数据处理方法及装置和电子设备与流程

1.本说明书实施例涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种数据处理方法及装置和电子设备。


背景技术：

2.数据聚合是指按照数据特性对数据进行分组聚类。分组聚合(hash agg)的方式通常可以包括单阶段聚合(single agg)和两阶段聚合(two-stage agg)。当数据之间聚合程度整体较高时，可以采用单阶段聚合，在数据之间聚合程度整体较低时，可以采用两阶段聚合。
3.在实际应用中，由于数据之间聚合程度通常不高，因此技术人员经常使用的是两阶段聚合。所述两阶段聚合顾名思义就是分为两个阶段的聚合方式，其中第一阶段称为部分聚合(partial agg)，第一阶段之后的第二阶段称为最终聚合(final agg)。在实现时，对于待处理的数据，首先需要通过第一阶段即对数据进行部分聚合，然后通过第二阶段即对部分聚合后的数据继续进行最终聚合。
4.两阶段聚合虽然可以实现聚合程度整体不高的数据聚合，但是由于需要进行两次聚合，其也存在聚合速度慢，计算量大等问题。


技术实现要素：

5.本说明书实施例提供的一种数据处理方法及装置和电子设备。
6.根据本说明书实施例的第一方面，提供一种数据处理方法，所述方法包括：
7.接收上游系统输入的待处理的数据流，并按照所述数据流中数据的先后顺序对所述数据流中的数据进行以下处理：
8.对所述数据流中第一数量行的数据进行两阶段聚合，并在进行所述两阶段聚合中的第一阶段聚合后，确定所述第一阶段聚合的聚合度是否小于阈值；其中，所述两阶段聚合是指执行第一阶段聚合和第二阶段聚合；
9.如果是，将所述第一数量行的数据之后的第二数量行的数据确定为待处理数据，并对所述待处理数据进行两阶段聚合的第二阶段聚合；如果否，将所述第一数量行的数据之后的第二数量行的数据确定为待处理数据，并对所述待处理数据进行两阶段聚合。
10.可选的，所述确定所述第一阶段聚合的聚合度是否小于阈值，包括：
11.获取所述第一阶段聚合后的数据分组的分组数量；
12.将所述第一数量行与所述分组数量的比值确定为所述第一阶段聚合的聚合度；
13.将所述第一阶段聚合的聚合度与阈值进行比较，确定所述第一阶段聚合的聚合度是否小于阈值。
14.可选的，在所述对所述待处理数据进行两阶段聚合的第二阶段聚合之后，还包括：
15.对所述待处理数据中的尾部数据进行采样预估，预估当所述尾部数据进行第一阶段聚合时，所述第一阶段聚合的聚合度是否小于阈值；
16.如果是，则将所述待处理数据之后的第二数量行的数据确定为新的待处理数据，重复执行所述对所述待处理数据进行两阶段聚合的第二阶段聚合；
17.如果否，则将所述待处理数据之后的第二数量行的数据确定为新的待处理数据，重复执行所述对所述第二数量行的数据进行两阶段聚合。
18.可选的，在所述对所述待处理数据进行两阶段聚合之后，还包括：
19.确定所述待处理数据在进行第一阶段聚合时，所述第一阶段聚合的聚合度是否小于阈值；
20.如果是，则将所述待处理数据之后的第二数量行的数据确定为新的待处理数据，重复执行所述对所述待处理数据进行两阶段聚合的第二阶段聚合；
21.如果否，则将所述待处理数据之后的第二数量行的数据确定为新的待处理数据，重复执行所述对所述第二数量行的数据进行两阶段聚合。
22.可选的，所述对所述待处理数据中的尾部数据进行采样预估，包括：
23.通过轻量化的采样预估算法，对所述待处理数据中的尾部数据进行采样预估；其中，所述轻量化的采样预估算法的计算量小于对所述尾部数据进行第一阶段聚合的计算量。
24.可选的，所述采样预估算法包括hyperloglog算法。
25.可选的，所述上游系统包括大规模并行处理数据库。
26.可选的，所述两阶段聚合包括two-stage agg，所述第一阶段聚合包括partial agg，所述第二阶段聚合包括final agg。
27.根据本说明书实施例的第二方面，提供一种数据处理装置，所述装置包括：
28.接收单元，接收上游系统输入的待处理的数据流，并按照所述数据流中数据的先后顺序对所述数据流中的数据进行以下处理：
29.确定单元，对所述数据流中第一数量行的数据进行两阶段聚合，并在进行所述两阶段聚合中的第一阶段聚合后，确定所述第一阶段聚合的聚合度是否小于阈值；其中，所述两阶段聚合是指执行第一阶段聚合和第二阶段聚合；
30.第一聚合单元，如果是，将所述第一数量行的数据之后的第二数量行的数据确定为待处理数据，并对所述待处理数据进行两阶段聚合的第二阶段聚合；
