇总，生成数据采集模型库。
17.在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述数据采集类型，从预构建的数据采集模型库中选取所述采集请求的数据采集模型，包括：
18.获取所述数据采集模型的采集标识及所述数据采集模型库中数据采集模型的模型标识；
19.计算所述采集标识与所述模型标识的匹配度；
20.从所述数据采集模型库中选取所述匹配度满足预设条件的数据采集模型，得到所述采集请求的数据采集模型。
21.在第一方面的一种可能实现方式中，所述在所述数据采集模型中加载所述采集请求的采集参数，得到目标数据采集模型，包括：
22.在所述数据采集模型中定义参数占位符；
23.将所述采集参数加载至所述参数占位符中，得到目标数据采集模型。
24.在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述目标数据采集模型，向所述数据终端采集计量数据，得到所述计量数据的采集结果，包括：
25.配置所述目标数据模型与所述数据终端的数据采集通道；
26.在所述目标数据采集模型中创建数据采集程序；
27.基于所述数据采集通道，利用所述数据采集程序向所述数据终端采集计量数据，得到所述计量数据的采集结果。
28.在第一方面的一种可能实现方式中，所述配置所述目标数据模型与所述数据终端的数据采集通道，包括：
29.获取所述数据终端的第一接口参数及所述目标数据模型的第二接口参数；
30.根据所述第一接口参数和所述第二接口参数，构造所述数据终端和所述目标数据模型的数据传输路径，得到所述目标数据模型与所述数据终端的数据采集通道。
31.第二方面，本技术提供了一种基于大数据的计量数据采集装置，所述装置包括：
32.采集请求识别模块，用于接收计量数据的采集请求，识别所述采集请求的数据采集类型及数据终端；
33.采集参数加载模块，用于根据所述数据采集类型，从预构建的数据采集模型库中选取所述采集请求的数据采集模型，并在所述数据采集模型中加载所述采集请求的采集参数，得到目标数据采集模型；
34.计量数据采集模块，用于根据所述目标数据采集模型，向所述数据终端采集计量数据，得到所述计量数据的采集结果。
35.第三方面，本技术提供一种电子设备，包括：
36.至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
37.其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，以使所述至少一个处理器能够执行如上述第一方面中任意一项所述的基于大数据的计量数据采集方法。
38.第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面中任意一项所述的基于大数据的计量数据采集方法。
39.可以理解的是，上述第二方面至第四方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
40.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
41.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
42.图1为本技术一实施例提供的一种基于大数据的计量数据采集方法的详细流程示意图；
43.图2为本技术一实施例中图1提供的一种基于大数据的计量数据采集方法的其中一个步骤流程示意图；
44.图3为为本技术一实施例中图1提供的一种基于大数据的计量数据采集方法的另外一个步骤流程示意图；
45.图4为本技术一实施例中图1提供的一种基于大数据的计量数据采集方法的又一个步骤详细流程示意图；
46.图5为本技术一实施例提供的一种基于大数据的计量数据采集装置的模块示意图；
47.图6为本技术一实施例提供的实现基于大数据的计量数据采集方法的电子设备的内部结构示意图。
具体实施方式
48.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
49.参阅图1所示的流程图描述了本技术一实施例提供的基于大数据的计量数据采集方法。其中，图1中描述的基于大数据的计量数据采集方法包括：
50.s1、接收计量数据的采集请求，识别所述采集请求的数据采集类型及数据终端。
51.本技术实施例中，所述计量数据是指通过计量工具经检测而出具的数据，如电力数据、水压数据以及油耗数据等，基于所述计量数据可以反应出对应数据产品的能源消耗以及评定对应数据产品的质量。进一步地，所述采集请求基于不同业务场景的用户需求生
成，比如在日常住户的电表统计的场景中，用户a的需求为采集1至10栋的所有住户近一年的用电数据，其中，所述用电数据可以理解为本技术中的需要采集的计量数据，其包括电压、电流等。
52.进一步地，在本技术的一个可选实施例中，所述数据采集类型是指所述采集请求对应的计量数据类型，所述数据终端是指产生所述采集请求对应的计量数据的设备，用于表征所述计量数据的采集对象，如电力表、电流表等。
53.进一步地，本技术的其中一个可选实施例中，参阅图2所示，所述识别所述采集请求的数据采集类型及数据终端，包括：
54.s201、获取所述采集请求的采集字段，根据所述采集字段，识别所述采集字段的采集标识，根据所述采集标识，得到所述采集请求的数据采集类型；
