CN111611214B - 一种大数据存储方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种大数据存储方法，其包括以下步骤，S1：从上层应用获取原始数据，对原始数据进行遍历；S2：对遍历完的原始数据根据聚类算法拆分成前缀数据和后缀数据；S3：获取使用该些数据的机器的唯一识别ID，将该识别ID进行编码，根据校验规则生成与该识别ID唯一对应的校验和；S4：将所述前缀数据结合所述校验和，进行加密运算，生成加密的前缀数据文件；S5：将所述后缀数据结合所述校验和，进行反向加密运算，生成加密的后缀数据文件；S6：将所述识别ID、校验和、校验规则以及压缩规则写到头文件，生成头部压缩文件；S7：将前缀数据文件进行压缩生成前缀压缩文件，将后缀数据文件进行压缩生成后缀压缩文件。

Description

一种大数据存储方法
技术领域
本发明涉及一种数据存储算法，尤其涉及一种大数据存储方法。
背景技术
现有信息数据存储，常规的存储是十分占用硬盘空间的，而且数据以明文的方式存储是不安全的，容易导致数据外泄，而对于有一定数据规则的数据我们可以对其进行加密压缩存储的。数据加密是为了保住数据的安全性，而数据压缩存储是为了减少数据的冗余，减少数据的存储空间，提高数据的传输效率，而对数据压缩存储的手段需要保证数据解压出来的完整性，保证数据在传输的时候不能丢失相关信息，解压时按照一定的算法规则对数据进行重新组织，因此，需要提出一种大数据存储方法。
发明内容
本发明提供一种大数据存储方法，完成对数据的加密以及压缩，加密压缩后的数据即使外泄，若不具有对应的组织规则以及加密方式则无法对数据进行解压重构，保证数据存储及传输安全。
本发明提供一种大数据存储方法，其包括以下压缩步骤：
S1：从上层应用获取原始数据，对原始数据进行遍历；
S2：对遍历完的原始数据根据聚类算法拆分成前缀数据和后缀数据；
S3：获取使用该些数据的机器的唯一识别ID，将该识别ID进行编码，根据校验规则生成与该识别ID唯一对应的校验和；
S4：将所述前缀数据结合所述校验和，进行加密运算，生成加密的前缀数据文件；
S5：将所述后缀数据结合所述校验和，进行反向加密运算，生成加密的后缀数据文件；
S6：将所述识别ID、校验和、校验规则以及压缩规则写到头文件，生成头部压缩文件；
S7：将前缀数据文件进行压缩生成前缀压缩文件，将后缀数据文件进行压缩生成后缀压缩文件。
其中，参阅图2，步骤S2中的聚类算法具体包括以下步骤：
S21：获取样本数据，统计样本数据单条数据的最大长度Lmax和最小长度Lmin；S22：设定样本数据采样相近的样本阈值N1位数；
S23：样本聚类学习，计算样本数据个体之间的相似度，选择出样本数据个体的局部最优位置向量和种群的全局最优位置向量；
S24：通过样本聚类学习将样本数据划分为M1个集群；
S25：设定聚类阈值N2本位数；
S26：比较单个集群相似度位数个数Q，判断相似度位数个数Q是否大于N2；S271：当相似度位数个数Q＞N2时，将集群归为前缀数据；
S272：当相似度位数个数Q＜N2时，将集群归为后缀数据。
优选的，所述前缀数据、后缀数据以及校验和是根据DES加密算法形成加密的前缀数据文件以及加密的后缀数据文件。
优选的，步骤S7可以具体为：建立具有索引的数据字符串以及编码的映射表，根据所述映射表对步骤S4中所述加密的前缀数据文件进行数据字符串压缩编译，在压缩编译时，相同的数据字符串以编码对应的索引表示。
优选的，根据所述映射表对步骤五中所述加密的后缀数据文件进行数据字符串压缩编译。
优选的，步骤S7中对所述加密的前缀数据文件以及加密的后缀数据文件压缩编译时，结合校验和进行分段压缩形成若干个前缀压缩文件以及若干个后缀压缩文件。
优选的，步骤S7中对所述加密的后缀数据文件进行分段压缩时，根据校验和的值对每一条所述后缀数据文件的数据进行切割得到第一后缀数据以及第二后缀数据，将每一条所述后缀数据文件的数据的第一后缀数据存储到其中一个后缀压缩文件中，每一条所述后缀数据文件的数据的第二后缀数据存储与所述其中一个后缀压缩文件相对的另一个后缀压缩文件中。
一种大数据压缩包解压方法，其用于解压如上所述的一种大数据存储方法得到的前缀压缩文件以及后缀压缩文件，其特征在于，其包括以下解压步骤：S01：获取前缀压缩文件、后缀压缩文件以及头部压缩文件；
S02：根据头部压缩文件中的校验和、校验规则以及压缩规则对所述前缀压缩文件以及后缀压缩文件进行解压缩；
