一種異構云存儲系統及其數據處理方法【專利摘要】本發明提供了一種異構云存儲系統，包括多個云存儲器、接收單元、解析引擎，接收單元用于接收用戶發送的數據庫語句，所述數據庫語句符合異構云存儲系統中數據對象的語法；解析引擎用于解析所述數據庫語句，云存儲器用于接收解析后的操作指令并執行。本發明還提供了一種異構云存儲系統的數據處理方法。通過設計一套統一的數據定義語法和數據查詢語法，利用外觀模式對外提供統一的接口，底層則采用適配器模式，接入不同云存儲器，實現不同功能側重點的異構云存儲系統的融合。采用本發明的技術方案，用戶只需要通過統一的接口就可以調用底層多種存儲，滿足更多場景的數據處理。【專利說明】一種異構云存儲系統及其數據處理方法【
技術領域：
】[0001]本發明涉及計算機領域，尤其涉及一種異構云存儲系統及其數據處理方法。【
背景技術：
】[0002]關于數據存儲系統，目前符合結構化查詢語言SQL標準的系統是使用最廣泛的。現在眾多的云存儲系統都會對外提供一個類似JDBC(JAVA數據庫連接，一種用于執行SQL的JAVAAPI，它可以兼容多種關系型數據庫)或者0DBC(由微軟提出的數據訪問接口標準，開放數據庫互聯的標準)的標準接口。目的是給專門從事某種業務的數據處理分析，可以更快的入手，不必花更多時間去了解不同的存儲系統的特定的接口功能。利用一個統一的標準接口，就可以訪問更多不同的數據存儲系統，完成不同存儲系統上的數據處理。[0003]隨著大數據需求日益高漲，業界出現了很多各種各樣的數據存儲系統。因為大數據處理的需求和應用場景不同，有的只需要離線處理，允許一定的處理延遲。對于這種情況，可以采用批量處理的系統，如MapReduce平臺，通過調度批量任務來操作靜態數據，缺點就是存在一定的延遲。有的則需要交互式處理，希望延遲盡可能的短，可以及時返回結果。對于這種情況就需要交互式處理系統，不能把多個請求放到一起批量處理，而是需要每來一個請求就及時處理。還有的需要隨著數據量的增加進行增量處理，這種情況需要對原始數據集有修改操作，因此也就需要系統支持修改操作。還有的需要隨著數據源源不斷的到來，實現針對數據流的處理。[0004]不同的應用場景需要采用不同的存儲和處理系統。很多時候在同一個業務中，會同時有幾種不同的需求，比如，在線交互處理與離線處理的混合。因此，如果能有一種架構可以將這些大數據處理系統進行融合，對外提供統一的接口，將會給業務開發人員帶來很大的便利。[0005]而現有的大數據處理系統都有自己特定的數據定義以及數據查詢接口，比如:HBase、Cassandra、Hive、HDFS等,他們對外提供的數據處理接口各不相同。Hive主要支持有明確模式的結構化數據，數據定義和查詢類似于SQL標準。HDFS可以支持無模式的非結構化數據，但是需要用戶提供一個解析數據的類。如果用戶只是離線批量處理，就可以考慮采用HDFS、Hive0如果用戶需要對存儲數據的修改更新操作，可以采用HBase、Cassandra等類似的NoSql數據庫(NotonlySQL，針對大數據處理的、模式簡單、限制低的數據庫產品)。因此，不同的數據處理需要去調用不同的客戶端接口，給業務開發人員帶來了極大的負擔。目前還沒有一種可將不同架構和設計的存儲系統融合在一起方法。【
發明內容】[0006]針對現有技術中存在的技術問題，本發明提供了一種異構云存儲系統及其數據處理方法，可以將異構的云存儲系統融合起來，并對外提供統一的查詢處理接口。[0007]為了達到上述目的，本發明提供了一種異構云存儲系統，技術方案如下:[0008]接收單元，用于接收用戶發送的數據庫語句，所述數據庫語句符合異構云存儲系統中數據對象的語法；[0009]解析引擎，用于解析所述數據庫語句；[0010]云存儲器，用于接收解析后的操作指令并執行。