55.s202、根据所述采集字段，识别所述采集请求的采集对象，根据所述采集对象，得到所述采集请求的数据终端。
56.一个可选实施例中，所述采集字段是指所述采集请求的逻辑结构参数，用于表征所述采集请求的指标，其包括采集标识、采集目标以及采集对象。其中，所述采集标识可以理解为所述采集请求的身份标识，用于表征所述采集请求的采集类型，比如所述采集标识为electric，则对应的采集类型可以为电力数据采集类型，所述采集目标可以理解为需要采集指标数据，比如所述采集目标可以为上述的1至10栋的所有住户近一年的用电数据，所述采集对象是指产生需要采集的数据设备，比如上述的电压表和电流表。
57.s2、根据所述数据采集类型，从预构建的数据采集模型库中选取所述采集请求的数据采集模型，并在所述数据采集模型中加载所述采集请求的采集参数，得到目标数据采集模型。
58.本技术实施例中，所述数据采集模型库是指通过预构建的数据采集模型进行组合的模型库，所述数据采集模型用于向数据设备中采集数据，以提高数据采集的效率，。
59.进一步地，本技术的其中一个实施例，所述根据所述数据采集类型，从预构建的数据采集模型库中选取所述采集请求的数据采集模型之前，还包括：利用sql语句构建数据采集的底层模型，对所述底层模型进行模型标识，并定义模型标识后的底层模型的数据采集逻辑和数据采集方式，得到多个数据采集模型，将所述多个数据采集模型进行汇总，生成数据采集模型库。
60.其中，所述底层模型是指数据采集的底层框架，所述底层模型的模型标识用于对所述底层模型的身份标识，用于与后续数据采集请求的请求类型进行匹配，以提高数据采集的采集速度，所述数据采集逻辑是指所述底层模型中的采集规则，所述数据采集方式是指所述底层模型中的采集方法，所述数据采集模型是底层通用模型，并不包含具体需要采集的数据参数。
61.进一步地，本技术的又一可选实施例中，所述数据采集逻辑包括：数据的值是否为必填，数据填写的字母是否必须为大小写以及数据填写的字符长度不能超过预设阈值等。所述数据采集方式包括：方式一、遇见错误立即停止后续数据的采集；方式二、遇见错误不停止，直至采集完所有数据，并汇总出现错误的所有数据并返回。
62.进一步地，作为本技术的一个实施例，参阅图3所示，所述根据所述数据采集类型，从预构建的数据采集模型库中选取所述采集请求的数据采集模型，包括：
63.s301、获取所述数据采集模型的采集标识及所述数据采集模型库中数据采集模型的模型标识；
64.s302、计算所述采集标识与所述模型标识的匹配度；
65.s303、从所述数据采集模型库中选取所述匹配度满足预设条件的数据采集模型，得到所述采集请求的数据采集模型。
66.本技术的一个可选实施例中，利用下述公式计算所述采集标识与所述模型标识的匹配度：
[0067][0068]
其中，t(x，y)表示匹配度，x
i
表示采集标识的第i个字段，y
n
所述标模型标识的第n个字段。
[0069]
本技术的一个可选实施例中，所述预设条件是指所述匹配度大于预设阈值，即从所述数据采集模型库中选取所述匹配度大于预设阈值的数据采集模型，其中，所述预设阈值可以设置为0.95，也可以根据实际业务场景设置。
[0070]
进一步地，应该了解，在所述数据采集模型中并不包含所述采集请求的采集指标，即所述数据采集模型并不清楚具体需要采集的数据，因此，本技术在所述数据采集模型中加载所述采集请求的采集参数，以确定数据采集的采集目标。
[0071]
具体的，所述在所述数据采集模型中加载所述采集请求的采集参数，得到目标数据采集模型，包括：在所述数据采集模型中定义参数占位符，将所述采集参数加载至所述参数占位符中，得到目标数据采集模型。
[0072]
其中，所述参数占位符是指所述采集参数在所述数据采集模型中的参数位置，可选的，所述参数占位符的定义通过占位符算法实现，如java占用符算法。
[0073]
一个可选实施例中，所述采集参数的加载通过session方法实现。
[0074]
本技术根据数据采集类型，匹配对应的数据采集模型，实现了数据采集模型的底层框架配置，并基于匹配的数据采集模型，加载数据采集的采集参数，实现了目标数据采集的灵活配置，可以满足不同业务场景的数据采集，从而可以提高后续数据采集的效率。
[0075]
s3、根据所述目标数据采集模型，向所述数据终端采集计量数据，得到所述计量数据的采集结果。
[0076]
本技术的其中一个实施例，参阅图4所示，所述根据所述目标数据采集模型，向所述数据终端采集计量数据，得到所述计量数据的采集结果，包括：
[0077]
s401、配置所述目标数据模型与所述数据终端的数据采集通道；
[0078]
s402、在所述目标数据采集模型中创建数据采集程序；
[0079]
s403、基于所述数据采集通道，利用所述数据采集程序向所述数据终端采集计量数据，得到所述计量数据的采集结果。
[0080]
一个可选实施例中，所述s401包括：获取所述数据终端的第一接口参数及所述目标数据模型的第二接口参数，根据所述第一接口参数和所述第二接口参数，构造所述数据终端和所述目标数据模型的数据传输路径，得到所述目标数据模型与所述数据终端的数据采集通道。
[0081]
其中，所述第一接口参数包括数据终端的地址和端口号等，所述第二接口参数包括路由和属性等，所述数据传输路径的构造通过声明函数实现，所述声明函数包括platform_driver_register()函数。
[0082]
