本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)檢測(cè)技術(shù)，尤其涉及一種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法和裝置，屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

隨著工業(yè)化和信息化的發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)的興起，信息的生成、采集以及挖掘應(yīng)用到各個(gè)行業(yè)當(dāng)中。例如，通過(guò)采集一些日志信息的實(shí)時(shí)狀態(tài)記錄以及包含時(shí)間信息的網(wǎng)絡(luò)記錄等數(shù)據(jù)生成一系列時(shí)序數(shù)據(jù)，并通過(guò)對(duì)這些時(shí)序數(shù)據(jù)的處理實(shí)現(xiàn)告警檢測(cè)、輿情監(jiān)控等。所謂時(shí)序數(shù)據(jù)是指時(shí)間序列數(shù)據(jù)，即同一指標(biāo)按時(shí)間順序記錄的數(shù)據(jù)列。在同一數(shù)據(jù)列中的各個(gè)數(shù)據(jù)必須是同口徑的，具有可比性。時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析的目的是通過(guò)找出樣本內(nèi)時(shí)間序列的統(tǒng)計(jì)特性和發(fā)展規(guī)律性，構(gòu)建時(shí)間序列模型，進(jìn)行樣本外預(yù)測(cè)。其中，對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)中相鄰時(shí)間點(diǎn)待監(jiān)測(cè)對(duì)象的狀態(tài)變化的獲取和處理，即檢測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)的狀態(tài)翻轉(zhuǎn)信息，對(duì)于告警檢測(cè)、輿情監(jiān)控等有著重要的意義。

現(xiàn)有的數(shù)據(jù)檢測(cè)中，主要采用在每個(gè)數(shù)據(jù)源處理本地時(shí)序數(shù)據(jù)，再將各個(gè)數(shù)據(jù)源處理結(jié)果整體匯總的方式進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)處理，進(jìn)而獲取待監(jiān)測(cè)對(duì)象的狀態(tài)變化及發(fā)生狀態(tài)變化的時(shí)間。然而網(wǎng)絡(luò)傳輸過(guò)程中存在不確定性，不能保證每一條數(shù)據(jù)能夠在規(guī)定時(shí)間內(nèi)到達(dá)，在數(shù)據(jù)接收端獲取的時(shí)序數(shù)據(jù)可能存在時(shí)間亂序和臨時(shí)缺失的情況。為此，現(xiàn)有的檢測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)的狀態(tài)翻轉(zhuǎn)信息的方法是：將接收到的數(shù)據(jù)先存儲(chǔ)在緩沖區(qū)中進(jìn)行排序，并確保一定時(shí)間間隔內(nèi)數(shù)據(jù)完整后，再捕捉時(shí)序數(shù)據(jù)中狀態(tài)翻轉(zhuǎn)瞬間的數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，迫使我們必須更高效更快捷的進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)處理。然而現(xiàn)有方法檢測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)狀態(tài)翻轉(zhuǎn)時(shí)，需要花費(fèi)等待數(shù)據(jù)段傳輸完整的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)以及檢查該段數(shù)據(jù)是否傳輸完整并保證時(shí)間順序的功能開(kāi)銷(xiāo)，尤其是在處理不同種類(lèi)海量時(shí)序數(shù)據(jù)的情況下，花費(fèi)的時(shí)間更將以倍數(shù)增加，大大降低時(shí)序數(shù)據(jù)狀態(tài)翻轉(zhuǎn)信息檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明實(shí)施例提供一種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法和裝置，可以在基于數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中，應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中數(shù)據(jù)亂序和臨時(shí)缺失的情況，實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)分布式準(zhǔn)實(shí)時(shí)的并行處理。

本發(fā)明實(shí)施例提供一種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法，包括：在初始時(shí)間間隔接收每個(gè)數(shù)據(jù)源的第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)，所述第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中包括多個(gè)數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息；根據(jù)第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，獲得該數(shù)據(jù)源的初始數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息；對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)源，在至少一個(gè)后續(xù)時(shí)間間隔接收該數(shù)據(jù)源的第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)，所述第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中包括多個(gè)數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，所述第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)和所述第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻均為亂序；根據(jù)第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，更新所述初始翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息。