31.第二聚合单元，如果否，将所述第一数量行的数据之后的第二数量行的数据确定为待处理数据，并对所述待处理数据进行两阶段聚合。
32.根据本说明书实施例的第三方面，提供一种电子设备，包括：
33.处理器；
34.用于存储处理器可执行指令的存储器；
35.其中，所述处理器被配置为上述任一项数据处理方法。
36.根据本说明书实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行上述任一项数据处理方法。
37.本说明书实施例，提供了一种数据聚合方案，通过计算数据流中数据真实的聚合程度，以匹配针对后续数据的分组聚合策略；例如，对于局部聚合程度较高的数据可以跳过第一阶段聚合而直接执行第二阶段聚合，而对于局部聚合程度不高的数据则依然执行完整
的两阶段聚合。如此通过不同的分组聚合策略分别对数据流中的不同部分的数据进行不同流程的两阶段聚合，从而减少不必要的聚合流程，提高分组聚合的性能。
附图说明
38.图1是本说明书一实施例提供的两阶段聚合的示意图；
39.图2是本说明书一实施例提供的数据处理方法的流程图；
40.图3是本说明书一实施例提供的自适应的数据聚合的示意图；
41.图4是本说明书一实施例提供的数据处理装置的硬件结构图；
42.图5是本说明书一实施例提供的数据处理装置的模块；
43.图6是本说明书一实施例提供的电子设备的示意框图。
具体实施方式
44.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本说明书相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本说明书的一些方面相一致的装置和方法的例子。
45.在本说明书使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本说明书。在本说明书和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
46.应当理解，尽管在本说明书可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种信息，但这些信息不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的信息彼此区分开。例如，在不脱离本说明书范围的情况下，第一信息也可以被称为第二信息，类似地，第二信息也可以被称为第一信息。取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在
……
时”或“当
……
时”或“响应于确定”。
47.以下请参考图1所示的两阶段聚合的示意图，两阶段聚合的过程包括先后执行的两个阶段的聚合方式，先执行的第一阶段称为第一阶段聚合；后执行的第二阶段称为第二阶段聚合。在实现时，在第一阶段先由各个计算节点对数据进行第一阶段聚合(partial agg，也称部分聚合)；其中，所述计算节点的数量至少为2个；然后在第二阶段将各个计算节点的第一阶段聚合的结果进行合并，即第二阶段聚合(final agg，也称最终聚合)。
48.然而，两阶段聚合由于需要进行两次聚合，因此存在聚合速度慢，计算量大等问题。
49.为此，本说明书旨在提供一种数据处理方案，可以自适应调整两阶段聚合流程的数据聚合，通过不同的分组聚合策略分别对数据流中的不同部分的数据进行不同流程的两阶段聚合。例如，对于局部聚合程度较高的数据可以跳过第一阶段聚合而直接执行第二阶段聚合，这种聚合策略称为第一策略(bypass mode)；而对于局部聚合程度不高的数据则依然执行完整的两阶段聚合(即先进行第一阶段聚合，再进行第二阶段聚合)，这种聚合策略称为第二策略(hash mode)。
50.在聚合程度整体不高的数据中，也存在局部聚合程度较高的数据；对于这些局部
聚合程度较高的数据，没有必要执行完整的两阶段聚合流程；通过前述第一策略，可以跳过第一阶段聚合而直接执行第二阶段聚合；如此通过减少不必要的聚合流程，从而提高聚合速度，减少聚合计算量。
51.以下结合图2所示的本说明书提供的数据处理方法的流程图来介绍相关实施例，所述方法包括：
52.步骤210，接收上游系统输入的待处理的数据流，并按照所述数据流中数据的先后顺序对所述数据流中的数据进行以下处理：
53.步骤220，对所述数据流中第一数量行的数据进行两阶段聚合，并在进行所述两阶段聚合中的第一阶段聚合后，确定所述第一阶段聚合的聚合度是否小于阈值；其中，所述两阶段聚合是指执行第一阶段聚合和第二阶段聚合；
54.步骤230，如果是，将所述第一数量行的数据之后的第二数量行的数据确定为待处理数据，并对所述待处理数据进行两阶段聚合的第二阶段聚合；
