本发明涉及信息处理领域,公开了一种大数据的数据处理方法和系统,所述方法包括设置名称节点,数据节点和用户端,其中,所述名称节点被配置为中心管理服务器,将描述性元数据以列表形式存储在名称节点的内存中,响应于用户端对文件的访问请求,提供内部元数据服务;在所述名称节点处,设置有静态缓存队列,所述静态缓存队列,存储对应热点文件的分块访问数据,以及在数据节点设置重定向消息,将数据的访问和地址变更能够及时反馈到用户端,实现了用户对数据节点信息的访问的快捷性。
本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
大数据国家工程研究中心累计投资3亿余元条件建设和科研运行经费,完成科研条件建设,组建了一支330余人的科研团队,其中,专业技术人员271人,博士46人,硕士研究生142人,正高级职称23人,高级工程师55人。同时聘请了陈润生、沈昌祥、王陇德、杨小牛、岳清瑞、王坚等6位院士担任领军专家。
评价单位:“科创中国”贵州科技服务团 (贵州省科学技术协会)
评价时间:2023-10-30
综合评价
经过细致的技术审查和深入的讨论,专家组对这种大数据的数据处理方法和系统给予了高度的认可。该系统在解决现今大规模数据挑战时显现出卓越的技术优势。特别是其在处理高并发、大规模数据流的能力,以及其独特的分布式架构,都让它在同类产品中脱颖而出。该系统采用的先进算法和实时分析工具为用户提供了深度、即时的数据洞察,这在许多关键决策场景中具有不可估量的价值。同时,该系统在数据安全、完整性和冗余备份方面的设计也为数据保护设置了新的行业标准。但也有专家提出,随着行业发展和新技术的快速进化,该系统需要不断的迭代更新,以适应未来更复杂的数据处理需求。此外,针对特定行业或应用的定制能力也是系统未来发展的重要方向。期待其为推动整个行业技术进步做出更大贡献。
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