本發(fā)明實(shí)施例還提供一種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理裝置，包括：第一接收模塊，用于在初始時(shí)間間隔接收每個(gè)數(shù)據(jù)源的第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)，所述第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中包括多個(gè)數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息；第一檢測(cè)模塊，用于根據(jù)第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，獲得該數(shù)據(jù)源的初始數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息；第二接收模塊，用于對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)源，在至少一個(gè)后續(xù)時(shí)間間隔接收該數(shù)據(jù)源的第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)，所述第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中包括多個(gè)數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，所述第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)和所述第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻均為亂序；第二檢測(cè)模塊，用于根據(jù)第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，更新所述初始翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息。

基于上述，本發(fā)明實(shí)施例提供的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法及裝置，通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)獲取的當(dāng)前時(shí)間間隔的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理，可以先忽略當(dāng)前時(shí)間間隔內(nèi)數(shù)據(jù)的完整性，從而實(shí)現(xiàn)在最快時(shí)間內(nèi)獲取設(shè)備發(fā)生狀態(tài)翻轉(zhuǎn)的大致信息。隨著后續(xù)傳輸過(guò)程中不斷補(bǔ)充該時(shí)間段(當(dāng)前時(shí)間間隔)內(nèi)缺失的部分時(shí)序數(shù)據(jù)，結(jié)合已經(jīng)獲取到的設(shè)備狀態(tài)翻轉(zhuǎn)的大致信息，再進(jìn)一步補(bǔ)全以及精確設(shè)備的翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息。這樣大大提高了設(shè)備翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息獲取的實(shí)時(shí)性，而且可以節(jié)約等待數(shù)據(jù)段傳輸完整的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)以及檢查該段數(shù)據(jù)是否傳輸完整并保證時(shí)間順序的功能開(kāi)銷(xiāo)。

附圖說(shuō)明

為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作一簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明提供的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法流程圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法流程圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例中創(chuàng)建的一種數(shù)據(jù)塊示意圖；

圖5為本發(fā)明實(shí)施例中創(chuàng)建的另一種數(shù)據(jù)塊示意圖；

圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供一種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理裝置示意圖；

圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供另一種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理裝置示意圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有付出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

本發(fā)明的實(shí)施例可以用于各個(gè)行業(yè)當(dāng)中的告警檢測(cè)、輿情監(jiān)控等過(guò)程中的告警信息分析提取。舉例來(lái)說(shuō)，在地鐵日志分析系統(tǒng)中就需要實(shí)現(xiàn)同時(shí)對(duì)多個(gè)地鐵子系統(tǒng)各個(gè)設(shè)備的監(jiān)測(cè)分析。地鐵運(yùn)行系統(tǒng)涉及多類(lèi)子系統(tǒng)(如控制子系統(tǒng)、通信子系統(tǒng)、車(chē)輛子系統(tǒng)和軌道信號(hào)子系統(tǒng)等)，每類(lèi)子系統(tǒng)中又包含多個(gè)子系統(tǒng)，而每個(gè)子系統(tǒng)中又可包含多個(gè)設(shè)備。地鐵日志分析系統(tǒng)需要同時(shí)處理針對(duì)不同設(shè)備的海量時(shí)序數(shù)據(jù)，獲取各個(gè)設(shè)備的狀態(tài)變化及發(fā)生狀態(tài)變化的時(shí)間，從而可以通過(guò)分析各個(gè)設(shè)備的狀態(tài)翻轉(zhuǎn)信息找出設(shè)備存在的安全隱患及其可能的原因等系列問(wèn)題。

其中，設(shè)備的狀態(tài)例如故障、正常、空閑、運(yùn)行等等。而對(duì)于監(jiān)測(cè)設(shè)備的時(shí)序數(shù)據(jù)應(yīng)該是具有可比性的狀態(tài)記錄數(shù)據(jù)。例如某一時(shí)間段內(nèi)某一監(jiān)測(cè) 設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為(t1，T)(t2，T)(t3，F(xiàn))(t4，T)(t5，T)，其中，t1，t2，t3，t4，t5代表數(shù)據(jù)收集時(shí)刻，“T”代表正常狀態(tài)，“F”代表故障狀態(tài)。那么就可以分析該數(shù)據(jù)得出該設(shè)備的狀態(tài)翻轉(zhuǎn)信息為：“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t3，狀態(tài)值F”和“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t4，狀態(tài)值T”，或者“t3時(shí)刻發(fā)生故障，t4時(shí)刻恢復(fù)正?！?。