55.步骤231，如果否，将所述第一数量行的数据之后的第二数量行的数据确定为待处理数据，并对所述待处理数据进行两阶段聚合。
56.本说明书提供的实施例可以适用于任何存在分组聚合需求的软件、硬件或者软硬结合的设备；包括但不限于对数据进行分组聚合的服务端。
57.所述分组聚合的方式可以包括两阶段聚合；其中，所述两阶段聚合对应的第一阶段执行第一阶段聚合，所述两阶段聚合对应的第二阶段执行第二阶段聚合。
58.如前所述，两阶段聚合中的第一阶段聚合也可以称为部分聚合(partial agg)，第二阶段聚合可以称为最终聚合(final agg)；在接下来的实施例中将以部分聚合和最终聚合为例加以说明。
59.在本说明书中，所述上游系统可以包括大规模并行处理数据库(massively parallel processing，mpp)；所述服务端可以包括所述大规模并行处理数据库的计算引擎。
60.以mpp数据库场景为例，mpp数据库可以将数据库中的数据以数据流(data stream)的形式发送给计算引擎，由计算引擎对数据流进行分组聚合。数据流以一种有序的数据序列，数据流中的数据有明确的时序关系，通常数据流中的数据是基于时序的先后顺序排列的。
61.当然，所述服务端也可以是应用程序app的服务端，所述上游系统可以是与应用app关联的第三方系统。例如，关于导航的地图应用app，上游系统可以是提供导航数据的第三方系统如卫星服务系统，卫星服务系统可以向地图应用app对应的服务端提供导航数据的数据流，并由所述服务端对数据流进行分组聚合。
62.以下结合图3所示的自适应的数据聚合的示意图加以说明。如图3所示，服务端在接收到上游系统的输入数据流之后，可以按照数据流中数据的先后顺序对数据流中的数据进行处理。
63.首先服务端可以对数据流中第一数量行的数据进行完整的两阶段聚合，并在进行所述两阶段聚合中的部分聚合后，确定所述部分聚合的聚合度是否小于阈值；其中，所述完整的两阶段聚合是指先进行部分聚合，再进行最终聚合。
64.如果是，将所述第一数量行的数据之后的第二数量行的数据确定为待处理数据，
并对所述待处理数据进行两阶段聚合时，跳过部分聚合直接进行最终聚合；如果否，将所述第一数量行的数据之后的第二数量行的数据确定为待处理数据，并对所述待处理数据进行完整的两阶段聚合。
65.如图3所示，可以对所述数据流中m行的数据进行完整的两阶段聚合，并在对着m行数据进行两阶段聚合中的部分聚合时，计算该部分聚合的聚合度，以确定所述部分聚合的聚合度是否小于阈值；
66.其次，如果所述部分聚合的聚合度小于阈值，则可以将这m行的数据之后的n行的数据确定为待处理数据，并采用前述的第一策略对这n行待处理数据进行两阶段聚合时，可以跳过部分聚合而直接进行最终聚合；
67.反之，如果所述部分聚合的聚合度不小于阈值，则可以将这m行的数据之后的n行的数据确定为待处理数据，并采用前述的第二策略对这n行待处理数据进行完整的两阶段聚合。
68.本说明书中，所述聚合度表征的是数据进行部分聚合的聚合程度，如果原始的数据之间的聚合程度越高，则对应的聚合度越小；反之，如果原始的数据之间的聚合程度越低，则对应的聚合度也越大。可以理解的，聚合度与数据之间的聚合程度的大小呈反比例关系。
69.在一示例性的实施例中，前述步骤220中的，确定所述部分聚合的聚合度是否小于阈值，可以包括：
70.获取所述部分聚合后的数据分组的分组数量；
71.将所述第一数量行与所述分组数量的比值确定为所述部分聚合的聚合度；
72.将所述部分聚合的聚合度与阈值进行比较，确定所述部分聚合的聚合度是否小于阈值。
73.举例说明，假设对30行(第一数量行)的数据进行完整的两阶段聚合；其中，在对这30行的数据进行第一阶段即部分聚合后，这30行数据的数据分组为3组；那么，部分聚合的聚合度＝第一数量行与分组数量的比值＝30/3＝10。
74.上述实施例，通过部分聚合后数据分组真实的分组数量以及真实的数据行数来计算聚合度，这样计算的聚合度更为可靠，更能反映数据真实的聚合程度，从而为确定聚合策略提供可靠的数据支撑。
75.在本说明书中，在所述步骤230之后，所述方法还可以包括：
76.对所述待处理数据中的尾部数据进行采样预估，预估当所述尾部数据进行部分聚合时，所述部分聚合的聚合度是否小于阈值；
77.如果是，则将所述待处理数据之后的第二数量行的数据确定为新的待处理数据，重复执行所述对所述待处理数据进行两阶段聚合时，跳过部分聚合直接进行最终聚合；
78.如果否，则将所述待处理数据之后的第二数量行的数据确定为新的待处理数据，重复执行所述对所述第二数量行的数据进行完整的两阶段聚合。
