【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据处理领域，尤其涉及一种大数据流式处理与冲突优化方法。
技术介绍
1、随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为当今社会的一个热门话题。大数据不仅仅是指数据量大，更重要的是它涉及到数据的多样性、速度和价值。在各个行业中，大量的数据都在不断地生成、存储和处理。这些数据包含了丰富的信息，对于企业决策、市场预测、产品创新等都具有重要的指导意义。
2、然而，随着数据量的不断增长，如何有效、准确、实时地处理这些数据成为了一个巨大的挑战。传统的数据处理方法往往无法满足现代大数据处理的需求，尤其是在实时性、准确性和稳定性方面。例如，传统的批处理方法在处理大规模数据时，可能会导致严重的延迟；而传统的数据校验方法可能无法确保数据的完整性和准确性。
3、为了解决上述问题，研究者们提出了许多新的数据处理技术和方法，例如并行计算、流式计算、数据校验和验证等。然而，这些方法往往各自解决某一个方面的问题，缺乏一个全面、综合的大数据处理方案。
4、我国专利申请号：cn202210557054.2，公开日：2022.09.30，公开了一种基于大数据流式计算平台的数据处理方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及大数据处理领域。方法包括：将数据源中取出的多条业务数据加载到内存中；将多条业务数据打包为一个待执行数据包；将待执行数据包存入大数据流式计算平台；从大数据流式计算平台中获取待执行数据包，以及在规则中心获取待执行数据包关联的规则信息；根据规则信息对待执行数据包进行处理得到规则执行数据；将规则执行数据进行持久化处理
5、但本申请专利技术人在实现本申请实施例中专利技术技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：现有技术往往缺乏有效的实时处理能力，导致数据处理延迟，无法满足实时数据分析和决策的需求；数据校验和验证机制通常不够完善，容易导致数据丢失或错误，影响数据的准确性和完整性；在大数据流式处理中，现有技术往往没有有效的冲突检测和解决机制，可能导致数据处理延迟或错误。
技术实现思路
1、本申请实施例通过提供一种大数据流式处理与冲突优化方法，解决了现有技术往往缺乏有效的实时处理能力，导致数据处理延迟，无法满足实时数据分析和决策的需求；数据校验和验证机制通常不够完善，容易导致数据丢失或错误，影响数据的准确性和完整性；在大数据流式处理中，现有技术往往没有有效的冲突检测和解决机制，可能导致数据处理延迟或错误，实现了为大数据处理提供了一种全面、高效和可靠的解决方案，显著提高了数据处理的实时性、效率、准确性、稳定性和安全性，为大数据应用带来了巨大的价值。
2、本申请提供了一种大数据流式处理与冲突优化方法具体包括以下技术方案：
3、一种大数据流式处理与冲突优化方法，包括以下步骤：
4、s100：大数据并行处理与实时校验优化策略，确保数据的实时性、完整性和准确性；
5、s200：构建流式计算模型，满足实时数据处理的需求；
6、s300：大数据流式处理中的冲突检测与解决方法及数据备份恢复机制。
7、优选的，所述步骤s100具体包括：
8、为了保证并行处理中的数据块之间的独立性，为每个数据块分配了一个唯一的标识符,所述标识符来源于数据块的内容和其在数据集中的位置；这样，即使在高并发的环境下，数据块之间也不会发生冲突；使用互斥锁机制，确保同一时间只有一个处理单元可以访问特定的数据块。
9、优选的，所述步骤s100具体包括：
10、在并行处理中，为了实现数据块的优先级调度，首先根据数据块的大小和处理复杂度为每个数据块赋予一个优先级，所述优先级来源于数据块的内容和其处理的紧迫性；接着使用优先级队列，确保优先级高的数据块先被处理。
11、优选的，所述步骤s100具体包括：
12、基于特征向量和支持向量机进行数据块校验，提取每个数据块的特征向量，然后使用支持向量机进行分类，以此来判断数据块的完整性和准确性。
13、优选的，所述步骤s100具体包括：
14、为了确保数据校验方法的实时性，以满足大数据处理的实时需求，提出了一个基于时间序列分析和神经网络的数据校验优化算法；该算法能够将数据校验任务分配到多个处理单元上进行并行处理。
15、优选的，所述步骤s100具体包括：
16、为了确保数据块的处理结果的一致性，对每个数据块的处理结果进行哈希计算，得到一个哈希值，将哈希值与预期的哈希值进行比较，确保数据块的处理结果的一致性。
17、优选的，所述步骤s200具体包括：
18、创建一个中间存储区域，即缓冲区，用于暂时存储流入的数据；处理单元可以从缓冲区中按需取出数据进行处理。
19、优选的，所述步骤s200具体包括：
20、引入延迟优化技术，根据数据的特性和处理需求，动态地调整处理策略，从而最小化延迟。
21、优选的，所述步骤s300具体包括：
22、在流式数据处理中，数据块可能会被多个处理单元同时访问，会导致数据访问冲突，因此，需要检测这些冲突；设立一个数据块集合和一个数据处理单元集合；每个数据块和数据处理单元都有一个权重值，这个权重值表示其在数据处理中的重要性；定义一个冲突函数来衡量数据块和数据处理单元之间的冲突程度，这个函数的值越小，表示冲突越小。
23、优选的，所述步骤s300具体包括：
24、在流式数据处理中，数据处理单元需要根据数据块的大小和复杂性进行资源分配，不恰当的资源分配会导致某些数据处理单元资源过载，而其他单元资源闲置；由于数据块之间存在依赖关系，不恰当的数据处理顺序导致数据处理错误或延迟，为了解决上述问题，定义一个综合函数。
25、有益效果：
26、本申请实施例中提供的多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
27、1、通过并行处理策略和流式计算模型，确保了大数据在短时间内得到高效处理，满足了实时数据处理的需求；引入的数据校验方法和优化算法确保了数据处理的准确性，同时通过特征向量和支持向量机进行数据块校验，进一步确保了数据的完整性和准确性；
28、2、通过数据块的优先级调度和资源分配策略，本专利技术确保了关键数据块得到优先处理，同时避免了资源的浪费和过载；增加的数据备份和恢复机制提供了对数据的额外保护，确保了数据的安全性；设计的冲突解决方法能够自动检测和解决数据处理中的冲突，确保数据处理的顺利进行，避免了数据处理延迟和错误。
29、3、本申请的技术方案能够有效解决现有技术往往缺乏有效的实时处理能力，导致数据处理延迟，无法满足实时数据分析和决策的需求；数据校验和验证机制通常不够完善，容易导致数据丢失或错误，影响数据的准确性和完整性；在大数据流式处理中，现有技本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，所述步骤S100具体包括：
3.如权利要求2所述的一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，所述步骤S100具体包括：
4.如权利要求3所述的一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，所述步骤S100具体包括：
5.如权利要求4所述的一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，所述步骤S100具体包括：
6.如权利要求5所述的一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，所述步骤S100具体包括：
7.如权利要求6所述的一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，所述步骤S200具体包括：
8.如权利要求1所述的一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，所述步骤S200具体包括：
9.如权利要求1所述的一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，所述步骤S300具体包括：
10.如权利要求9所述的一种大数据流式处理与冲突优化
...【技术特征摘要】
1.一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，所述步骤s100具体包括：
3.如权利要求2所述的一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，所述步骤s100具体包括：
4.如权利要求3所述的一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，所述步骤s100具体包括：
5.如权利要求4所述的一种大数据流式处理与冲突优化方法，其特征在于，所述步骤s100具体包括：
6.如权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：王跃超，江晓，刘娟，郑强，
申请(专利权)人：海识烟台信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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