并行處理(Parallel Processing)是計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中能同時(shí)執(zhí)行兩個(gè)或更多個(gè)處理的一種計(jì)算方法，可以節(jié)省大型和復(fù)雜問(wèn)題的解決時(shí)間。在谷歌(Google)提出云計(jì)算模型后，就不斷有開(kāi)源的云計(jì)算架構(gòu)被開(kāi)發(fā)出來(lái)，Hadoop就是其中最常用的一個(gè)，依托于Apache開(kāi)源組織。Hadoop屏蔽了大量的云計(jì)算細(xì)節(jié)問(wèn)題，用戶(hù)可以很方便的利用Hadoop開(kāi)發(fā)出海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理系統(tǒng)。Hadoop主要由兩部分組成：分布式文件系統(tǒng)(Hadoop Distributed File System，簡(jiǎn)稱(chēng)HDFS)和分布式并行計(jì)算框架(MapReduce)，其中HDFS提供大文件的存儲(chǔ)能力，而MapReduce提供海量數(shù)據(jù)并行處理的編程接口。目前Hadoop己經(jīng)深入大數(shù)據(jù)處理的各個(gè)領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)不規(guī)則數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和分析的高效平臺(tái)。

圖1為本發(fā)明提供的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)示意圖，如圖1所示，可以通多無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，簡(jiǎn)稱(chēng)WSN)監(jiān)測(cè)各個(gè)設(shè)備的狀態(tài)數(shù)據(jù)，則WSN采集的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)形成設(shè)備的日志數(shù)據(jù)。并將多個(gè)設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)發(fā)送至Hadoop集群進(jìn)行處理實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控與告警檢測(cè)。該系統(tǒng)的核心部分為Hadoop集群，由多臺(tái)服務(wù)器組成，用于完成監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)處理。Hadoop集群獲取針對(duì)不同監(jiān)測(cè)對(duì)象(設(shè)備)的實(shí)時(shí)狀態(tài)記錄數(shù)據(jù)(日志數(shù)據(jù))，首先通過(guò)Map函數(shù)對(duì)海量的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行初始化處理，以對(duì)日志數(shù)據(jù)按照不同的數(shù)據(jù)來(lái)源，即根據(jù)不同的監(jiān)測(cè)對(duì)象進(jìn)行歸類(lèi)，獲取不同監(jiān)測(cè)對(duì)象的時(shí)序數(shù)據(jù)。對(duì)于每個(gè)監(jiān)測(cè)對(duì)象的時(shí)序數(shù)據(jù)，再通過(guò)Reduce函數(shù)將時(shí)序數(shù)據(jù)分為多個(gè)數(shù)據(jù)塊，之后操作中都以每一個(gè)數(shù)據(jù)塊作為最小單位進(jìn)行存儲(chǔ)和處理。也就是將分好的數(shù)據(jù)塊通過(guò)多個(gè)處理節(jié)點(diǎn)并行處理，獲取監(jiān)測(cè)對(duì)象的狀態(tài)翻轉(zhuǎn)信息。最后根據(jù)監(jiān)測(cè)設(shè)備的狀態(tài)翻轉(zhuǎn)信息生成告警信息發(fā)送給狀態(tài)顯示服務(wù)器，以供用戶(hù)隨時(shí)查看。

示例性的，本發(fā)明實(shí)施例提供的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法主要用于并行 處理多個(gè)設(shè)備的日志數(shù)據(jù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)告警檢測(cè)與監(jiān)控。

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法流程圖，該方法可以通過(guò)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理裝置來(lái)實(shí)現(xiàn)，該數(shù)據(jù)處理可以通過(guò)軟件和/或硬件的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。如圖2所示，本實(shí)施例提供的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法包括：

S21，在當(dāng)前時(shí)間間隔接收每個(gè)數(shù)據(jù)源的第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)，所述第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中包括多個(gè)數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息；

S22，根據(jù)第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，獲得該數(shù)據(jù)源在當(dāng)前時(shí)間間隔的初始翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息；

S23，對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)源，在至少一個(gè)后續(xù)時(shí)間間隔接收該數(shù)據(jù)源的第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)，所述第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中包括多個(gè)數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息；

S24，根據(jù)第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，更新初始翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息。

