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基于异常数据的大数据存储方法 

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申请/专利权人:江西孺智信息技术有限公司

摘要:本发明涉及数据管理技术领域,具体为基于异常数据的大数据存储方法,包括:对目标数据源中包括的各个待采集数据流进行实时监测,从而得到多数据流,并对所述多数据流进行特征提取,从而得到所述多数据流的数据流特征;基于所述数据流特征对所述多数据流进行数据异常检测,从而得到异常数据。本发明能够对待采集数据流进行实时监测,并通过特征提取和数据异常检测,快速识别出异常数据,从而及时作出处理,且通过构建Redis缓冲区队列并根据周期负载率实时调整队列长度、计算综合负载并进行读写任务分配,能够有效管理系统资源,提高数据处理效率。

主权项:1.基于异常数据的大数据存储方法,其特征在于,包括:对目标数据源中包括的各个待采集数据流进行实时监测,从而得到多数据流,并对所述多数据流进行特征提取,从而得到所述多数据流的数据流特征;基于所述数据流特征对所述多数据流进行数据异常检测,从而得到异常数据;构建Redis缓冲区队列,并将所述异常数据进行封装,从而得到异常数据包,将所述异常数据包传输至所述Redis缓冲区队列中,所述Redis缓冲区队列根据周期负载率实时对Redis缓冲区队列长度进行调整,并根据队列监控表对所述Redis缓冲区队列进行定时监控,从而得到队列监控表数据;定时收集所述队列监控表数据计算Redis缓冲区综合负载,基于所述Redis缓冲区综合负载进行读写任务分配;实时计算读写压力,将所述读写压力与预设的最大压力阈值进行比对,若所述读写压力大于预设的最大压力阈值,则动态增加线程池,并将所述读写压力与预设的最小压力阈值进行比对,若所述读写压力小于预设的最小压力阈值,则动态回收空闲线程池。

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