大数据的分析方法及系统技术方案

本申请实施例公开了一种大数据的分析方法及系统，所述方法包括：控制终端接收待分析的大数据的数据量以及分析指令；控制终端解析该分析指令确定该大数据是否能够被拆分，如能拆分，将该待分析的大数据的存储地址拆分成多个部分存储地址；控制终端获取分析终端的负载值以及传输跳数；控制终端依据该传输跳数以及负载值将该多个部分存储地址以及分析指令分发给分析终端。本申请提供的技术方案具有用户体验度高的优点。

Analysis method and system of large data

The present application embodiment discloses an analysis method and a system for large data, which includes: the control terminal receives the amount of data and the analysis instruction of the large data to be analyzed; the control terminal resolves the analysis instruction to determine whether the large data can be split and, if it can be disassembled, dismantling the storage address of the large data to be analyzed. The control terminal gets the load value and the number of the transmission hops of the analysis terminal; the control terminal distributes the multiple parts of the storage address and the analysis instruction to the analysis terminal according to the number of hops and the load value. The technical proposal provided by this application has the advantage of high user experience.

【技术实现步骤摘要】
大数据的分析方法及系统
本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种大数据的分析方法及系统。
技术介绍
最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。随着云时代的来临，大数据(Bigdata)也吸引了越来越多的关注。大数据(Bigdata)通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。现有云平台处理大数据的速度慢，无法满足用户的要求，影响用户体验度。
技术实现思路
本申请实施例提供一种大数据的分析方法及系统，通过对云平台的终端进行调配执行大数据的处理，提高大数据的处理速度，提高用户体验度。第一方面，本申请实施例提供一种大数据的分析方法，所述方法包括如下步骤：控制终端接收待分析的大数据的数据量以及分析指令；控制终端解析该分析指令确定该大数据是否能够被拆分，如能拆分，将该待分析的大数据的存储地址拆分成多个部分存储地址；控制终端获取分析终端的负载值以及传输跳数；控制终端依据该传输跳数以及负载值将该多个部分存储地址以及分析指令分发给分析终端；分析终端提取该部分存储地址对应的部分数据，将该部分数据按该分析指令进行分析处理得到部分结果，将该部分结果返回给控制终端；控制终端依据对该部分结果进行组合得到该待分析的大数据的最终结果。第二方面，提供一种大数据的分析系统，所述系统包括：控制终端和分析终端；其中，控制终端，用于接收待分析的大数据的数据量以及分析指令；解析该分析指令确定该大数据是否能够被拆分，如能拆分，将该待分析的大数据的存储地址拆分成多个部分存储地址；获取分析终端的负载值以及传输跳数；依据该传输跳数以及负载值将该多个部分存储地址以及分析指令分发给分析终端；分析终端，用于提取该部分存储地址对应的部分数据，将该部分数据按该分析指令进行分析处理得到部分结果，将该部分结果返回给控制终端；控制终端，还用于依据对该部分结果进行组合得到该待分析的大数据的最终结果。第三方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如第一方面所述的方法。第四方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机可操作来使计算机执行如第一方面所述的方法。采用本申请实施例，具有以下有益效果：可以看出，本申请提供的技术方案将待分析的大数据进行拆分给多个分析处理终端并行的处理得到部分处理结果，控制终端将该部分处理结果组合得到最终的结果，并且其处理器，控制终端不用下发待分析的大数据，仅仅拆分待分析的大数据的存储地址即可实现对大数据的拆分，这样云平台之间的数据的传输仅仅只需传输对应的存储地址，无需传输大数据，减少传输量，所以其具有计算时间短，提高用户体验度的优点。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是一种大数据的分析方法的流程示意图；图2是本申请实施例提供的大数据的分析方法的示意图；图3是本申请实施例提供的一种硬件构架示意图；图4是本申请实施例提供的一种网络拓扑的结构示意图；图5是本申请实施例提供的一种大数据的分析系统示意图；图6是本申请实施例提供的另一种终端的结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，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、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结果或特性可以包含在本专利技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。以下，对本申请中的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。移动终端，又称之为用户设备(UserEquipment，UE)，是一种向用户提供语音和/或数据连通性的设备，例如，具有无限连接功能的手持式设备、车载设备等。常见的终端例如包括：手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、移动互联网设备(mobileinternetdevice，MID)、可穿戴设备，例如智能手表、智能手环、计步器等。参阅图1，图1为一种大数据的分析方法，如图1所示，该大数据的分析方法包括如下步骤，该方法可以由终端执行，该终端具体可以为：手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、移动互联网设备(mobileinternetdevice，MID)、可穿戴设备中的一种或多种。步骤S101、终端接收大数据以及分析指令；步骤S102、终端提取大数据的部分数据，然后对部分数据按该分析指令进行分析处理得到部分分析结果；步骤S103、终端将部分分析结果返回给云平台对应的控制终端。参阅图2，图2为一种大数据的分析方法，如图2所示，该方法由云平台内的任意一个终端执行，该方法在如图3所示的硬件构架和如图4所示的网络拓扑结构内实现，该方法如图2所示，包括如下步骤：步骤S201、控制终端接收待分析的大数据的数据量以及分析指令；步骤S202、控制终端解析该分析指令确定该大数据是否能够被拆分，如能拆分，将该待分析的大数据的存储地址拆分成多个部分存储地址；步骤S203、控制终端获取分析终端的负载值以及传输跳数；步骤S204、控制终端依据该传输跳数以及负载值将该多个部分存储地址以及分析指令分发给分析终端。步骤S205、分析终端提取该部分存储地址对应的部分数据，将该部分数据按该分析指令进行分析处理得到部分结果，将该部分本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大数据的分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：控制终端接收待分析的大数据的数据量以及分析指令；控制终端解析该分析指令确定该大数据是否能够被拆分，如能拆分，将该待分析的大数据的存储地址拆分成多个部分存储地址；控制终端获取分析终端的负载值以及传输跳数；控制终端依据该传输跳数以及负载值将该多个部分存储地址以及分析指令分发给分析终端；分析终端提取该部分存储地址对应的部分数据，将该部分数据按该分析指令进行分析处理得到部分结果，将该部分结果返回给控制终端；控制终端依据对该部分结果进行组合得到该待分析的大数据的最终结果。