在本實(shí)施例中，可以使用圖1所示的Hadoop集群實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式并行處理，具體可以通過(guò)Hadoop中的MapReduce組件定時(shí)并行處理各個(gè)數(shù)據(jù)源的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，通過(guò)Hadoop中的HDFS組件存儲(chǔ)原始監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)處理結(jié)果。Hadoop需要不斷的接收WSN采集的設(shè)備的日志數(shù)據(jù)，為了減小Hadoop和WSN的功耗和信令負(fù)載，可以預(yù)先設(shè)定固定的時(shí)間間隔，Hadoop可以定時(shí)存儲(chǔ)和處理在預(yù)設(shè)時(shí)間間隔WSN發(fā)送的設(shè)備的日志數(shù)據(jù)。

本實(shí)施例進(jìn)一步的對(duì)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法的各個(gè)步驟的具體實(shí)現(xiàn)方式做示例性說(shuō)明，這些示例僅用于進(jìn)一步解釋說(shuō)明，而并非用來(lái)限制本發(fā)明。

示例性的，在第一時(shí)間間隔內(nèi)某一設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)為：(t0，T)(t1，T)(t2，T)(t3，T)(t4，T)(t5，T)(t6，T)(t7，T)(t8，F(xiàn))(t9，T)(t10，T)(t11，T)(t12，T)(t13，T)(t14，T)(t15，T)(t16，F(xiàn))(t17，F(xiàn))(t18，F(xiàn))(t19，T)(t20，F(xiàn))(t21，T)(t22，T)(t23，T)(t24，T)(t25，T)(t26，T)(t27，T)(t28，T)，(t29，F(xiàn))(t30，T)。

可以理解的是，由于網(wǎng)絡(luò)時(shí)延等原因，通過(guò)WSN采集的設(shè)備的日志數(shù)據(jù)可能無(wú)法順序發(fā)送至Hadoop集群，導(dǎo)致Hadoop集群在第一時(shí)間間隔接收該設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)存在數(shù)據(jù)亂序和部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失的情況。

示例性的，Hadoop集群在第一時(shí)間間隔接收該設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)為：(t17，F(xiàn))(t3，T)(t4，T)(t5，T)(t0，T)(t10，T)(t7，T)(t8，F(xiàn))(t9，T)(t18，F(xiàn))(t19，T)(t11，T)(t12，T)(t13，T)(t25，T)(t14，T)(t16，F(xiàn))(t28，T)(t21，T)(t22，T)(t23，T)(t24，T)(t26，T)(t27，T)。

進(jìn)一步的，可以先對(duì)狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，得到：(t0，T)(t3，T)(t4，T)(t5，T)(t7，T)(t8，F(xiàn))(t9，T)(t10，T)(t11，T)(t12，T)(t13，T)(t14，T)(t16，F(xiàn))(t17，F(xiàn))(t18，F(xiàn))(t19，T)(t21，T)(t22，T)(t23，T)(t24，T)(t25，T)(t26，T)(t27，T)(t28，T)。根據(jù)排序后的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)可以獲取該設(shè)備的初始翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息：“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t8，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t9，狀態(tài)值T”“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t14～t16，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t19，狀態(tài)值T”。

在第二時(shí)間間隔內(nèi)該設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)為：(t30，T)(t31，F(xiàn))(t32，T)(t33，T)(t34，F(xiàn))(t35，F(xiàn))(t36，F(xiàn))(t37，T)(t38，T)(t39，T)(t40，T)(t41，T)(t42，T)(t43，T)(t44，T)(t45，T)(t46，T)(t47，T)(t48，F(xiàn))(t49，F(xiàn))(t50，T)(t51，T)(t52，F(xiàn))(t53，T)(t54，T)(t55，T)(t56，T)(t57，T)(t58，T)(t59，T)(t60，T)。

Hadoop集群在第二時(shí)間間隔接收該設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)為：(t15，T)(t1，T)(t44，T)(t45，T)(t46，T)(t2，T)(t31，F(xiàn))(t32，T)(t36，F(xiàn))(t37，T)(t39，T)(t52，F(xiàn))(t53，T)(t30，T)(t40，T)(t41，T)(t42，T)(t43，T)(t47，T)(t48，F(xiàn))(t50，T)(t38，T)(t20，F(xiàn))(t51，T)(t54，T)(t56，T)(t57，T)(t60，T)。