[0011]所述解析引擎包括公共解析引擎和二級解析引擎，所述公共解析引擎包括公共數據定義解析引擎和公共數據查詢解析引擎，所述二級解析引擎包括對應于每個云存儲器的二級數據定義解析引擎和二級數據查詢解析引擎:其中，所述公共解析引擎用于將所述數據庫語句解析為多條數據庫語句，解析后的多條數據庫語句分別發送給相應云存儲器的二級解析引擎，所述數據庫語句包括數據定義語句和數據查詢語句；所述二級解析引擎用于接收所述公共解析引擎解析后的數據庫語句，并對相應云存儲器對應的數據定義語句和數據查詢語句進行解析。[0012]所述公共解析引擎具體用于:將所述數據定義語句和所述數據查詢語句分別解析為多條數據定義語句和多條數據查詢語句，并將解析后的多條數據定義語句和多條數據查詢語句分別發送給相應云存儲器的二級數據定義解析引擎和二級數據查詢解析引擎。[0013]所述二級數據定義解析引擎將相應云存儲器的數據定義語句解析為可執行的數據定義操作指令；所述二級數據查詢解析引擎將相應云存儲器的數據查詢語句解析為可執行的數據查詢操作指令。[0014]所述系統對外采用外觀模式，用于對外提供統一的數據接口；對內采用適配器模式，用于適配統一接口與異構的各云存儲器的內部接口。[0015]本發明還提供了一種異構云存儲系統的數據處理方法，主要技術方案如下:[0016]接收用戶發送的數據庫語句，并對其進行解析；所述數據庫語句符合異構云存儲系統中數據對象的語法；[0017]將解析后的操作指令發送到相應的云存儲器中執行該操作。[0018]所述數據庫語句包括數據定義語句和數據查詢語句。[0019]所述解析具體為:將所述數據庫語句解析為多條數據庫語句，分別發送給相應云存儲器的二級解析引擎，再由各云存儲器的二級解析引擎進行解析，得到可執行的操作指令；所述可執行的操作指令包括數據定義操作指令和數據查詢操作指令。[0020]將解析后的操作指令通過各云存儲器的驅動發送到相應的云存儲器中執行。[0021]所述數據對象包括結構化數據、非結構化數據、半結構化數據。[0022]所述數據對象的語法具體為:對結構化數據定義數據模式、數據對象名字；對非結構化數據或半結構化數據定義數據模式、數據對象名字、解析數據的方式。[0023]對所述三種數據對象分別指定不同的分區方式進行分區，不同云存儲器之間數據對象的屬性名稱不同。[0024]本發明提供的一種異構云存儲系統及其數據處理方法，通過設計一套統一的數據定義語法和數據查詢語法，利用外觀模式對外提供統一的接口，實現不同功能側重點的異構云存儲系統的融合。采用本發明的技術方案，用戶只需要通過統一的接口就可以調用底層多種存儲，滿足更多場景的數據處理。【專利附圖】【附圖說明】[0025]圖1是本發明實施例的異構存儲系統的結構示意圖；[0026]圖2是本發明實施例的公共解析引擎的結構示意圖；[0027]圖3是本發明實施例的二級解析引擎的結構示意圖；[0028]圖4是本發明實施例的數據處理方法流程圖；[0029]圖5是本發明實施例的數據定義過程示意圖；[0030]圖6是本發明實施例的數據查詢過程示意圖；【具體實施方式】[0031]為了使本發明的技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖對本發明的示例性實施例進行進一步詳細的說明，顯然，所描述的實施例僅是本發明的一部分實施例，而不是所有實施例的窮舉。[0032]本發明提供了一種異構云存儲系統及其數據處理方法，主要的思想是設計統一的數據定義和查詢語法，將這些數據定義語句以及查詢語句通過統一的接口提交，而底層的執行對用戶來說都是透明的。[0033]所謂云存儲系統，指的是通過集群應用、網絡技術或分布式文件系統等功能，將網絡中大量各種不同類型的存儲設備通過應用軟件集合起來協同工作，共同對外提供數據存儲和業務訪問功能的一個系統。而異構云存儲系統，則指的是整體架構、存儲、查詢原理不一樣的存儲軟件稱為異構。本發明中的異構云存儲系統包括多個云存儲器(存儲軟件)，各個云存儲器之間是異構的。[0034]為達到上述目的，本發明上層采用了設計模式中的外觀模式，對用戶屏蔽底層各云存儲器之間復雜的接口，而底層接入的多個云存儲器采用適配器模式，采用這樣的方式也不會影響用戶的使用習慣。這里所說的上層也可以稱為外層，所說的底層也可以稱為下層。