一种数据检测方法技术

本发明专利技术公开了一种数据检测方法，涉及数据检测领域，包括通过历史数据建立预测模型，并将新数据通过预测模型进行分析生成数据检测任务。本发明专利技术有益效果为：本发明专利技术通过引入基于机器学习的智能分析方法，能够实现对数据检测结果的实时和深入分析，机器学习模型能够自动学习和理解数据的模式和分布，具有较强的适应性和泛化能力，能够有效应对数据环境的变化，并且通过实时分析数据检测结果，不仅能够及时识别和报警数据中的异常和错误，还能够深入挖掘数据中的潜在信息和价值，极大地提高数据管理和分析的效率和价值，帮助企业更加精准和高效地进行数据驱动的决策和操作。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据检测，特别是一种数据检测方法。

技术介绍

1、在数据管理和分析领域，数据的质量和完整性始终是一个核心的关注点，传统的数据检测方法通常依赖于预定义的规则和阈值来识别数据中的异常和错误，然而，这些方法通常缺乏足够的灵活性和适应性，难以应对多变和复杂的数据环境，例如，当数据的分布和模式发生变化时，预定义的规则可能不再适用，导致检测的准确性和可靠性下降，此外，传统方法通常无法实现对数据检测结果的深入分析和理解，例如识别数据中的潜在模式和关联关系，这限制了数据分析的深度和价值。

技术实现思路

1、鉴于上述现有的数据检测方法中存在的问题，提出了本专利技术。

2、因此，本专利技术所要解决的问题在于传统方法缺乏足够的灵活性和适应性，难以应对多变和复杂的数据环境。

3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种数据检测方法，其包括，通过历史数据建立预测模型，并将新数据通过预测模型进行分析生成数据检测任务；

4、数据平台接收数据检测任务，将检测数据分片至数据处理节点本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数据检测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的数据检测方法，其特征在于：所述数据平台接收数据检测任务后将检测数据进行分片处理，平台使用Apache Hadoop作为分布式数据处理的基础架构，在Hadoop上部署HDFS用于分布式存储，使用MapReduce模型进行分布式数据处理，其中Map阶段处理数据检测任务，Reduce阶段汇总数据检测结果，定义Map任务和Reduce任务，提交MapReduce任务到Hadoop集群，并监控任务的执行状态，在Reduce阶段，将各个节点的数据检测结果汇总到一个中心节点上，进行最终的数据检测结果整合。</p>

3.如权...

【技术特征摘要】

1.一种数据检测方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的数据检测方法，其特征在于：所述数据平台接收数据检测任务后将检测数据进行分片处理，平台使用apache hadoop作为分布式数据处理的基础架构，在hadoop上部署hdfs用于分布式存储，使用mapreduce模型进行分布式数据处理，其中map阶段处理数据检测任务，reduce阶段汇总数据检测结果，定义map任务和reduce任务，提交mapreduce任务到hadoop集群，并监控任务的执行状态，在reduce阶段，将各个节点的数据检测结果汇总到一个中心节点上，进行最终的数据检测结果整合。

3.如权利要求2所述的数据检测方法，其特征在于：所述将数据进行分片处理时将数据使用一致性哈希算法均匀分配数据分片到不同的数据处理节点上进行处理，每个数据节点分布数据量大致相同并独立处理分配到的数据分片，在数据处理过程中监控各个数据处理节点的负载情况，当出现节点的负载过高时，动态重新分配数据分片到其他负载较低的节点上，当...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖波，林森，毕岭，
申请(专利权)人：北京安领可信网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：