顯然由于網(wǎng)絡(luò)延時(shí)所導(dǎo)致的第一時(shí)間間隔的部分缺失數(shù)據(jù)(t1，T)(t2，T)(t15，T)(t20，F(xiàn))(t30，T)會(huì)在第二時(shí)間間隔接收到，那么我們可以重新對(duì)該設(shè)備在第一時(shí)間間隔的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，得到：(t0，T)(t1，T)(t2，T)(t3，T)(t4，T)(t5，T)(t7，T)(t8，F(xiàn))(t9，T)(t10，T)(t11，T)(t12，T)(t13，T)(t14，T)(t15，T)(t16，F(xiàn))(t17，F(xiàn))(t18，F(xiàn))(t19，T)(t20，F(xiàn))(t21，T)(t22，T)(t23，T)(t24，T)(t25，T)(t26，T)(t27，T)(t28，T)(t30，T)。

基于在第二時(shí)間間隔獲取的該設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)可以對(duì)該設(shè)備在第一時(shí)間間隔的初始翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息進(jìn)行更新，更新后設(shè)備在第一時(shí)間間隔的翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息為：“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t8，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t9，狀態(tài)值T”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t16，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t19，狀態(tài)值T”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t20，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t21，狀態(tài)值T”。

同時(shí)可以對(duì)該設(shè)備在第二時(shí)間間隔的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，得到：(t30，T)(t31，F(xiàn))(t32，T)(t33，T)(t37，T)(t38，T)(t39，T)(t40，T)(t41，T)(t42，T)(t43，T)(t44，T)(t45，T)(t46，T)(t47，T)(t48，F(xiàn))(t50，T)(t51，T)(t52，F(xiàn))(t53，T)(t54，T)(t56，T)(t57，T)(t60，T)。根據(jù)排序后的第二時(shí)間間隔的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)可以獲取該設(shè)備在第二時(shí)間間隔的初始翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息為：“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t31，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t32，狀態(tài)值T”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t48，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t48～t50，狀態(tài)值T”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t52，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t53，狀態(tài)值T”。

假設(shè)在第三時(shí)間間隔獲取到第一時(shí)間間隔的缺失數(shù)據(jù)(t6，T)(t29，T)、第二時(shí)間間隔的缺失數(shù)據(jù)(t34，F(xiàn))(t35，F(xiàn))(t36，F(xiàn))(t58，T)(t59，T)，以及部分或全部的該設(shè)備在第三時(shí)間間隔內(nèi)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)，還可以進(jìn)一步更新該設(shè)備在第一時(shí)間間隔的翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息和第二時(shí)間間隔的翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息。

可以理解的是，由于網(wǎng)絡(luò)時(shí)延存在很多不確定因素，第一時(shí)間間隔的缺失數(shù)據(jù)還有可能在第四或第五時(shí)間間隔甚至間隔更長(zhǎng)的時(shí)間才能接收到，甚至可能丟失。所以要盡可能的降低網(wǎng)絡(luò)的傳輸時(shí)延，并提高網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)目煽啃浴?/p>

本實(shí)施例提供的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法，通過(guò)對(duì)實(shí)時(shí)獲取的當(dāng)前時(shí)間間隔的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)的處理，可以先忽略當(dāng)前時(shí)間間隔內(nèi)數(shù)據(jù)的完整性，從而實(shí)現(xiàn)在最快時(shí)間內(nèi)獲取設(shè)備發(fā)生狀態(tài)翻轉(zhuǎn)的大致信息。隨著后續(xù)傳輸過(guò)程中不斷補(bǔ)充該時(shí)間段(當(dāng)前時(shí)間間隔)內(nèi)缺失的部分時(shí)序數(shù)據(jù)，結(jié)合已經(jīng)獲取到的設(shè)備狀態(tài)翻轉(zhuǎn)的大致信息，再進(jìn)一步補(bǔ)全以及精確設(shè)備的翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息。這樣大大提高了設(shè)備翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息獲取的實(shí)時(shí)性，而且可以節(jié)約等待數(shù)據(jù)段傳輸完整的時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)以及檢查該段數(shù)據(jù)是否傳輸完整并保證時(shí)間順序 的功能開(kāi)銷(xiāo)。

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法流程圖，本實(shí)施例在圖2所示實(shí)施例的基礎(chǔ)上，在S21之后，還可以包括如下步驟：

S25，根據(jù)數(shù)據(jù)分塊規(guī)則創(chuàng)建數(shù)據(jù)塊，所述數(shù)據(jù)塊中包括多個(gè)按照數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息順序排列的存儲(chǔ)單元；

S26，根據(jù)第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，將第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)塊的對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)單元中。