一个可选实施例中，所述数据采集程序通过javascript脚本语言创建，用于自动实现所述目标数据采集模型在数据终端的数据采集的过程，以提高数据采集的速度。
[0083]
本技术实施例首先通过识别计量数据的采集请求的数据采集类型及数据终端，可以获取所述计量数据的采集对象；其次，本技术实施例根据数据采集类型，选取对应的数据采集模型，可以匹配出数据采集的底层通用模型，以得到数据采集的采集逻辑和采集方式，可以避免过多的在数据采集过程中设置筛选条件，提高数据采集的灵活度，并结合在数据采集模型中加载采集参数，以实现数据采集的可配置化，确定数据采集的采集目标，可以满足不同业务场景的数据采集，提高数据采集的效率。
[0084]
如图5所示，是本技术基于大数据的计量数据采集装置的功能模块图。
[0085]
本技术所述基于大数据的计量数据采集装置500可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述基于大数据的计量数据采集装置可以包括采集请求识别模块501、采集参数加载模块502以及计量数据采集模块503。本发所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
[0086]
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
[0087]
所述采集请求识别模块501，用于接收计量数据的采集请求，识别所述采集请求的数据采集类型及数据终端。
[0088]
本技术实施例中，所述计量数据是指通过计量工具经检测而出具的数据，如电力数据、水压数据以及油耗数据等，基于所述计量数据可以反应出对应数据产品的能源消耗以及评定对应数据产品的质量。进一步地，所述采集请求基于不同业务场景的用户需求生成，比如在日常住户的电表统计的场景中，用户a的需求为采集1至10栋的所有住户近一年的用电数据，其中，所述用电数据可以理解为本技术中的需要采集的计量数据，其包括电压、电流等。
[0089]
进一步地，在本技术的一个可选实施例中，所述数据采集类型是指所述采集请求对应的计量数据类型，所述数据终端是指产生所述采集请求对应的计量数据的设备，用于表征所述计量数据的采集对象，如电力表、电流表等。
[0090]
进一步地，本技术的其中一个可选实施例中，所述识别所述采集请求的数据采集类型及数据终端，所述采集请求识别模块501采用下述方式执行：
[0091]
步骤i、获取所述采集请求的采集字段，根据所述采集字段，识别所述采集字段的采集标识，根据所述采集标识，得到所述采集请求的数据采集类型；
[0092]
步骤ii、根据所述采集字段，识别所述采集请求的采集对象，根据所述采集对象，得到所述采集请求的数据终端。
[0093]
一个可选实施例中，所述采集字段是指所述采集请求的逻辑结构参数，用于表征所述采集请求的指标，其包括采集标识、采集目标以及采集对象。其中，所述采集标识可以理解为所述采集请求的身份标识，用于表征所述采集请求的采集类型，比如所述采集标识为electric，则对应的采集类型可以为电力数据采集类型，所述采集目标可以理解为需要
采集指标数据，比如所述采集目标可以为上述的1至10栋的所有住户近一年的用电数据，所述采集对象是指产生需要采集的数据设备，比如上述的电压表和电流表。
[0094]
所述采集参数加载模块502，用于根据所述数据采集类型，从预构建的数据采集模型库中选取所述采集请求的数据采集模型，并在所述数据采集模型中加载所述采集请求的采集参数，得到目标数据采集模型。
[0095]
本技术实施例中，所述数据采集模型库是指通过预构建的数据采集模型进行组合的模型库，所述数据采集模型用于向数据设备中采集数据，以提高数据采集的效率，。
[0096]
进一步地，本技术的其中一个实施例，所述根据所述数据采集类型，从预构建的数据采集模型库中选取所述采集请求的数据采集模型之前，所述采集参数加载模块502还包括：利用sql语句构建数据采集的底层模型，对所述底层模型进行模型标识，并定义模型标识后的底层模型的数据采集逻辑和数据采集方式，得到多个数据采集模型，将所述多个数据采集模型进行汇总，生成数据采集模型库。
[0097]
其中，所述底层模型是指数据采集的底层框架，所述底层模型的模型标识用于对所述底层模型的身份标识，用于与后续数据采集请求的请求类型进行匹配，以提高数据采集的采集速度，所述数据采集逻辑是指所述底层模型中的采集规则，所述数据采集方式是指所述底层模型中的采集方法，所述数据采集模型是底层通用模型，并不包含具体需要采集的数据参数。
[0098]
进一步地，本技术的又一可选实施例中，所述数据采集逻辑包括：数据的值是否为必填，数据填写的字母是否必须为大小写以及数据填写的字符长度不能超过预设阈值等。所述数据采集方式包括：方式一、遇见错误立即停止后续数据的采集；方式二、遇见错误不停止，直至采集完所有数据，并汇总出现错误的所有数据并返回。
[0099]
进一步地，作为本技术的一个实施例，所述根据所述数据采集类型，从预构建的数据采集模型库中选取所述采集请求的数据采集模型，所述采集参数加载模块502采用下述方式执行：
[0100]
步骤a、获取所述数据采集模型的采集标识及所述数据采集模型库中数据采集模型的模型标识；
[0101]
步骤b、计算所述采集标识与所述模型标识的匹配度；
[0102]
步骤c、从所述数据采集模型库中选取所述匹配度满足预设条件的数据采集模型，得到所述采集请求的数据采集模型。
