CN112596903A - 基于大数据的信息智能处理方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于大数据的信息智能处理方法及装置，涉及信息处理技术，通过实时检测处理器中各个处理单元的处理量，当所述处理单元的处理量为0时，将所述处理单元标记为第一处理单元；然后获取待处理的总信息量，将总信息量分为多个子信息；获取各所述子信息的数据量，根据所述数据量和所述第一处理单元的处理量，获取所需所述第一处理单元的个数，将所述子信息分发给对应个数的所述第一处理单元。本发明通过将每个待处理的数据拆分成多个子信息，然后分发给处理器中的多个处于空闲状态的处理单元，使得每一个子信息的处理单元都是最佳处理状态，从而充分利用处理器的处理性能，提高处理的效率，同时还可以提高处理器的处理性能。
Description
技术领域
本发明涉及信息处理技术，尤其涉及一种基于大数据的信息智能处理的方法及装置。
背景技术
在大数据的背景下，信息时代的特征之一就是数据的密集爆发,即数据的爆发式增长，人们需要处理的数据越来越多,对于数据处理的效率以及处理性能要求也越来越高。
目前，对数据进行处理的处理器在接收需要处理的数据后，对数据没有一个预处理的过程，而是进行统一批量的处理，导致处理器的利用率较低，从而导致处理效率低下，导致处理延迟等现象出现。
发明内容
本发明实施例提供一种基于大数据的信息智能处理方法及装置，可以提高数据的处理效率。
本发明实施例的第一方面，提供一种基于大数据的信息智能处理方法，包括：
实时检测处理器中各个处理单元的处理量，当所述处理单元的处理量为0时，将所述处理单元标记为第一处理单元；
获取待处理的总信息量，将所述总信息量分为多个子信息；
获取各所述子信息的数据量；
根据所述数据量和所述第一处理单元的处理量，获取所需所述第一处理单元的个数；
将所述子信息分发给对应个数的所述第一处理单元。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述获取待处理的总信息量，将所述总信息量分为多个子信息，包括：
获取待处理的总信息量；
统计所述总信息量包含子信息的数量，按照数量将所述总信息量分为多个所述子信息。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，在所述获取各所述子信息的数据量之后，还包括：
按照所述数据量对所述子信息进行降序排序；
相应的，将所述子信息分发给对应个数的所述第一处理单元，包括：
按照排序后的顺序，将所述子信息依次分发给对应个数的所述第一处理单元。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述将所述子信息分发给对应个数的所述第一处理单元，包括：
将所述子信息均匀分发给对应个数的所述第一处理单元。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，还包括:
将除所述第一处理单元以外的处理单元标记为第二处理单元；
若所述第一处理单元个数为0，且所述子信息的数据量大于0，统计多个所述第二单元的剩余处理量；
若所述剩余处理量大于所述第一处理单元的处理量，将多个所述第二单元标记为第三处理单元；
将所述子信息分发给所述第三处理单元。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述将所述子信息分发给所述第三处理单元，包括：
获取各所述子信息的数据量；
根据所述数据量和所述第三处理单元的处理量，获取所需所述第三处理单元的个数；
将所述子信息分发给对应个数的所述第三处理单元。
可选地，在第一方面的一种可能实现方式中，所述将所述子信息分发给对应个数的所述第三处理单元，包括：
以所述第二单元的剩余处理量，将所述子信息分发给所述第三处理单元。
本发明实施例的第二方面，提供一种基于大数据的信息智能处理装置，包括：
检测模块，用于实时检测处理器中各个处理单元的处理量，当所述处理单元的处理量为0时，将所述处理单元标记为第一处理单元；
拆分模块，用于获取待处理的总信息量，将所述总信息量分为多个子信息；
统计模块，用于获取各所述子信息的数据量；
计算模块，用于根据所述数据量和所述第一处理单元的处理量，获取所需所述第一处理单元的个数；
分发模块，用于将所述子信息分发给对应个数的所述第一处理单元。
本发明实施例的第三方面，提供一种基于大数据的信息智能处理设备，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。
本发明实施例的第四方面，提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现本发明第一方面及第一方面各种可能涉及的所述方法。
