【技术实现步骤摘要】
计算机大数据存储系统
[0001]本专利技术涉及数据存储
,具体为计算机大数据存储系统。
技术介绍
[0002]大数据(big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据有大量(Volume)、高速(Velocity)、多样(Variety)、低价值密度(Value)、真实性(Veracity)五大特点。它并没有统计学的抽样方法,只是观察和追踪发生的事情。大数据的用法倾向于预测分析、用户行为分析或某些其他高级数据分析方法的使用,对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产,随着我国科学技术不断的发展进步,也逐渐加强对于计算机大数据领域的重视度,这主要是因为国内一些数据仓库系统,在面对着数据源以及提供数据服务或者是一些硬件环境等方方面面,都在发生着巨大的改变,但现有的计算机大数据存储时,对于不同用户使用计算机时容易造成存储数据的混乱,部分同类数据在存储时不能针对用户进行单独保存,容易造成数据混淆的情况,且对计算机大数据存储时对于病毒检测效率较低,对于数据的存储安全性无法保障,容易导致未认证数据进入存储端,造成数据丢失和泄露。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于提供计算机大数据存储系统,以解决上述
技术介绍
中提出 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.计算机大数据存储系统,其特征在于,包括大数据采集模块、大数据分类模块、计算机大数据处理终端、病毒自检模块、病毒特征学习数据库、云端病毒特征数据库、数据免验证存储模块、计算机使用用户模块、储存路径自定义模块、用户习惯学习模块、数据存储检测模块、存储大数据管理模块和采集处理模块,所述大数据采集模块的输出端与大数据分类模块的输入端通讯连接,所述大数据分类模块的输出端与计算机大数据处理终端的输入端通讯连接,所述计算机大数据处理终端与病毒自检模块双向连接,所述病毒自检模块与病毒特征学习数据库双向连接,所述病毒特征学习数据库与云端病毒特征数据库双向连接,所述计算机大数据处理终端的输出端与数据免验证存储模块的输入端通讯连接,所述大数据采集模块与计算机使用用户模块双向连接,所述计算机使用用户模块的输出端与储存路径自定义模块的输入端通讯连接,所述储存路径自定义模块的输出端与用户习惯学习模块的输入端通讯连接,所述计算机大数据处理终端与数据存储检测模块双向连接,所述计算机大数据处理终端的输出端与存储大数据管理模块的输入端通讯连接,所述存储大数据管理模块的输出端与采集处理模块的输入端通讯连接;所述大数据采集模块用于对外部传输的数据通过计算机进行数据采集处理;所述大数据分类模块用于对采集到的所有数据按照数据类型进行分类处理;所述计算机大数据处理终端用于对计算机收集的大数据信息进行集中管理操作;所述病毒自检模块用于对采集到的数据中存在病毒特征字符串和代码时进行自动检测处理;所述病毒特征学习数据库用于对病毒特征字符串和代码进行学习处理;所述云端病毒特征数据库用于与云端病毒特征数据库进行关联,对病毒特征云端病毒特征数据库进行云端同步处理;所述数据免验证存储模块用于对数据需要使用时进行病毒免检测存储;所述计算机使用用户模块用于对使用计算机的用户进行账户登录,对用户身份信息进行验证处理;所述储存路径自定义模块用于用户登录后对自己所需的数据储存路径进行设置处理;所述用户习惯学习模块用于对各个用户存储数据的位置和储存习惯进行学习处理;所述数据存储检测模块用于根据数据的采集和存储时间的一致性进行数据安全性检测处理;所述存储大数据管理模块用于对数据储存后的变化状况进行监测处理;所述采集处理模块用于对需要存储数据的完整性进行检测。2.根据权利要求1所述的计算机大数据存储系统,其特征在于,所述大数据分类模块双向连接有数据来源记录模块,所述数据来源记录模块用于对采集到数据的数据源进行识别,并依据数据源对采集到的数据进行来源标注处理。3.根据权利要求2所述的计算机大数据存储系统,其特征在于,所述病毒自检模块包括病毒特征字符串查询单元和病毒特征代码检测单元,所述病毒特征字符串查询单元与病毒特征代码检测单元双向连接;所述病毒特征字符串查询单元用于对病毒数据中存在的特殊字符串与数据进行比对,对病毒进行检测处理;所述病毒特征代码检测单元用于对病毒数据中的特殊代码进行获取,并与采集数据进
行比对,对数据中存在病毒的情况进行检测。4.根据权利要求3所述的计算机大数据...
【专利技术属性】
技术研发人员:贾丽娜,周寅,黄鋆,
申请(专利权)人:武汉船舶职业技术学院,
类型:发明
国别省市:
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