[0103]
本技术的一个可选实施例中，所述采集参数加载模块502利用下述公式计算所述采集标识与所述模型标识的匹配度：
[0104][0105]
其中，t(x，y)表示匹配度，x
i
表示采集标识的第i个字段，y
n
所述标模型标识的第n个字段。
[0106]
本技术的一个可选实施例中，所述预设条件是指所述匹配度大于预设阈值，即从所述数据采集模型库中选取所述匹配度大于预设阈值的数据采集模型，其中，所述预设阈值可以设置为0.95，也可以根据实际业务场景设置。
[0107]
进一步地，应该了解，在所述数据采集模型中并不包含所述采集请求的采集指标，即所述数据采集模型并不清楚具体需要采集的数据，因此，本技术在所述数据采集模型中加载所述采集请求的采集参数，以确定数据采集的采集目标。
[0108]
具体的，所述在所述数据采集模型中加载所述采集请求的采集参数，得到目标数据采集模型，所述采集参数加载模块502采用下述方式执行：在所述数据采集模型中定义参数占位符，将所述采集参数加载至所述参数占位符中，得到目标数据采集模型。
[0109]
其中，所述参数占位符是指所述采集参数在所述数据采集模型中的参数位置，可选的，所述参数占位符的定义通过占位符算法实现，如java占用符算法。
[0110]
一个可选实施例中，所述采集参数的加载通过session方法实现。
[0111]
本技术根据数据采集类型，匹配对应的数据采集模型，实现了数据采集模型的底层框架配置，并基于匹配的数据采集模型，加载数据采集的采集参数，实现了目标数据采集的灵活配置，可以满足不同业务场景的数据采集，从而可以提高后续数据采集的效率。
[0112]
所述计量数据采集模块503，用于根据所述目标数据采集模型，向所述数据终端采集计量数据，得到所述计量数据的采集结果。
[0113]
本技术的其中一个实施例，所述根据所述目标数据采集模型，向所述数据终端采集计量数据，得到所述计量数据的采集结果，所述计量数据采集模块503采用下述方式执行：
[0114]
步骤a、配置所述目标数据模型与所述数据终端的数据采集通道；
[0115]
步骤b、在所述目标数据采集模型中创建数据采集程序；
[0116]
步骤c、基于所述数据采集通道，利用所述数据采集程序向所述数据终端采集计量数据，得到所述计量数据的采集结果。
[0117]
一个可选实施例中，所述配置所述目标数据模型与所述数据终端的数据采集通道，所述计量数据采集模块503采用下述方式执行：获取所述数据终端的第一接口参数及所述目标数据模型的第二接口参数，根据所述第一接口参数和所述第二接口参数，构造所述数据终端和所述目标数据模型的数据传输路径，得到所述目标数据模型与所述数据终端的数据采集通道。
[0118]
其中，所述第一接口参数包括数据终端的地址和端口号等，所述第二接口参数包括路由和属性等，所述数据传输路径的构造通过声明函数实现，所述声明函数包括platform_driver_register()函数。
[0119]
一个可选实施例中，所述数据采集程序通过javascript脚本语言创建，用于自动实现所述目标数据采集模型在数据终端的数据采集的过程，以提高数据采集的速度。
[0120]
本技术实施例首先通过识别计量数据的采集请求的数据采集类型及数据终端，可以获取所述计量数据的采集对象；其次，本技术实施例根据数据采集类型，选取对应的数据采集模型，可以匹配出数据采集的底层通用模型，以得到数据采集的采集逻辑和采集方式，可以避免过多的在数据采集过程中设置筛选条件，提高数据采集的灵活度，并结合在数据采集模型中加载采集参数，以实现数据采集的可配置化，确定数据采集的采集目标，可以满足不同业务场景的数据采集，提高数据采集的效率。
[0121]
如图6所示，是本技术实现基于大数据的计量数据采集方法的电子设备的结构示意图。
[0122]
所述电子设备6可以包括处理器60、存储器61、通信总线62以及通信接口63，还可以包括存储在所述存储器61中并可在所述处理器60上运行的计算机程序，如基于大数据的计量数据采集程序。
[0123]
其中，所述处理器60在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(central processing unit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器60是所述电子设备的控制核心(control unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器61内的程序或者模块(例如执行基于大数据的计量数据采集程序等)，以及调用存储在所述存储器61内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
[0124]
所述存储器61至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器61在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器61在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(smart media card，smc)、安全数字(secure digital，sd)卡、闪存卡(flash card)等。进一步地，所述存储器61还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器61不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如基于大数据的计量数据采集程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0125]