79.在本说明书中，可以通过轻量化的采样预估算法，对所述待处理数据中的尾部数据进行采样预估；其中，所述轻量化的采样预估算法的计算量小于对所述尾部数据进行部分聚合的计算量。
80.为了尽量使得采样预估的结果更为准确，可以使用例如hyperloglog算法、布隆过
滤器算法等进行采样预估。其中，hyperloglog算法相较于其它采样预估算法具有更高的准确性，因此使用hyperloglog算法进行采样预估将使得数据聚合的性能更高。
81.以下继续如图3所示，在对n行数据仅进行最终聚合之后，对这n行数据中尾部数据进行采样预估，预估当所述尾部数据进行部分聚合时，所述部分聚合的聚合度是否小于阈值。
82.如果这n行数据中尾部数据进行部分聚合的聚合度小于阈值，则将这n行数据之后的n行的数据确定为新的待处理数据，继续采用第一策略对待处理数据即新的n行数据进行两阶段聚合时，跳过部分聚合直接进行最终聚合；
83.如果这n行数据中尾部数据进行部分聚合的聚合度不小于阈值，则将这n行数据之后的n行的数据确定为新的待处理数据，将当前的第一策略切换为第二策略，对待处理数据即新的n行数据进行完整的两阶段聚合。
84.类似的，在所述步骤231之后，所述方法还可以包括：
85.确定所述待处理数据在进行部分聚合时，所述部分聚合的聚合度是否小于阈值；
86.如果是，则将所述待处理数据之后的第二数量行的数据确定为新的待处理数据，重复执行所述对所述待处理数据进行两阶段聚合时，跳过部分聚合直接进行最终聚合；
87.如果否，则将所述待处理数据之后的第二数量行的数据确定为新的待处理数据，重复执行所述对所述第二数量行的数据进行完整的两阶段聚合。
88.请注意，与前述采样预估不同，由于采用第二策略对待处理数据进行完整的两阶段聚合，因此在进行部分聚合时，就可以计算部分聚合时真实的聚合度。另外，这里计算的聚合度是这n行数据的聚合度，而前述采样预估时计算的聚合度是n行数据中的尾部数据的聚合度。
89.以下继续如图3所示，在对n行数据进行完整的两阶段聚合时，实时计算这n行数据进行部分聚合时的聚合度，并确定聚合度是否小于阈值；
90.如果这n行数据进行部分聚合的聚合度小于阈值，则将这n行数据之后的n行的数据确定为新的待处理数据，将当前的第二策略切换为第一策略，对待处理数据即新的n行数据进行两阶段聚合时，跳过部分聚合直接进行最终聚合；
91.如果这n行数据进行部分聚合的聚合度不小于阈值，则将这n行数据之后的n行的数据确定为新的待处理数据，继续采用第二策略对待处理数据即新的n行数据进行完整的两阶段聚合。
92.应用上述实施例，以n行数据为周期，周期性基于实时的聚合度跳转聚合策略，实现自适应地调整两阶段聚合，如此可以进一步提高数据聚合的效率。
93.与前述数据处理方法实施例相对应，本说明书还提供了数据处理装置的实施例。所述装置实施例可以通过软件实现，也可以通过硬件或者软硬件结合的方式实现。以软件实现为例，作为一个逻辑意义上的装置，是通过其所在设备的处理器将非易失性存储器中对应的计算机程序读取到内存中运行形成的。从硬件层面而言，如图4所示，为本说明书数据处理装置所在设备的一种硬件结构图，除了图4所示的处理器、网络接口、内存以及非易失性存储器之外，实施例中装置所在的设备通常根据数据聚合实际功能，还可以包括其他硬件，对此不再赘述。
94.请参见图5，为本说明书一实施例提供的数据处理装置的模块图，所述装置对应了
图1所示实施例，所述装置包括：
95.接收单元510，接收上游系统输入的待处理的数据流，并按照所述数据流中数据的先后顺序对所述数据流中的数据进行以下处理：
96.确定单元520，对所述数据流中第一数量行的数据进行两阶段聚合，并在进行所述两阶段聚合中的第一阶段聚合后，确定所述第一阶段聚合的聚合度是否小于阈值；其中，所述两阶段聚合是指执行第一阶段聚合和第二阶段聚合；
97.第一聚合单元530，如果是，将所述第一数量行的数据之后的第二数量行的数据确定为待处理数据，并对所述待处理数据进行两阶段聚合的第二阶段聚合；
98.第二聚合单元531，如果否，将所述第一数量行的数据之后的第二数量行的数据确定为待处理数据，并对所述待处理数据进行两阶段聚合。
99.在一示例性的实施例中，所述确定单元520中，确定所述第一阶段聚合的聚合度是否小于阈值，包括：
100.获取所述第一阶段聚合后的数据分组的分组数量；将所述第一数量行与所述分组数量的比值确定为所述第一阶段聚合的聚合度；将所述第一阶段聚合的聚合度与阈值进行比较，确定所述第一阶段聚合的聚合度是否小于阈值。