進(jìn)一步的，在S23之后，還可以包括如下步驟：

S27，根據(jù)第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，將第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)塊的對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)單元中。

通常，通過(guò)Hadoop中的MapReduce組件可以將待處理的數(shù)據(jù)均分為多個(gè)數(shù)據(jù)塊(data block)進(jìn)行存儲(chǔ)和處理，從而提高數(shù)據(jù)處理的效率。本實(shí)施例可以繼續(xù)通過(guò)圖2所示實(shí)施例中的示例進(jìn)行示意性說(shuō)明。

示例性的，Hadoop集群在第一時(shí)間間隔接收該設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)為：(t17，F(xiàn))(t3，T)(t4，T)(t5，T)(t0，T)(t10，T)(t7，T)(t8，F(xiàn))(t9，T)(t18，F(xiàn))(t19，T)(t11，T)(t12，T)(t13，T)(t25，T)(t14，T)(t16，F(xiàn))(t28，T)(t21，T)(t22，T)(t23，T)(t24，T)(t26，T)(t27，T)。一共24個(gè)數(shù)據(jù)，將這24個(gè)數(shù)據(jù)放在一個(gè)處理節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，如進(jìn)行排序和狀態(tài)對(duì)比，可能需要較長(zhǎng)的時(shí)間。為了提高數(shù)據(jù)處理的效率，在Hadoop中可以通過(guò)MapReduce組件將這24個(gè)數(shù)據(jù)分為多個(gè)較小的數(shù)據(jù)塊進(jìn)行存儲(chǔ)和處理?？梢灶A(yù)先設(shè)定分塊的數(shù)量，例如可以將上述的24個(gè)數(shù)據(jù)分為以下3塊進(jìn)行存儲(chǔ)和處理：block1{(t0，T)(t3，T)(t4，T)(t5，T)(t7，T)(t8，F(xiàn))(t9，T)(t10，T)}、block2{(t11，T)(t12，T)(t13，T)(t14，T)(t16，F(xiàn))(t17，F(xiàn))(t18，F(xiàn))(t19，T)}和block3{(t21，T)(t22，T)(t23，T)(t24，T)(t25，T)(t26，T)(t27，T)(t28，T)}。顯然，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分塊的過(guò)程中就可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)排序，從24個(gè)數(shù)據(jù)中提取翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息時(shí)，相鄰時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)需要對(duì)比23次，而從8個(gè)數(shù)據(jù)中提取翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息時(shí)，相鄰時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)只需要對(duì)比7次，而且可以通過(guò)多個(gè)處理節(jié)點(diǎn)并行處理，可以大大提高數(shù)據(jù)處理效率。

值得一提的是，在創(chuàng)建數(shù)據(jù)塊時(shí)，還可以為本次時(shí)間間隔缺失的數(shù)據(jù)預(yù)留存儲(chǔ)空間。同時(shí)為了避免因數(shù)據(jù)分塊導(dǎo)致的數(shù)據(jù)拆分點(diǎn)之間的翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息沒(méi)有提取出來(lái)，例如t10和t11之間如果存在翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息，就會(huì)因數(shù)據(jù)分塊使得該翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息沒(méi)有被提取出來(lái)。在本實(shí)施例中，可以將作為數(shù)據(jù)拆分點(diǎn)的時(shí)序數(shù)據(jù)在相鄰兩個(gè)數(shù)據(jù)塊均進(jìn)行存儲(chǔ)。具體可以通過(guò)上述示例和圖4做示例性說(shuō)明。

圖4為本發(fā)明實(shí)施例中創(chuàng)建的一種數(shù)據(jù)塊示意圖，如圖4所示，在第一時(shí)間間隔ΔT₁接收該設(shè)備的第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)之后，可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)塊B₄₁、B₄₂、B₄₃。在第二時(shí)間間隔ΔT₂接收該設(shè)備在第一時(shí)間間隔的部分缺失狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)后，將缺失的數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息存儲(chǔ)到B₄₁、B₄₂、B₄₃中的對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)單元中。同時(shí)可以根據(jù)接收到的該設(shè)備在第二時(shí)間間隔ΔT₂的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)塊B₄₄、B₄₅、B₄₆。