本发明提供的基于大数据的信息智能处理方法及装置，通过实时检测处理器中各个处理单元的处理量，当所述处理单元的处理量为0时，将所述处理单元标记为第一处理单元，即将处理器分为多个处理单元，然后实时检测多个处理单元的处理状态；然后获取待处理的总信息量，将总信息量分为多个子信息；获取各所述子信息的数据量，根据所述数据量和所述第一处理单元的处理量，获取所需所述第一处理单元的个数，将所述子信息分发给对应个数的所述第一处理单元。即根据需要处理的数据量，来查到需要几个对应的第一处理单元进行处理，然后分配个这几个第一处理单元进行处理即可。本发明通过将每个待处理的数据拆分成多个子信息，然后分发给处理器中的多个处于空闲状态的处理单元，使得每一个子信息的处理单元都是最佳处理状态，从而充分利用处理器的处理性能，提高处理的效率，同时还可以提高处理器的处理性能。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于大数据的信息智能处理方法的流程示意图；
图2是本发明实施例提供的另一种基于大数据的信息智能处理方法的流程示意图；
图3是本发明实施例提供的一种基于大数据的信息智能处理装置；
图4是本发明实施例提供的一种基于大数据的信息智能处理设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
应当理解，在本发明的各种实施例中，各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
应当理解，在本发明中，“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应当理解，在本发明中，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。“包含A、B和C”、“包含A、B、C”是指A、B、C三者都包含，“包含A、B或C”是指包含A、B、C三者之一，“包含A、B和/或C”是指包含A、B、C三者中任1个或任2个或3个。
应当理解，在本发明中，“与A对应的B”、“与A相对应的B”、“A与B相对应”或者“B与A相对应”，表示B与A相关联，根据A可以确定B。根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其他信息确定B。A与B的匹配，是A与B的相似度大于或等于预设的阈值。
取决于语境，如在此所使用的“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。
下面以具体地实施例对本发明的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
参见图1，是本发明实施例提供的一种基于大数据的信息智能处理方法的流程示意图，图1所示方法的执行主体可以是软件和/或硬件装置。本申请的执行主体可以包括但不限于以下中的至少一个：用户设备、网络设备等。其中，用户设备可以包括但不限于计算机、智能手机、个人数字助理（Personal Digital Assistant，简称：PDA）及上述提及的电子设备等。网络设备可以包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算的由大量计算机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机组成的一个超级虚拟计算机。本实施例对此不做限制。包括步骤S101至步骤S105，具体如下：
S101，实时检测处理器中各个处理单元的处理量，当所述处理单元的处理量为0时，将所述处理单元标记为第一处理单元。
具体地，本实施例中的处理器包含有多个处理单元，每个处理单元的处理量可以是相同的，例如，处理器的总处理量可以是100G，包含的处理单元可以有10000个，则每个处理单元的处理量为0.01G。
其中，处理器在工作时，有些处理单元是正处于工作状态，即处理量不等于0，有些处理单元的处理量等于0，本方案对每个处理单元进行实时检测，以获取到处理量为0的处理单元，将其作为第一处理单元。
S102，获取待处理的总信息量，将所述总信息量分为多个子信息。
具体地，当获取到一个待处理的信息时，首先对此信息进行预处理，来获取到其处理的总信息量，然后对其进行拆分处理，将其拆分为多个子信息，然后对多个子信息进行分散处理，以提高数据的处理效率。
其中，将总信息量拆分为多个子信息，可以是获取待处理的总信息量，然后统计所述总信息量包含子信息的数量，按照数量将所述总信息量分为多个所述子信息。
示例性的，如果一个总信息量所包含的子信息的数量为10个，那么最终得到的子信息的数据为10个。
S103，获取各所述子信息的数据量。
可以理解的是，在将总数据拆分为多个子信息后，统计每个子信息的数据量，以对其进行后续的分配处理。
S104，根据所述数据量和所述第一处理单元的处理量，获取所需所述第一处理单元的个数。
具体地，在获取到子信息的数据量后，为了对其处理，需要将其分发给处理单元进行处理，而为了确保处理效率，首先将其分发给第一处理单元进行处理，由于每个第一处理单元均处于闲置状态，则处理效率会得到保证。