S03：组织步骤二的文件形成加密的前缀文件以及加密的后缀文件；
S04：根据识别ID、校验和以及加密规则对所述加密的前缀文件以及加密的后缀文件进行解密得到前缀数据以及后缀数据；
S05：根据聚类算法重组所述前缀数据以及后缀数据形成原始数据。
本发明提供的大数据存储算法，通过聚类算法实现规律数据的前缀数据和后缀数据分割，通过前缀文件以及后缀文件的索引设计，减少数据冗余，降低数据存储空间，通过机器唯一识别ID生成加密校验码，提高数据存储以及数据传输的安全性。
附图说明
图1是本发明提供的大数据存储算法逻辑图；
图2是图1中聚类算法的具体逻辑图；
图3是本发明提供的具体数据执行大数据存储算法的逻辑图；
图4是本发明提供的大数据压缩包解压算法的逻辑图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明所提供的一种大数据存储方法作进一步说明，需要指出的是，下面仅以一种最优化的技术方案对本发明的技术方案以及设计原理进行详细阐述。
参阅图1，本发明提供一种大数据存储方法，其包括以下压缩步骤：
S1：从上层应用获取原始数据，对原始数据进行遍历；
S2：对遍历完的原始数据根据聚类算法拆分成前缀数据和后缀数据；
S3：获取使用该些数据的机器的唯一识别ID，将该识别ID进行编码，根据校验规则生成与该识别ID唯一对应的校验和；
S4：将所述前缀数据结合所述校验和，进行加密运算，生成加密的前缀数据文件；
S5：将所述后缀数据结合所述校验和，进行反向加密运算，生成加密的后缀数据文件；
S6：将所述识别ID、校验和、校验规则以及压缩规则写到头文件，生成头部压缩文件；
S7：将前缀数据文件进行压缩生成前缀压缩文件，将后缀数据文件进行压缩生成后缀压缩文件。
具体的，参阅图2，图1中的聚类算法具体如下：
S21：获取样本数据，统计样本数据单条数据的最大长度Lmax和最小长度Lmin；S22：设定样本数据采样相近的样本阈值N1位数；
S23：样本聚类学习，计算样本数据个体之间的相似度，选择出样本数据个体的局部最优位置向量和种群的全局最优位置向量；
S24：通过样本聚类学习将样本数据划分为M1个集群；
S25：设定聚类阈值N2本位数；
S26：比较单个集群相似度位数个数Q，判断相似度位数个数Q是否大于N2；S271：当相似度位数个数Q＞N2时，将集群归为前缀数据；
S272：当相似度位数个数Q＜N2时，将集群归为后缀数据。
参阅图3，应用本大数据存储算法进行数据压缩时的具体数据变化流程图。
S1：遍历原始数据1；
S2：通过聚类算法将原始数据1拆分成前缀数据2以及后缀数据3；
S3：获取使用该些数据的机器的唯一识别机器ID，将该识别ID进行编码，根据校验规则生成与该识别ID唯一对应的校验和，并形成加密公式，同时，将前缀文件说明以及后缀文件说明；
S4：将前缀数据2结合所述加密公式，进行正向DES加密运算，生成加密的前缀数据文件5；
S5：将后缀数据3结合所述加密公式，进行反向DES加密运算，生产加密的后缀数据文件6；
S6：将头部文件4压缩生成头部压缩文件9。
S7：建立具有索引的数据字符串以及编码的映射表，根据所述映射表对加密的前缀数据文件5、后缀数据文件6进行数据字符串压缩编译，在压缩编译时，相同的数据字符串以编码对应的索引表示，根据校验和的值对每一条所述后缀数据文件的数据进行切割得到第一后缀数据以及第二后缀数据，将每一条所述后缀数据文件的数据的第一后缀数据存储到其中一个后缀压缩文件中，每一条所述后缀数据文件的数据的第二后缀数据存储与所述其中一个后缀压缩文件相对的另一个后缀压缩文件中，将前缀数据文件5进行压缩生成前缀压缩文件7，将后缀数据文件6进行压缩生成后缀压缩文件7。
参阅图4，是本发明提供的大数据压缩包解压方法,
S01：获取前缀压缩文件、后缀压缩文件以及头部压缩文件；
S02：根据头部压缩文件中的校验和、校验规则以及压缩规则对所述前缀压缩文件以及后缀压缩文件进行解压缩；
S03：组织步骤二的文件形成加密的前缀文件以及加密的后缀文件；
S04：根据识别ID、校验和以及加密规则对所述加密的前缀文件以及加密的后缀文件进行解密得到前缀数据以及后缀数据；
S05：根据聚类算法重组所述前缀数据以及后缀数据形成原始数据。