101.在一示例性的实施例中，所述第一聚合单元530，还包括：
102.对所述待处理数据中的尾部数据进行采样预估，预估当所述尾部数据进行第一阶段聚合时，所述第一阶段聚合的聚合度是否小于阈值；如果是，则将所述待处理数据之后的第二数量行的数据确定为新的待处理数据，将所述新的待处理数据输入到所述第一聚合单元530；如果否，则将所述待处理数据之后的第二数量行的数据确定为新的待处理数据，将所述新的待处理数据输入到所述第二聚合单元531。
103.在一示例性的实施例中，所述第二聚合单元531，还包括：
104.确定所述待处理数据在进行第一阶段聚合时，所述第一阶段聚合的聚合度是否小于阈值；如果是，则将所述待处理数据之后的第二数量行的数据确定为新的待处理数据，将所述新的待处理数据输入到所述第一聚合单元530；如果否，则将所述待处理数据之后的第二数量行的数据确定为新的待处理数据，将所述新的待处理数据输入到所述第二聚合单元531。
105.在一示例性的实施例中，所述第一聚合单元530中，对所述待处理数据中的尾部数据进行采样预估，包括：
106.通过轻量化的采样预估算法，对所述待处理数据中的尾部数据进行采样预估；其中，所述轻量化的采样预估算法的计算量小于对所述尾部数据进行第一阶段聚合的计算量。
107.在一示例性的实施例中，所述采样预估算法包括hyperloglog算法。
108.在一示例性的实施例中，所述上游系统包括大规模并行处理数据库；所述服务端包括所述大规模并行处理数据库的计算引擎。
109.在一示例性的实施例中，所述分组聚合包括hash agg，所述两阶段聚合包括two-stage agg，所述第一阶段聚合包括partial agg，所述第二阶段聚合包括final agg。
110.上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机，计算机的具体形式可
以是个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件收发设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任意几种设备的组合。
111.上述装置中各个单元的功能和作用的实现过程具体详见上述方法中对应步骤的实现过程，在此不再赘述。
112.对于装置实施例而言，由于其基本对应于方法实施例，所以相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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说明书方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
113.图6是根据本公开的实施例示出的一种电子设备的示意框图。参照图6，电子设备400可以包括以下一个或多个组件：处理组件402，存储器404，电源组件406，多媒体组件408，音频组件410，输入/输出(i/o)的接口412，传感器组件414，以及通信组件418。上述电子设备可以采用类似的硬件架构。
114.处理组件402通常控制电子设备400的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件402可以包括一个或多个处理器420来执行指令，以完成上述三维虚拟形象的生成方法的全部或部分步骤。此外，处理组件402可以包括一个或多个模块，便于处理组件402和其他组件之间的交互。例如，处理组件402可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件408和处理组件402之间的交互。
115.存储器404被配置为存储各种类型的数据以支持在电子设备400的操作。这些数据的示例包括用于在电子设备400上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器404可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
116.电源组件406为电子设备400的各种组件提供电力。电源组件406可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为电子设备400生成、管理和分配电力相关联的组件。
