1. Пополнение счета
  1. Общая ситуация
  	1. Статистика по всему сети по количеству заказов пополнения, сумме пополнений и количеству успешных пополнений
  	2. Временная статистика по обработке заказов пополнения, основная статистика по количеству заказов
  Реализация:
  	1. Для каждого пакета (после преобразования в RDD) данных выполняются следующие действия: каждая запись имеет формат JSON, поэтому её преобразуют в JSON-строку и извлекают все необходимые поля для уведомления о пополнении
  	2. Отфильтровать записи, где имя сервиса (serviceName) равно "reChargeNotifyReq"; возвращаемый RDD может быть в формате кортежа или строки, в зависимости от предпочтений
  	3. Полученный RDD содержит данные для обработки в данном пакете (filtered); данные можно кэшировать, так как анализ уведомлений о пополнении основан на этих данных
  	4. Выполняется статистический анализ filtered с использованием foreachPartition (более эффективный метод, не требует возврата значений)
  	5. 1. Сначала извлекаются данные из Redis: количество заказов пополнения, сумма пополнений и количество успешных пополнений; если данные отсутствуют, они устанавливаются равными нулю (реальное время статистики вставляется в Redis)
  	5. 2.Из Redis извлекаются данные по ключу, представляющему текущий час; если данные существуют, они разделяются по символу "_" и извлекаются соответствующие значения; если данные отсутствуют, они устанавливаются равными нулю.
  	6.  1.  Производится обработка каждого раздела данных, статистический анализ выполняется для каждого заказа пополнения, суммы пополнений и количества успешных пополнений, данные объединяются с данными, извлеченными из Redis.
  	6.  2.  Временная статистика по обработке заказов пополнения, где ключом является время (точно до часа), а значением — строка в формате "количество заказов пополнения_сумма пополнений_количество успешных пополнений_успешность пополнения".
  	7.  После завершения обработки каждого раздела, новые данные записываются в Redis, заменяя старые значения (обеспечивая актуальность данных).
   2.  Качество обслуживания
  	1.  Распределение неудачных пополнений по всем провинциям, статистика по количеству неудачных пополнений по каждому часу для каждой провинции.
  Реализация:
  	1.  Выполняется статистический анализ filtered, отфильтровываются неудачные пополнения.
  	2.  Строка "провинция_дата_час" используется как ключ, значение равно 1; выполняется агрегация данных, чтобы получить все неудачные данные для данного пакета.
  	3.Производится обход RDD, для каждого ключа извлекаются данные из базы данных, суммируются с данными текущего пакета, и обновляются данные в базе данных.
   3. Топ-10 провинций по заказам пополнения
  	1. Статистика по количеству заказов пополнения для топ-10 провинций, а также статистика по успешности пополнений для каждой провинции, округленная до одного знака после запятой
  Реализация:
  	1. Сначала извлекаются данные из базы данных для каждой провинции, результат сохраняется в списке
  		val list: List[(String,(String,String))] = DB.readOnly { implicit session =>
        SQL("select provinceCode,count,rstSuccess from province_count_top10")
          .bind().map(rs => (rs.string("provinceCode"),(rs.string("count"),rs.string("rstSuccess"))))).list().apply()
  2. Проверить, есть ли данные в списке. Если данных нет (при первом запуске программы), сгенерировать RDD в формате (провинция("0","0")) на основе информации о провинции. Если данные есть, преобразовать их в RDD.
  3. Выполнить операцию filtered, агрегировать данные по ключу (провинция, (количество успешных заказов, общее количество заказов)).
  4. Выполнить join двух данных, пройтись по объединенному RDD, объединить результаты из базы данных с результатами текущей партии и рассчитать процент успешности.
  5. Обновить результаты в базе данных (можно оптимизировать: если все данные текущей партии равны нулю, и программа не запускается в первый раз, обновление базы данных не требуется).6> Вернуть данные в формате (провинция, (количество успешных заказов, общее количество заказов)), создать новый RDD.
7> Использовать общее количество заказов из нового RDD как поле для сортировки, выбрать Top 10 и вернуть массив.
8> Обновить массив в базе данных (можно установить первичный ключ для ранжирования в таблице Top 10).
4. Реальное время пополнения
	1> Для отфильтрованных данных выполнить агрегацию по ключу "yyyyMMdd_HH" с значением (1, сумма пополнений) и создать RDD.
	2> Пройтись по RDD, найти записи с соответствующим ключом в базе данных, сложить их с записями RDD и обновить в базе данных.
```