另外，为了使得子信息得到有效的处理，需要为其提供足够的处理单元，本方案通过子信息的数据量，为其匹配对应数量的第一处理单元。
示例性的，如果一个子信息的数据量为0.02G，第一处理单元的处理量为0.01G，那么就需要两个第一处理单元为其处理。
S105，将所述子信息分发给对应个数的所述第一处理单元。
可以理解的是，在获取到对应的第一处理单元后，将子信息分发给对应的第一处理单元处理即可。
在一些实施例中，可以将子信息均匀分发给对应个数的第一处理单元，例如，如果一个子信息的数据量为0.015G，第一处理单元的处理量为0.01G，那么就需要两个第一处理单元为其处理，而每个第一处理单元的处理量为0.0075G。
上述实施例提供的基于大数据的信息智能处理方法及装置，通过实时检测处理器中各个处理单元的处理量，当所述处理单元的处理量为0时，将所述处理单元标记为第一处理单元，即将处理器分为多个处理单元，然后实时检测多个处理单元的处理状态；然后获取待处理的总信息量，将总信息量分为多个子信息；获取各所述子信息的数据量，根据所述数据量和所述第一处理单元的处理量，获取所需所述第一处理单元的个数，将所述子信息分发给对应个数的所述第一处理单元。即根据需要处理的数据量，来查到需要几个对应的第一处理单元进行处理，然后分配个这几个第一处理单元进行处理即可。本发明通过将每个待处理的数据拆分成多个子信息，然后分发给处理器中的多个处于空闲状态的处理单元，使得每一个子信息的处理单元都是最佳处理状态，从而充分利用处理器的处理性能，提高处理的效率，同时还可以提高处理器的处理性能。
在数据的实际处理工作中，处理器的第一处理单元可能被占用完，即所有的第一处理单元均处于处理工作中，而待处理的数据还未处理完毕，为了保证未处理完毕的数据能被处理，本方案还提供一种实施例，参见图2，包括步骤S21-S23，具体如下：
S21，将除所述第一处理单元以外的处理单元标记为第二处理单元。
可以理解的是，第二处理单元是处于工作状态的处理单元。
S22，若所述第一处理单元个数为0，且所述子信息的数据量大于0，统计多个所述第二单元的剩余处理量，若所述剩余处理量大于所述第一处理单元的处理量，将多个所述第二单元标记为第三处理单元。
可以理解的是，处理器的第一处理单元可能被占用完，即所有的第一处理单元均处于处理工作中，而待处理的数据还未处理完毕，则将剩余的子信息分配给第三处理单元。
其中，第三处理单元包括有多个第二处理单元，即将多个第二处理单元的剩余闲置空间利用，处理未处理完毕的子信息。
S23，将所述子信息分发给所述第三处理单元。
可以理解的是，在获取到第三处理单元后，将子信息分发给对应的第三处理单元进行处理即可。
在一些实施例中，所述将所述子信息分发给所述第三处理单元，可以是：
获取各所述子信息的数据量，根据所述数据量和所述第三处理单元的处理量，获取所需所述第三处理单元的个数；将所述子信息分发给对应个数的所述第三处理单元。
其中，将所述子信息分发给对应个数的所述第三处理单元，包括以所述第二单元的剩余处理量，将子信息分发给第三处理单元。
在另一些实施例中，为了提高数据的分发效率，在所述获取各所述子信息的数据量之后，还包括：
按照所述数据量对所述子信息进行降序排序，按照排序后的顺序，将所述子信息依次分发给对应个数的所述第一处理单元。
可以理解的是，本实施例首先对数据量较大的数据进行优先分配，以防止第一处理单元被占用完毕后，剩余数据量较大的数据分发给第三处理单元，减少分发次数，减少分发数据的处理量。
参考图3，是本发明实施例提供的一种基于大数据的信息智能处理装置，该基于大数据的信息智能处理装置30，包括：
检测模块31，用于实时检测处理器中各个处理单元的处理量，当所述处理单元的处理量为0时，将所述处理单元标记为第一处理单元；
拆分模块32，用于获取待处理的总信息量，将所述总信息量分为多个子信息；
统计模块33，用于获取各所述子信息的数据量；
计算模块34，用于根据所述数据量和所述第一处理单元的处理量，获取所需所述第一处理单元的个数；
分发模块35，用于将所述子信息分发给对应个数的所述第一处理单元。
图3所示实施例的装置对应地可用于执行图1所示方法实施例中的步骤，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
参见图4，是本发明实施例提供的一种基于大数据的信息智能处理设备的硬件结构示意图，该基于大数据的信息智能处理设备40包括：处理器41、存储器42和计算机程序；其中
存储器42，用于存储所述计算机程序，该存储器还可以是闪存（flash）。所述计算机程序例如是实现上述方法的应用程序、功能模块等。
处理器41，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述方法中设备执行的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器42既可以是独立的，也可以跟处理器41集成在一起。