[0035]其中設計模式中，外觀模式是指簡化接口的調用，提供一個整潔的一致的接口給客戶端，使多個相關的接口有一個統一的接口調用。適配器模式則是改變原有對象的接口，將一個接口通過適配來間接轉換為另一個接口，使之變得適應新的需求。[0036]因此，本發明實施例提供了一種異構云存儲系統，如圖1所示，包括接收單元201、解析引擎202和多個云存儲器205，解析引擎202包括公共解析引擎203和二級解析引擎204;二級解析引擎204可以為一個也可以為多個，當二級解析引擎為一個時，則需要底層有多個驅動，二級解析引擎204的接口與底層接入的多個云存儲器的驅動相連接。不管是一個二級解析引擎通過多個底層驅動與各云存儲器相連接，還是多個二級解析引擎直接與各云存儲器相連接，都應該確保每個云存儲器205至少有一個相應的二級解析引擎204與之對應。圖1中僅以多個二級解析引擎204為例進行了說明。而如圖2所示，公共解析引擎203包括公共數據定義解析引擎2031和公共數據查詢解析引擎2032。如圖3所示，二級解析引擎204包括二級數據定義解析引擎2041和二級數據查詢解析引擎2042。當然，在實際應用過程中，本領域技術人員根據解析語句的需要還可以有其他類型的公共解析引擎或二級解析引擎，本發明實施例中公共解析引擎和二級解析引擎不僅限于數據定義解析引擎和數據查詢解析引擎這兩種解析引擎。其中:[0037]接收單元201，用于接收用戶發送的數據庫語句；公共解析引擎203對用戶發送的該數據庫語句進行初步解析，也即，公共定義解析引擎2031對用戶發送的數據定義語句進行解析，也即根據數據對象存儲平臺的不同，將數據定義語句將解析為多條數據定義語句；公共查詢解析引擎2032對用戶發送的數據查詢語句進行初步解析，根據數據對象存儲平臺的不同，將數據查詢語句解析為多條數據查詢語句。公共解析引擎203從元數據中獲取存儲系統設置，該存儲系統設置中保存有各云存儲器中語法與各二級解析引擎之間的對應關系；公共數據定義解析引擎2031根據它們之間的對應關系將解析后的每條數據定義語句發送到相應云存儲器的二級數據定義解析引擎2041中，公共數據查詢解析引擎2032將解析后的每條數據查詢語句發送到相應云存儲器的二級數據查詢解析引擎2042中。[0038]二級數據定義解析引擎2041，用于解析相應云存儲器的數據定義語句，將其解析并改寫成可操作的數據定義操作指令，并發送給相應的云存儲器；由相應的云存儲器執行該數據定義操作指令。相應的，二級數據查詢解析引擎2042，用于解析相應云存儲器的數據查詢語句，將其解析并改寫成可操作的數據查詢操作指令，并發給相應的云存儲器；由相應的云存儲器執行該數據查詢操作指令。[0039]本發明實施例所提供的異構云存儲系統包括多個云存儲器205,各個云存儲器之間是異構的。本發明實施例中，公共解析引擎是一個統一的解析引擎，包括公共數據定義解析引擎2031和公共數據查詢解析引擎2032。公共解析引擎203可以對應多個二級解析引擎204，本發明對二級解析引擎的數目不作限制。每個云存儲器的上面一層至少有一個可用于解析該相應云存儲器數據定義語法的二級數據定義解析引擎和一個用于解析該相應云存儲器數據查詢語法的二級數據查詢解析引擎與之對應。[0040]本發明實施例提供的異構云存儲系統上一層通過公共解析引擎203(包括公共數據定義解析引擎2031和公共數據查詢解析引擎2032)、采用外觀模式，實現對外提供統一的數據接口；下一層通過各個二級解析引擎204(包括各個云存儲器相應的二級數據定義解析引擎2041和二級數據查詢解析引擎2042)、采用適配器模式，實現各個云存儲器之間的接口適配以及執行用戶操作等。[0041]基于同一發明構思，本發明實施例還提供了一種異構云存儲系統的數據處理方法，如圖4所示，包括如下步驟:[0042]S101、接收用戶發送的數據庫語句，數據庫語句可以是數據定義語句，也可以是數據查詢語句。該數據庫語句是符合本發明實施例中異構云存儲系統中數據對象的語法的。[0043]其中，本發明實施例中異構云存儲系統中數據對象的語法為用戶自定義的一套統一的數據語法，可以實現對外(對用戶)提供統一的數據接口。