根據(jù)圖4可以看出，可能存在作為數(shù)據(jù)塊拆分點(diǎn)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)在當(dāng)前時(shí)間間隔沒(méi)有接收到，如(t20，T)。作為本實(shí)施例一種優(yōu)選的實(shí)施方式，可以根據(jù)在當(dāng)前間隔接收到的第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息確定數(shù)據(jù)分塊規(guī)則，并根據(jù)數(shù)據(jù)分塊規(guī)則來(lái)創(chuàng)建數(shù)據(jù)塊。具體可以通過(guò)上述示例和圖5做示例性說(shuō)明。

圖5為本發(fā)明實(shí)施例中創(chuàng)建的另一種數(shù)據(jù)塊示意圖，如圖5所示，假設(shè)預(yù)先設(shè)定的分塊數(shù)量依然為3塊。根據(jù)預(yù)先設(shè)定的分塊數(shù)量可以確定初始的數(shù)據(jù)拆分點(diǎn)為(t10，T)和(t20，T)，然后可以根據(jù)接收到的該設(shè)備在第一時(shí)間間隔ΔT₁的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)確定是否包括(t10，T)和(t20，T)。如果包括則確定數(shù)據(jù)分塊規(guī)則為[t0，t10]、[t10，t20]、[t20，t30]；如果不包括則選擇數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息距離初始數(shù)據(jù)拆分點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息最近的時(shí)序數(shù)據(jù)作為拆分點(diǎn)，以此確定數(shù)據(jù)分塊規(guī)則為[t0，t10]、[t10，t19]、[t19，t30]，相應(yīng)的可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)塊B₅₁、B₅₂、B₅₃?？梢岳斫獾氖?，還可以確定數(shù)據(jù)分塊規(guī)則為[t0，t10]、[t10，t21]、[t21，t30]，也就是距離初始數(shù)據(jù)拆分點(diǎn)的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息最近的時(shí)序數(shù)據(jù)不唯一時(shí)，可以隨機(jī)選取其中之一作為拆分點(diǎn)。同樣的道理，可以根據(jù)接收到的該設(shè)備在第二時(shí)間間隔ΔT₂的狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)可以創(chuàng)建數(shù)據(jù)塊B₅₄、B₅₅、B₅₆。

基于上述的數(shù)據(jù)分塊，在本實(shí)施例中，可以以每一個(gè)數(shù)據(jù)塊作為最小單位進(jìn)行存儲(chǔ)和處理。

具體的，在第一時(shí)間間隔ΔT₁可以分別對(duì)數(shù)據(jù)塊B₄₁、B₄₂、B₄₃依次判斷其存儲(chǔ)入數(shù)據(jù)的相鄰存儲(chǔ)單元的數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)狀態(tài)，獲得第一時(shí)間間隔ΔT₁的初始狀態(tài)翻轉(zhuǎn)信息為：“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t8，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t9，狀態(tài)值T”“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t14～t16，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t19，狀態(tài)值T”。

在第二時(shí)間間隔ΔT₂接收該設(shè)備在第一時(shí)間間隔的部分缺失狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)后，將缺失的數(shù)據(jù)按照數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息存儲(chǔ)到B₄₁、B₄₂、B₄₃中的對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)單元中，再分別依次判斷數(shù)據(jù)塊中存儲(chǔ)入數(shù)據(jù)的相鄰存儲(chǔ)單元的數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)狀態(tài)，可以更新該設(shè)備在第一時(shí)間間隔的翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息為：“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t8，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t9，狀態(tài)值T”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t16，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t19，狀態(tài)值T”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t20，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t21，狀態(tài)值T”。

同樣的，在第二時(shí)間間隔ΔT₂還可以分別依次判斷數(shù)據(jù)塊B₅₁、B₅₂、B₅₃中存儲(chǔ)入數(shù)據(jù)的相鄰存儲(chǔ)單元的數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)狀態(tài)，獲得第二時(shí)間間隔ΔT₂的初始狀態(tài)翻轉(zhuǎn)信息為：“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t31，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t32，狀態(tài)值T”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t48，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t48～t50，狀態(tài)值T”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t52，狀態(tài)值F”、“翻轉(zhuǎn)時(shí)間t53，狀態(tài)值T”。

進(jìn)一步的，隨著后續(xù)的時(shí)間間隔不斷補(bǔ)充該當(dāng)前時(shí)間間隔內(nèi)缺失的部分時(shí)序數(shù)據(jù)，結(jié)合已經(jīng)獲取到的設(shè)備狀態(tài)翻轉(zhuǎn)的大致信息，再進(jìn)一步補(bǔ)全以及精確設(shè)備的翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息。

