[发明专利]支持结构化与非结构化大数据融合的方法和装置

权利要求书

1.一种支持结构化与非结构化大数据融合的方法，其特征在于，所述方法包括：

基于属性图数据模型，创建支持BLOB属性值的多元大数据融合模型；

支持所述BLOB属性值的所述多元大数据融合模型对接收到的数据生成N元组数据；

判断生成的所述N元组数据为BLOB类型，将所述BLOB类型的属性值存储到第一预设位置；

所述第一预设位置通过控制句柄与对应所述BLOB类型的所述属性值的数据内容之间的映射以实现结构化与非结构化大数据的融合操作。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，创建支持所述BLOB属性值的所述多元大数据融合模型为STRUNS数据模型，其中，所述STRUNS数据模型包括至少一种类型数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，支持所述BLOB属性值的所述多元大数据融合模型对接收到的数据生成N元组数据之后，还包括：对所述N元组数据在第二预设位置进行存储。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述N元组数据在第二预设位置进行存储，包括：

判断生成的所述N元组数据为所述BLOB类型，支持所述BLOB属性值的所述多元大数据模型根据该数据对应的内容生成一个四元组数据；

将所述四元组数据定义为新属性值，将所述四元组数据存储至前端存储系统中，其中，所述四元组中的参数为句柄，长度，摘要，标志。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述BLOB类型的属性值存储到第一预设位置，包括：根据该句柄将所述BLOB类型的所述属性值存储至后端存储系统中。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：根据所述BLOB属性值，定义所述BLOB属性值支持的操作，其中，操作包括：打开输入流、获取摘要、获取长度、获取标记、判断数据类型是否为BLOB类型。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：定义所述STRUNS模型中所述BLOB属性值的文本表达方式，其中，基于所述BLOB属性定义与预设文本型、布尔型、数值型、时间型属性相兼容的文本表达方式。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：基于CYPHER查询语法，通过调用所述BLOB属性值的操作函数，以实现对所述BLOB属性值的匹配。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-8任一项所述的方法。

10.一种支持结构化与非结构化大数据融合的装置，其特征在于，所述装置包括：

创建模块，用于基于属性图数据模型，创建支持BLOB属性值的多元大数据融合模型；

生成模块，用于支持所述BLOB属性值的所述多元大数据融合模型对接收到的数据生成N元组数据；

存储模块，用于判断生成的所述N元组数据为BLOB类型，将所述BLOB类型的属性值存储到第一预设位置；

融合模块，用于所述第一预设位置通过控制句柄与对应所述BLOB类型的所述属性值的数据内容之间的映射以实现结构化与非结构化大数据的融合操作。