本發明實施例設計了一種統一的數據定義語法以及數據查詢語法，實現自定義存儲的符合框架標準的數據定義引擎和數據查詢引擎。本領域技術人員對統一的數據語法可以有其他的常規設計方法，本發明對統一的數據語法的設計方法不作限制。[0044]S102、對用戶發送的該數據庫語句進行解析；根據數據對象存儲平臺的不同，分別將數據定義語句解析為多條數據定義語句，將數據查詢語句解析為多條數據查詢語句。[0045]S103、獲取元數據，該元數據中包括存儲系統設置，存儲系統設置是指各云存儲器中的語法與各個二級解析引擎之間的對應關系。其中，二級解析引擎包括與各云存儲器對應的二級數據定義引擎以及二級數據查詢引擎。結合該存儲系統設置，將上述語法初步解析后的多條數據定義語句或多條數據查詢語句分發到相應云存儲器對應的二級數據定義解析引擎或二級數據查詢解析引擎中。[0046]如果用戶發送的是數據定義語句，則相應云存儲器的二級數據定義解析引擎解析并改寫后獲得該語句對應的數據定義操作指令，并將該數據定義操作指令發送到相應云存儲器中；[0047]如果用戶發送的是數據查詢語句，則相應云存儲器的二級數據查詢解析引擎解析并改寫后獲得該語句對應的數據查詢操作指令，并將該數據查詢操作指令發送到相應云存儲器中。[0048]S104、相應的云存儲器接收到該解析后的操作指令以后，便對該操作指令進行執行命令以實現該操作，并且同時將存儲系統設置保存到元數據中。也就是，對于數據定義操作指令，相應云存儲器對其執行數據定義操作；對于數據查詢操作指令，相應云存儲器對其執行數據查詢操作。[0049]由于本發明實施例設計統一的數據語法包括數據定義語法和數據查詢語法，下面就針對這兩種語法分別進行詳細的舉例說明，具體語法的設計不限于下面的舉例:[0050]一、對于統一的數據定義實現，如圖5所示。上層采用外觀模式對外提供統一的接口，下層采用適配器模式，將接口轉換到相應的二級解析引擎。對于如何設計統一的數據定義語法，本領域技術人員可能有多種設計方法，下面僅就本發明實施例的設計統一的數據定義語法進行詳細說明:[0051]首先需要定義可以跨云存儲系統的數據對象，然后對數據對象的操作才可以實現跨多種云存儲系統。其中，所謂的數據對象主要包括結構化數據、非結構化數據、半結構化數據三種類型，這三種類型數據定義需要采用不同的定義方式，而且需要指定的參數屬性也有差別。其中，目前現有技術中采用半結構化數據的數據庫一般為NoSQL數據庫。[0052]對于結構化數據定義，需要指定數據模式描述、數據對象名字。對于非結構化數據或者半結構化數據的數據定義，需要提供解析數據的方式、數據模式描述、數據對象名字。而對于半結構化數據則根據數據庫的不同，可能需要指定一系列的屬性名字、屬性值等。最終提煉出這三種類型數據對象定義的共性。下面給出具體的數據定義語法示例，如下所示:[0053]參考SQL數據定義的方式:createtabletablename(schema),其中schema指的是:[0054](columnnameIcolumntypeI,[0055]columnname2columntype2,[0056]columnname3columntype3,[0057]......)[0058]同時，考慮到非結構化數據以及半結構化數據的特殊性，設計統一語法模式如下:[0059]CREATETABLEtablenameNONSTRUCT(schema)PARTITIONBY...，STRUCT(schema)PARTITIONBY—,SEMISTRUCT(schema)PARTITIONBY...，PROPERTIES(nameI=valuel,name2=value2...)[0060]因為不同類型的數據會分開存儲，所以數據模式以及數據分區方式需要分組。上述語句中的“PARTITIONBY...”是用來指明三種數據類型存儲時的分區方式的，由于三種類型數據需要分開存儲，所以需要分別指定不同的分區方式。為保證各云存儲系統數據定義的屬性名字不沖突，可將數據的屬性設置放到一起，比如放到同一個定義塊中。