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龙图腾网获悉山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利一种基于热点预测的Hudi异步数据聚类的方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117633232B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311661689.8，技术领域涉及：G06F16/28；该发明授权一种基于热点预测的Hudi异步数据聚类的方法和系统是由郭莹;杨晓晗;张秋萍;杨美红;吴晓明;潘景山;刘尚旭;张颖设计研发完成，并于2023-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于热点预测的Hudi异步数据聚类的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于热点预测的Hudi异步数据聚类的方法和系统；包括：SQL查询语句解析，包括收集SQL语句、分词处理、建立词汇表、建立嵌入层；基于获取并解析后的SQL语句，采用训练好的基于在线学习算法的LSTM模型预测查询热点字段和查询热点表；获取训练好的基于在线学习算法的LSTM模型预测的查询热点字段和查询热点表，多次自动化进行异步数据聚类分析。本发明可以一定程度地避免异步聚类时产生的数据不一致问题，使得分区中的数据文件有较高的新鲜度；另外，通过优化热点数据布局，大大提高了以Hudi作为Presto引擎数据源时的查询效率。

本发明授权一种基于热点预测的Hudi异步数据聚类的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于热点预测的Hudi异步数据聚类的方法，其特征在于，包括： SQL查询语句解析，包括收集SQL语句、分词处理、建立词汇表、建立嵌入层； 基于获取并解析后的SQL语句，采用训练好的基于在线学习算法的LSTM模型预测查询热点字段和查询热点表； 获取训练好的基于在线学习算法的LSTM模型预测的查询热点字段和查询热点表，多次自动化进行异步数据聚类分析；包括： 修改相关配置以满足异步聚类分析的相关要求； 获取基于在线学习算法的LSTM模型输出的查询热点数据，并将查询热点数据作为数据写入的依据，多次进行聚类分析，包括： 本地python连接Linux虚拟机； 本地python连接Linux虚拟机中MySQL库； 将基于在线学习算法的LSTM模型的最终输出所涉及的查询热点字段和表分别汇总到一个新的文件中，并命名为热点字段数据表和热点表数据表； 将热点字段数据表和热点表数据表保存至MySQL数据库中，将其作为新的数据文件通过Flink入湖，生成若干个小数据文件； 并将它们写入新的分区文件组中，当数据写入的提交次数达到若干次时，自动触发python将Linux命令发送Hudi，生成聚类分析执行计划； 生成聚类分析执行计划的同时，读取计划，执行异步数据聚类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东省计算中心(国家超级计算济南中心);齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250014 山东省济南市科院路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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