当所述存储器42是独立于处理器41之外的器件时，所述设备还可以包括：
总线43，用于连接所述存储器42和处理器41。
本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的方法。
其中，可读存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits，简称：ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。可读存储介质可以是只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在可读存储介质中。设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得设备实施上述的各种实施方式提供的方法。
在上述设备的实施例中，应理解，处理器可以是中央处理单元（英文：CentralProcessing Unit，简称：CPU），还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（英文：DigitalSignal Processor，简称：DSP）、专用集成电路（英文：Application Specific IntegratedCircuit，简称：ASIC）等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。
Claims (10)
1.一种基于大数据的信息智能处理方法，其特征在于，包括：
实时检测处理器中各个处理单元的处理量，当所述处理单元的处理量为0时，将所述处理单元标记为第一处理单元；
获取待处理的总信息量，将所述总信息量分为多个子信息；
获取各所述子信息的数据量；
根据所述数据量和所述第一处理单元的处理量，获取所需所述第一处理单元的个数；
将所述子信息分发给对应个数的所述第一处理单元。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待处理的总信息量，将所述总信息量分为多个子信息，包括：
获取待处理的总信息量；
统计所述总信息量包含子信息的数量，按照数量将所述总信息量分为多个所述子信息。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在所述获取各所述子信息的数据量之后，还包括：
按照所述数据量对所述子信息进行降序排序；
相应的，将所述子信息分发给对应个数的所述第一处理单元，包括：
按照排序后的顺序，将所述子信息依次分发给对应个数的所述第一处理单元。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述子信息分发给对应个数的所述第一处理单元，包括：
将所述子信息均匀分发给对应个数的所述第一处理单元。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括:
将除所述第一处理单元以外的处理单元标记为第二处理单元；
若所述第一处理单元个数为0，且所述子信息的数据量大于0，统计多个所述第二单元的剩余处理量；
若所述剩余处理量大于所述第一处理单元的处理量，将多个所述第二单元标记为第三处理单元；
将所述子信息分发给所述第三处理单元。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述子信息分发给所述第三处理单元，包括：
获取各所述子信息的数据量；
根据所述数据量和所述第三处理单元的处理量，获取所需所述第三处理单元的个数；
将所述子信息分发给对应个数的所述第三处理单元。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述子信息分发给对应个数的所述第三处理单元，包括：
以所述第二单元的剩余处理量，将所述子信息分发给所述第三处理单元。
8.一种基于大数据的信息智能处理装置，其特征在于，包括：
检测模块，用于实时检测处理器中各个处理单元的处理量，当所述处理单元的处理量为0时，将所述处理单元标记为第一处理单元；
拆分模块，用于获取待处理的总信息量，将所述总信息量分为多个子信息；
统计模块，用于获取各所述子信息的数据量；
计算模块，用于根据所述数据量和所述第一处理单元的处理量，获取所需所述第一处理单元的个数；
分发模块，用于将所述子信息分发给对应个数的所述第一处理单元。
9.一种基于大数据的信息智能处理设备，其特征在于，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行权利要求1至7任一所述的方法。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现权利要求1至7任一所述的方法。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210402 |