[0061]同時，非結構化數據需要必要的屬性，也即數據的解析方式類，指明數據需要用什么方式讀取和輸出。例如:[0062]PROPERTIES(inputformat=TEXT,outputformat=TEXT)。[0063]上面的各示例語句中，大寫的語句或字母為統一定義的關鍵字，小寫的語句或字母則是需要用戶數據定義來具體指定。數據模式、屬性設置等都需要用戶定義、設置好，當然也可以擴展，增加單獨修改設置屬性的語法。[0064]二、對于統一的數據查詢語法的設計，指的是對外提供一種統一的查詢計算接口，本發明中統一的數據查詢實現，如圖6所示。融合異構云存儲系統對外提供統一的數據查詢接口，首先設計針對數據處理中的共性、針對數據對象做某種操作。標準SQL語句中的操作主要有:映射、投影、條件投影、多表連接、過濾、聚合操作、排序、數據計算、嵌套查詢。將這些操作延伸到更廣義上的數據處理、更多存儲系統上、更多類型的數據處理。本發明也需要擴展SQL標準的操作，設計一種類SQL語言，實現數據映射、投影、條件投影、多數據對象連接(考慮到針對的是大數據處理，這里指的是等值連接)、聚合操作、排序、過濾。數據計算可以用非結構化數據的單個復雜的MapReduce處理、單步數據挖掘、用戶自定義數據處理函數、多個數據處理任務的級聯。本發明實施例的類SQL語言是在現有標準SQL語言的基礎上新增了對多種數據類型的數據定義和數據查詢功能，在數據定義時用戶指定數據解析類，并將這個類添加到classpath中，類SQL語言就可以在查詢處理時調用這個類進行解析處理。不僅如此，在現有標準SQL語言的function函數基礎上新增了單入多出的功能，用戶可以自定義function函數，實現每行語句有多個輸出。[0065]下面本發明實施例就以標準SQL語言和本發明實施例所設計的類SQL語言比較，說明如下:[0066]1、從適用范圍看，標準SQL語言只支持二維表的結構化數據定義和數據查詢；而本發明實施例所提供的類SQL語言可以支持對更多格式的數據進行定義和查詢。[0067]本發明實施例的類SQL語言，只需要用戶在數據定義時指定數據解析類，并且將此類添加到classpath中，類SQL語言在對數據進行查詢處理時便可以直接調用這個類實現對數據的解析處理。而這個過程對用戶而言是完全透明的。[0068]2、從功能角度看，本發明實施例中的類SQL語言可以支持用戶自定義的function函數，以及復雜算法的提交運行。[0069]標準SQL語言中，針對數據列進行查詢計算的形式如下所示:[0070]Selectcoll,col2,function(col3)[0071]Fromtablel；[0072]其中，function只能是系統中預定義好的function,并且只能是單入單出的普通函數(也就是說，每一行產生一個輸出)，或者是多入單出的聚集函數(也就是說，多行產生一個輸出)。[0073]而采用本發明實施例的類SQL語言，可以使用用戶自定義的function，并且可以實現單入多出，也即，每一行產生多行的輸出。此外，還可以支持用戶提交自定義的復雜數據處理程序，比如MapReduce程序。[0074]例如:[0075]selectmr_function()[0076]fromdata_obj；[0077]這樣可以實現在數據對象data_obj之上運行mr_function作業,實現更復雜的數據處理，例如一些復雜的數據挖掘算法在大數據集上面運行。[0078]當然，相比標準SQL本發明實施例中類SQL語言新增的功能，也即，實現更多格式的數據的定義和查詢、單入多出以及更復雜的數據處理，是以預定義為前提的。[0079]3、從支持的數據類型看，標準SQL語言只支持字符串、時間、數字、二進制等類型；而本發明實施例的類SQL語言不僅可以支持struct、array、map、union,這些類型的數據存儲方式分隔符在數據定義的時候指定，與其他列的分隔符區分開。這樣就可以提供更多的數據組織方式，使得復雜類型的數據處理更加方便。