[发明专利]一种支持BLOB的多元大数据融合方法和系统

权利要求书

1.一种支持BLOB的多元大数据融合方法，其步骤为：

1)基于RDF数据模型，创建支持BLOB的多元大数据融合模型，即RDF-B数据模型；创建或设置一后端存储系统；该RDF-B数据模型采用三元组形式来表达每个资源的属性及其属性值，其中，所述属性值包括BLOB类型的属性值，BLOB类型的属性值包括数据内容、长度、摘要和标志信息；

2)RDF-B数据模型对收到的数据生成三元组并存储到一前端存储系统；其中，如果该数据为BLOB类型，则RDF-B数据模型根据该数据对应三元组中BLOB类型的属性值生成一四元组句柄，长度，摘要，标志作为该数据的三元组信息的属性值，然后将该数据的三元组保存到该前端存储系统，根据该句柄将该BLOB类型的属性值中的数据内容存储到所述后端存储系统；所述后端存储系统维护句柄与对应BLOB类型的属性值的数据内容之间的映射。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，创建BLOB类型的属性值的方法为：首先获取该数据的前若干字节作为所述标志信息，然后创建一二进制字节数组保存该数据的内容，获取该数据的长度并生成该数据的摘要。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据该句柄将该BLOB类型的属性值中的数据内容存储到所述后端存储系统的方法为：首先根据当前系统时间创建一个唯一编号ID，作为句柄；然后在所述后端存储系统的设定目录下创建一个新文件，文件名为ID.bin，写入该BLOB类型的属性值的数据内容；并且生成一个ID.md5文件，写入所述摘要。

4.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，根据字节数组生成BLOB类型的属性值、根据文件生成BLOB类型的属性值、根据输入流数据源生成BLOB类型的属性值或根据文本串生成BLOB类型的属性值。

5.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于，所述标志信息为一32位的标志。

6.一种支持BLOB的多元大数据融合系统，其特征在于，包括一RDF-B数据模型，一后端存储系统和一前端存储系统；其中，

RDF-B数据模型，采用三元组形式来表达每个资源的属性及其属性值，所述属性值包括BLOB类型的属性值，BLOB类型的属性值包括数据内容、长度、摘要和标志信息；

前端存储系统，用于存储RDF-B数据模型对收到的数据生成的三元组；如果该数据为BLOB类型，则RDF-B数据模型根据该数据对应三元组中BLOB类型的属性值生成一四元组句柄，长度，摘要，标志作为该数据的三元组信息的属性值；

后端存储系统，用于根据句柄将对应BLOB类型的属性值中的数据内容进行存储；

所述后端存储系统维护句柄与对应BLOB类型的属性值的数据内容之间的映射。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述RDF-B数据模型获取数据的前若干字节作为所述标志信息，然后创建一二进制字节数组保存该数据的内容，获取该数据的长度并生成该数据的摘要，生成该数据的BLOB类型的属性值。

8.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述RDF-B数据模型根据当前系统时间创建一个唯一编号ID，作为句柄；然后在所述后端存储系统的设定目录下创建一个新文件，文件名为ID.bin，写入该BLOB类型的属性值的数据内容；并且生成一个ID.md5文件，写入所述摘要。

9.如权利要求6或7或8所述的系统，其特征在于，基于RDF数据模型创建支持BLOB的RDF-B数据模型。

10.如权利要求6或7或8所述的系统，其特征在于，所述标志信息为一32位的标志；根据字节数组生成BLOB类型的属性值、根据文件生成BLOB类型的属性值、根据输入流数据源生成BLOB类型的属性值或根据文本串生成BLOB类型的属性值。