【技术特征摘要】
1.一种大数据的分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：控制终端接收待分析的大数据的数据量以及分析指令；控制终端解析该分析指令确定该大数据是否能够被拆分，如能拆分，将该待分析的大数据的存储地址拆分成多个部分存储地址；控制终端获取分析终端的负载值以及传输跳数；控制终端依据该传输跳数以及负载值将该多个部分存储地址以及分析指令分发给分析终端；分析终端提取该部分存储地址对应的部分数据，将该部分数据按该分析指令进行分析处理得到部分结果，将该部分结果返回给控制终端；控制终端依据对该部分结果进行组合得到该待分析的大数据的最终结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制终端依据对该部分结果进行组合得到该待分析的大数据的最终结果，包括：控制终端确定该多个部分存储地址的拆分顺序，依据该拆分顺序将该部分结果组合起来得到最终结果。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制终端解析该分析指令确定该大数据是否能够被拆分，包括：如该分析指令为矩阵乘矩阵运算，确定该待分析的数据为可拆分的数据，如该分析指令为加法运算，确定该待分析的数据为不可拆分的数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：如该数据不可拆分，控制终端选择负载值最小的分析终端处理该待处理的大数据。5.一种大数据的分析系统，其特征在于，所述系统包括：控制终端和分析终端；其中，控制终端，用于接收待分析的大数据的数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张北江，衣佳鑫，
申请(专利权)人：新联智慧信息技术深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44