业务和功能介绍
1. 金融行情数据采集与本地落盘
C++ 数据接入程序
实时接收金融行情数据
高性能数据写入
按文件大小/时间进行滚动切分
生成 xxx.log.1、xxx.log.2、xxx.log.N 等二进制数据文件
↓
2. Python 数据解析与格式转换
Python 批处理程序扫描数据目录
自动读取多个二进制数据文件
解析并校验原始数据
数据清洗与字段标准化
汇总转换为统一格式 CSV 文件
↓
3. 数据压缩与安全传输
对 CSV 数据进行 ZIP 压缩
生成标准化数据包
通过 SCP 安全传输至目标服务器
记录传输状态及操作日志
支持失败重试机制
↓
4. 数据质量校验与异常告警
自动执行数据质量检查
检查文件完整性
检查数据条数
检查字段及数据格式
检查数据时间范围
检查数据连续性/完整性
异常数据自动触发告警
校验结果：
🟢 数据合格 → 进入正式存储
🔴 数据不合格 → 触发告警 → 运维人员介入处理
↓
5. 数据持久化存储
数据写入指定存储目录
按日期/业务维度进行目录组织
支持历史数据查询
支持长期归档
支持后续备份及数据生命周期管理
C++ 数据接入程序
实时接收金融行情数据
高性能数据写入
按文件大小/时间进行滚动切分
生成 xxx.log.1、xxx.log.2、xxx.log.N 等二进制数据文件
↓
2. Python 数据解析与格式转换
Python 批处理程序扫描数据目录
自动读取多个二进制数据文件
解析并校验原始数据
数据清洗与字段标准化
汇总转换为统一格式 CSV 文件
↓
3. 数据压缩与安全传输
对 CSV 数据进行 ZIP 压缩
生成标准化数据包
通过 SCP 安全传输至目标服务器
记录传输状态及操作日志
支持失败重试机制
↓
4. 数据质量校验与异常告警
自动执行数据质量检查
检查文件完整性
检查数据条数
检查字段及数据格式
检查数据时间范围
检查数据连续性/完整性
异常数据自动触发告警
校验结果：
🟢 数据合格 → 进入正式存储
🔴 数据不合格 → 触发告警 → 运维人员介入处理
↓
5. 数据持久化存储
数据写入指定存储目录
按日期/业务维度进行目录组织
支持历史数据查询
支持长期归档
支持后续备份及数据生命周期管理
项目实现
本系统面向金融行情数据处理场景，主要负责金融数据从实时采集、本地落盘、数据转换、压缩传输、质量校验到最终存储的全流程自动化处理。
金融数据由 C++ 数据接入程序实时获取，并按照文件大小或时间策略滚动写入本地二进制文件。随着数据持续产生，系统会形成大量分片数据文件，例如 xxx.log.1、xxx.log.2、xxx.log.3 等。
为降低人工处理成本，提高数据交付效率，使用 Python 开发自动化数据处理程序，对指定目录下的原始数据文件进行批量扫描、读取、解析及格式转换，最终生成统一的 CSV 数据文件。
转换完成后，系统自动对数据进行压缩，并通过 SCP 安全传输至指定服务器。数据到达目标服务器后，根据预设的数据质量规则进行自动校验，包括文件完整性、数据量、字段格式、时间范围及数据连续性等。
对于校验合格的数据，系统自动归档至指定存储目录；对于校验异常的数据，则触发告警通知，提醒运维人员及时介入处理，从而形成完整的数据自动化处理与质量保障闭环。
整体流程减少了人工文件处理和数据检查工作，提高了金融数据处理的自动化程度、稳定性和可追溯性。
金融数据由 C++ 数据接入程序实时获取，并按照文件大小或时间策略滚动写入本地二进制文件。随着数据持续产生，系统会形成大量分片数据文件，例如 xxx.log.1、xxx.log.2、xxx.log.3 等。
为降低人工处理成本，提高数据交付效率，使用 Python 开发自动化数据处理程序，对指定目录下的原始数据文件进行批量扫描、读取、解析及格式转换，最终生成统一的 CSV 数据文件。
转换完成后，系统自动对数据进行压缩，并通过 SCP 安全传输至指定服务器。数据到达目标服务器后，根据预设的数据质量规则进行自动校验，包括文件完整性、数据量、字段格式、时间范围及数据连续性等。
对于校验合格的数据，系统自动归档至指定存储目录；对于校验异常的数据，则触发告警通知，提醒运维人员及时介入处理，从而形成完整的数据自动化处理与质量保障闭环。
整体流程减少了人工文件处理和数据检查工作，提高了金融数据处理的自动化程度、稳定性和可追溯性。
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