117.多媒体组件408包括在电子设备400和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件408包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当电子设备400处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的或具有焦距和光学变焦能力的光学透镜系统。
118.音频组件410被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件410包括一个麦克风(mic)，当电子设备400处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器404或经由通
信组件418发送。在一些实施例中，音频组件410还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
119.i/o接口412为处理组件402和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，选项等。这些选项可包括但不限于：主页选项、音量选项、启动选项和锁定选项。
120.传感器组件414包括一个或多个传感器，用于为电子设备400提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件414可以检测到电子设备400的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为电子设备400的显示器和小键盘，传感器组件414还可以检测电子设备400或电子设备400一个组件的位置改变，用户与电子设备400接触的存在或不存在，电子设备400方位或加速/减速和电子设备400的温度变化。传感器组件414可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件414还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件414还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
121.通信组件418被配置为便于电子设备400和其他设备之间有线或无线方式的通信。电子设备400可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，运营商网络(如2g、3g、4g或4g)，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件418经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信组件418还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
122.在本公开一实施例中，电子设备400可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述任一实施例所述的异常问题的定位方法。
123.在本公开一实施例中，还提供了一种包括指令的计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器404，上述指令可由电子设备400的处理器420执行以完成上述任一实施例所述的异常问题的定位方法。例如，所述计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
124.本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于电子设备实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
125.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本说明书的其它实施方案。本说明书旨在涵盖本说明书的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本说明书的一般性原理并包括本说明书未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本说明书的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
126.应当理解的是，本说明书并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本说明书的范围仅由所附的权利要求来限制。