本實(shí)施例提供的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法，在圖2所示實(shí)施例的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步的，將一個(gè)較大的時(shí)序數(shù)據(jù)塊分為多個(gè)較小的數(shù)據(jù)塊，并分發(fā)到多個(gè)處理節(jié)點(diǎn)進(jìn)行并行處理，可以大大提高數(shù)據(jù)的處理效率。

圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供一種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理裝置示意圖，可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明圖2所示實(shí)施例提供的數(shù)據(jù)處理方法。如圖6所示，本實(shí)施例提供的數(shù)據(jù)處理裝置包括：第一接收模塊R1、第一檢測(cè)模塊D1、第二接收模塊R2和第二檢測(cè)模塊D2。其中，第一接收模塊R1可以用于在當(dāng)前時(shí)間間隔接收每個(gè)數(shù)據(jù)源的第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)，該第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中 包括多個(gè)數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息。第一檢測(cè)模塊D1可以用于根據(jù)第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，獲得該數(shù)據(jù)源在當(dāng)前時(shí)間間隔的初始翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息。第二接收模塊R2可以用于：對(duì)于每個(gè)數(shù)據(jù)源，在至少一個(gè)后續(xù)時(shí)間間隔接收該數(shù)據(jù)源的第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)，該第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中包括多個(gè)數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息。其中第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)和第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻均屬于當(dāng)前時(shí)間間隔。第二檢測(cè)模塊D2可以用于根據(jù)第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，更新初始翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息。

本實(shí)施例提供的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理裝置，可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明圖2所示實(shí)施例提供的數(shù)據(jù)處理方法，其實(shí)現(xiàn)原理和技術(shù)效果類(lèi)似，此處不再贅述。

圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供另一種監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理裝置示意圖，可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明圖2和圖3所示實(shí)施例提供的數(shù)據(jù)處理方法。如圖7所示，本實(shí)施例在圖6所示實(shí)施例的基礎(chǔ)上，還可以包括：數(shù)據(jù)分塊模塊P和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊M。其中，數(shù)據(jù)分塊模塊P可以用于根據(jù)數(shù)據(jù)分塊規(guī)則創(chuàng)建數(shù)據(jù)塊，該數(shù)據(jù)塊中包括多個(gè)按照數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息順序排列的存儲(chǔ)單元。值得一提的是，數(shù)據(jù)分塊規(guī)則可以根據(jù)第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息確定。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊M可以用于根據(jù)第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，將第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)塊的對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)單元中。

進(jìn)一步的，在本實(shí)施例中，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊M還可以用于根據(jù)第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)收集時(shí)刻信息，將第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)塊的對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)單元中。

進(jìn)一步的，在本實(shí)施例中，第一檢測(cè)模塊D1具體可以用于：將第一狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)塊的對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)單元后，依次判斷數(shù)據(jù)塊中存儲(chǔ)入數(shù)據(jù)的相鄰存儲(chǔ)單元的數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)狀態(tài)，獲得所述初始翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息。第二檢測(cè)模塊D2具體可以用于：將第二狀態(tài)監(jiān)測(cè)時(shí)序數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)塊的對(duì)應(yīng)存儲(chǔ)單元后，依次判斷數(shù)據(jù)塊中存儲(chǔ)入數(shù)據(jù)的相鄰存儲(chǔ)單元的數(shù)據(jù)翻轉(zhuǎn)狀態(tài)，更新初始翻轉(zhuǎn)狀態(tài)信息。

本實(shí)施例提供的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理裝置，可以用來(lái)實(shí)現(xiàn)本發(fā)明圖2或圖3所示實(shí)施例提供的數(shù)據(jù)處理方法，其實(shí)現(xiàn)原理和技術(shù)效果類(lèi)似，此處不再贅述。

本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以理解：實(shí)現(xiàn)上述各方法實(shí)施例的全部或部分步驟可以通過(guò)程序指令相關(guān)的硬件來(lái)完成。前述的程序可以存儲(chǔ)于一計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中。該程序在執(zhí)行時(shí)，執(zhí)行包括上述各方法實(shí)施例的步驟；而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：ROM、RAM、磁碟或者光盤(pán)等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。

最后應(yīng)說(shuō)明的是：以上各實(shí)施例僅用以說(shuō)明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制；盡管參照前述各實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對(duì)前述各實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分或者全部技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的范圍。