[0080]從上面的描述可以看出，類SQL語言支持的功能比SQL標準的功能要更豐富一些，既不會限制底層的異構云存儲器對外提供的功能，也使得用戶使用更加方便。[0081]采用本發明的技術方案，將外觀模式和適配器模式的思想應用到異構云存儲系統統一處理數據的架構中，對外提供統一的接口，實現不同功能側重點的異構的云存儲器的融合。在降低用戶學習成本的同時，實現對多種云存儲器的使用。用戶只需要通過統一的接口就可以調用底層多種存儲，滿足更多場景的數據處理。[0082]以上實施例僅用以說明本發明的技術方案而非對其進行限制，在不背離本發明精神及其實質的情況下，本領域技術人員可根據本發明作出各種相應的改變和變形，但這些相應的改變和變形都應屬于本發明所附的權利要求的保護范圍內。【權利要求】1.一種異構云存儲系統，其特征在于，包括多個云存儲器和:接收單元，用于接收用戶發送的數據庫語句，所述數據庫語句符合異構云存儲系統中數據對象的語法；解析引擎，用于解析所述數據庫語句；云存儲器，用于接收解析后的操作指令并執行。2.如權利要求1所述的異構云存儲系統，其特征在于，所述解析引擎包括公共解析引擎和二級解析引擎，所述公共解析引擎包括公共數據定義解析引擎和公共數據查詢解析引擎，所述二級解析引擎包括對應于每個云存儲器的二級數據定義解析引擎和二級數據查詢解析引擎:其中，所述公共解析引擎用于將所述數據庫語句解析為多條數據庫語句，解析后的多條數據庫語句分別發送給相應云存儲器的二級解析引擎，所述數據庫語句包括數據定義語句和數據查詢語句；所述二級解析引擎用于接收所述公共解析引擎解析后的數據庫語句，并對相應云存儲器對應的數據定義語句和數據查詢語句進行解析。3.如權利要求2所述的異構云存儲系統，其特征在于，所述公共解析引擎具體用于:將所述數據定義語句和所述數據查詢語句分別解析為多條數據定義語句和多條數據查詢語句，并將解析后的多條數據定義語句和多條數據查詢語句分別發送給相應云存儲器的二級數據定義解析引擎和二級數據查詢解析引擎。4.如權利要求3所述的異構云存儲系統，其特征在于，所述二級數據定義解析引擎將相應云存儲器的數據定義語句解析為可執行的數據定義操作指令；所述二級數據查詢解析引擎將相應云存儲器的數據查詢語句解析為可執行的數據查詢操作指令。5.如權利要求1所述的異構云存儲系統，其特征在于，所述系統對外采用外觀模式，用于對外提供統一的數據接口；對內采用適配器模式，用于適配統一接口與異構的各云存儲器的內部接口。6.一種異構云存儲系統的數據處理方法，其特征在于，包括以下步驟:接收用戶發送的數據庫語句，并對其進行解析；所述數據庫語句符合異構云存儲系統中數據對象的語法；將解析后的操作指令發送到相應的云存儲器中執行該操作。7.如權利要求6所述的數據處理方法，其特征在于，所述數據庫語句包括數據定義語句和數據查詢語句。8.如權利要求6所述的數據處理方法，其特征在于，所述解析具體為:將所述數據庫語句解析為多條數據庫語句，分別發送給相應云存儲器的二級解析引擎，再由各云存儲器的二級解析引擎進行解析，得到可執行的操作指令；所述可執行的操作指令包括數據定義操作指令和數據查詢操作指令。9.如權利要求6所述的數據處理方法，其特征在于，將解析后的操作指令通過各云存儲器的驅動發送到相應的云存儲器中執行。10.如權利要求6所述的數據處理方法，其特征在于，所述數據對象包括結構化數據、非結構化數據、半結構化數據。11.如權利要求10所述的數據處理方法，其特征在于，所述數據對象的語法具體為:對結構化數據定義數據模式、數據對象名字；對非結構化數據或半結構化數據定義數據模式、數據對象名字、解析數據的方式。12.如權利要求10所述的數據處理方法，其特征在于，對所述三種數據對象分別指定不同的分區方式進行分區，不同云存儲器之間數據對象的屬性名稱不同。【文檔編號】H04L29/08GK103440303SQ201310368559【公開日】2013年12月11日申請日期:2013年8月21日優先權日:2013年8月21日【發明者】王穎,狄靜舒,宋懷明,苗艷超,劉新春,邵宗有申請人:曙光信息產業股份有限公司