所述通信总线62可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器61以及至少一个处理器60等之间的连接通信。
[0126]
所述通信接口63用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如wi
‑
fi接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(display)、输入单元(比如键盘(keyboard))，可选地，所述用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organic light
‑
emitting diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
[0127]
图6仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图6示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0128]
例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器60逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi
‑
fi模块等，在此不再赘
述。
[0129]
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
[0130]
所述电子设备6中的所述存储器61存储的基于大数据的计量数据采集62是多个计算机程序的组合，在所述处理器60中运行时，可以实现：
[0131]
接收计量数据的采集请求，识别所述采集请求的数据采集类型及数据终端；
[0132]
根据所述数据采集类型，从预构建的数据采集模型库中选取所述采集请求的数据采集模型，并在所述数据采集模型中加载所述采集请求的采集参数，得到目标数据采集模型；
[0133]
根据所述目标数据采集模型，向所述数据终端采集计量数据，得到所述计量数据的采集结果。
[0134]
具体地，所述处理器60对上述计算机程序的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
[0135]
进一步地，所述电子设备6集成的模块/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，可以存储在一个非易失性计算机可读取存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read
‑
only memory)。
[0136]
本技术还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
[0137]
接收计量数据的采集请求，识别所述采集请求的数据采集类型及数据终端；
[0138]
根据所述数据采集类型，从预构建的数据采集模型库中选取所述采集请求的数据采集模型，并在所述数据采集模型中加载所述采集请求的采集参数，得到目标数据采集模型；
[0139]
根据所述目标数据采集模型，向所述数据终端采集计量数据，得到所述计量数据的采集结果。
[0140]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
[0141]
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
[0142]
另外，在本技术各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
[0143]
对于本领域技术人员而言，显然本技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本技术的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本技术。
[0144]
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本技术的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的
含义和范围内的所有变化涵括在本技术内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
[0145]
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0146]
以上所述仅是本技术的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。