本发明提供的大数据存储算法，通过前缀文件以及后缀文件的索引设计，减少数据冗余，降低数据存储空间，通过机器唯一识别ID生成加密校验码，提高数据存储以及数据传输的安全性。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，上述优选实施方式不应视为对本发明的限制，本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的精神和范围内，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种大数据存储方法，其特征在于，其包括以下压缩步骤：
S1：从上层应用获取原始数据，对原始数据进行遍历；
S2：对遍历完的原始数据根据聚类算法拆分成前缀数据和后缀数据；
S3：获取使用该些数据的机器的唯一识别ID，将该识别ID进行编码，根据校验规则生成与该识别ID唯一对应的校验和；
S4：将所述前缀数据结合所述校验和，进行加密运算，生成加密的前缀数据文件；
S5：将所述后缀数据结合所述校验和，进行反向加密运算，生成加密的后缀数据文件；
S6：将所述识别ID、校验和、校验规则以及压缩规则写到头文件，生成头部压缩文件；
S7：将前缀数据文件进行压缩生成前缀压缩文件，将后缀数据文件进行压缩生成后缀压缩文件；
所述步骤S2聚类算法包括如下步骤：
S21：获取样本数据，统计样本数据单条数据的最大长度Lmax和最小长度Lmin；
S22：设定样本数据采样相近的样本阈值N1位数；
S23：样本聚类学习，计算样本数据个体之间的相似度，选择出样本数据个体的局部最优位置向量和种群的全局最优位置向量；
S24：通过样本聚类学习将样本数据划分为M1个集群；
S25：设定聚类阈值N2本位数；
S26：比较单个集群相似度位数个数Q，判断相似度位数个数Q是否大于N2；
S271：当相似度位数个数Q＞N2时，将集群归为前缀数据；
S272：当相似度位数个数Q＜N2时，将集群归为后缀数据；
所述前缀压缩文件、后缀压缩文件通过一种大数据压缩包解压方法解压，其包括以下解压步骤：
S01：获取前缀压缩文件、后缀压缩文件以及头部压缩文件；
S02：根据头部压缩文件中的校验和、校验规则以及压缩规则对所述前缀压缩文件以及后缀压缩文件进行解压缩；
S03：组织步骤二的文件形成加密的前缀文件以及加密的后缀文件；
S04：根据识别ID、校验和以及加密规则对所述加密的前缀文件以及加密的后缀文件进行解密得到前缀数据以及后缀数据；
S05：根据S2中的聚类算法重组所述前缀数据以及后缀数据形成原始数据。
2.根据权利要求1所述的一种大数据存储方法，其特征在于，所述前缀数据、后缀数据以及校验和是根据DES加密算法形成加密的前缀数据文件以及加密的后缀数据文件。
3.根据权利要求1所述的一种大数据存储方法，其特征在于，步骤S7可以具体为：建立具有索引的数据字符串以及编码的映射表，根据所述映射表对步骤S4中所述加密的前缀数据文件进行数据字符串压缩编译，在压缩编译时，相同的数据字符串以编码对应的索引表示。
4.根据权利要求3所述的一种大数据存储方法，其特征在于，根据所述映射表对步骤S4中所述加密的后缀数据文件进行数据字符串压缩编译。
5.根据权利要求4所述的一种大数据存储方法，其特征在于，步骤S7中对所述加密的前缀数据文件以及加密的后缀数据文件压缩编译时，结合校验和进行分段压缩形成若干个前缀压缩文件以及若干个后缀压缩文件。
6.根据权利要求5所述的一种大数据存储方法，其特征在于，步骤S7中对所述加密的后缀数据文件进行分段压缩时，根据校验和的值对每一条所述后缀数据文件的数据进行切割得到第一后缀数据以及第二后缀数据，将每一条所述后缀数据文件的数据的第一后缀数据存储到其中一个后缀压缩文件中，每一条所述后缀数据文件的数据的第二后缀数据存储与所述其中一个后缀压缩文件相对的另一个后缀压缩文件中。
7.一种大数据压缩包解压方法，其用于解压如权利要求1-6中任意一项所述的一种大数据存储方法得到的前缀压缩文件以及后缀压缩文件，其特征在于，其包括以下解压步骤：
S01：获取前缀压缩文件、后缀压缩文件以及头部压缩文件；
S02：根据头部压缩文件中的校验和、校验规则以及压缩规则对所述前缀压缩文件以及后缀压缩文件进行解压缩；
S03：组织步骤二的文件形成加密的前缀文件以及加密的后缀文件；
S04：根据识别ID、校验和以及加密规则对所述加密的前缀文件以及加密的后缀文件进行解密得到前缀数据以及后缀数据；
S05：根据聚类算法重组所述前缀数据以及后缀数据形成原始数据。
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