【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于數據處理，具體是一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統及方法。
技術介紹
1、隨著信息技術的發展，企業和組織產生的數據量呈指數級增長。在商業智能(bi)領域，如何高效地處理和分析這些大規模數據，成為了提高決策效率的關鍵。然而，現有的bi系統在處理大規模數據時面臨諸多挑戰，如數據加載慢、查詢響應時間長等問題，這些問題嚴重影響了用戶體驗和系統的實用性。特別是在面對pb級別的數據集時，傳統的單機處理方式已經無法滿足需求，因此，開發一種能夠有效提高大規模數據處理性能的方法變得尤為重要。
2、現有技術方案的缺點有：
3、數據加載慢：在處理大規模數據時，現有bi系統經常面臨數據加載慢的問題。這是因為數據通常存儲在磁盤或遠程數據庫中，每次查詢都需要從這些存儲介質中加載數據，這不僅增加了i/o開銷，還延長了查詢響應時間。
4、查詢響應時間長：隨著數據量的增加，查詢的復雜度也隨之上升，導致查詢響應時間變長。特別是在執行復雜查詢時，如涉及大量數據的聯接操作或聚合操作，現有bi系統的性能往往會大幅下降。
5、用戶體驗差：由于數據加載慢和查詢響應時間長，用戶的等待時間增加，用戶體驗較差。長時間的等待可能導致用戶失去耐心，甚至放棄使用bi系統。
技術實現思路
1、鑒于上述問題，提出了本專利技術以便提供克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統及方法。
2、為實現上述目的，本專利技術采用了如下
3、一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統，所述系統包括：
4、分布式緩存模塊，用于從緩存中讀取數據，用以減少數據加載時間和查詢響應時間；
5、智能預取模塊，用于提前將數據塊加載到緩存中，用以提高數據查詢效率；
6、智能緩存模塊，用于標記熱點數據并更新熱點數據，用以確保緩存中的數據是最新的；
7、并行處理模塊，用于任務分解和任務分配，并將子任務的結果合并成最終結果，返回給用戶；
8、動態調整緩存模塊，用于自動調整緩存中的數據分布，用以最大化緩存的利用效率；
9、動態負載均衡模塊，用于負載監控，并動態調整任務分配策略。
10、可選的，所述智能預取模塊包括：
11、數據查詢單元，用于根據歷史查詢記錄和當前查詢內容預測用戶感興趣的數據塊；
12、數據加載單元，用于將查詢到的數據塊加載到緩存中；
13、數據獲取單元，用于從緩存中獲取數據，用以縮短查詢響應時間。
14、可選的，所述智能緩存模塊包括：
15、數據熱點識別單元，通過分析用戶的歷史查詢記錄，自動識別出頻繁訪問的數據區域，并標記為熱點數據；
16、緩存策略單元，熱點數據被優先加載到內存緩存中，非熱點數據則按需進行加載；
17、緩存更新單元，定期檢查緩存中的數據，并更新熱點數據，用以確保緩存中的數據是最新的。
18、可選的，所述并行處理模塊包括：
19、任務分解單元，將復雜的查詢任務分解成多個子任務，每個子任務可以獨立執行；
20、任務分配單元，將子任務分配給多個處理器或節點并行執行，每個處理器或節點只處理自己的子任務；
21、結果合并單元，所有子任務完成后，將子任務的結果合并成最終結果，并返回給用戶。
22、可選的，所述動態調整緩存模塊包括：
23、分析單元，用于定期分析用戶的查詢行為；
24、自動調整單元，用于自動調整緩存中的數據分布，用以確保最常被訪問的數據始終保留在緩存中。
25、可選的，所述動態負載均衡模塊包括：
26、負載監控單元，用于實時監控各個處理器或節點的負載情況，收集負載數據；
27、動態調整單元，根據負載數據，動態調整任務分配策略，用以確保每個處理器或節點的負載均衡；
28、故障恢復單元，當前處理器或節點出現故障，自動將任務重新分配給其他可用的處理器或節點，用于確保系統的正常運行。
29、本專利技術還提供了一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速方法，該方法基于前述任一項所述的系統，所述方法包括：
30、將原始數據分割成多個數據塊；
31、將數據塊分布存儲在多臺服務器上的緩存中；
32、當用戶發起查詢請求時，根據查詢條件自動定位到相關的數據塊，并從對應的緩存中讀取數據。
33、綜上所述，由于采用了上述技術方案，本專利技術的有益效果是：
34、1.本專利技術顯著提升了處理大規模數據的性能，通過智能緩存機制，熱點數據被優先加載到內存中，減少了從磁盤或遠程數據庫中加載數據的頻率，顯著縮短了數據加載時間；并行處理技術將復雜的查詢任務分解成多個子任務，并分配給多個處理器或節點并行執行，大大減少了查詢響應時間。
35、2.本專利技術提高了數據查詢的效率，根據歷史查詢記錄和當前查詢上下文，預測用戶可能感興趣的其他數據塊，并提前將這些數據塊加載到緩存中。這樣，當用戶真正需要這些數據時，可以直接從緩存中獲取，無需再次從后端數據庫中加載，進一步縮短了查詢響應時間。通過減少數據加載時間和查詢響應時間，用戶的等待時間顯著減少，提升了用戶的整體體驗。
36、3.本專利技術動態調整緩存策略的設計，使得系統能夠適應用戶查詢模式的變化，保證了長期運行下的高效性，通過動態負載均衡機制，根據各個處理器或節點的當前負載情況，動態調整任務分配策略，避免了某些節點過載而其他節點空閑的情況，確保了系統的高效運行；定期分析用戶的查詢行為，自動調整緩存中的數據分布，確保最常被訪問的數據始終保留在緩存中。這種動態調整機制使得系統能夠適應用戶查詢模式的變化，保證了長期運行下的高效性。
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1.一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統，其特征在于，所述系統包括：
2.如權利要求1所述的一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統，其特征在于，所述智能預取模塊包括：
3.如權利要求1所述的一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統，其特征在于，所述智能緩存模塊包括：
4.如權利要求1所述的一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統，其特征在于，所述并行處理模塊包括：
5.如權利要求1所述的一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統，其特征在于，所述動態調整緩存模塊包括：
6.如權利要求1所述的一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統，其特征在于，所述動態負載均衡模塊包括：
7.一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速方法，該方法基于權利要求1-6任一項所述的一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統，其特征在于，所述方法包括：
【技術特征摘要】
1.一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統，其特征在于，所述系統包括：
2.如權利要求1所述的一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統，其特征在于，所述智能預取模塊包括：
3.如權利要求1所述的一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統，其特征在于，所述智能緩存模塊包括：
4.如權利要求1所述的一種基于分布式緩存的大規模數據處理加速系統，其特征在于，所述并行處理模塊...
【專利技術屬性】
技術研發人員：梁泰維，
申請(專利權)人：北銀金融科技有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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