技术特征：
1.区块链大数据安全处理系统,其特征在于：包括：数据预处理模块，用于基于哈希函数为不同的大数据分配不同的数据标识；数据整理模块，用于根据数据标识的类型为大数据匹配对应的mpt树储存节点和数据计算节点，并搭建对应的数据传输通道；随机加密模块，用于实现每个mpt树储存节点内的数据以及数据访问通道搭建算法的随机加密，每进行一次数据访问，即进行一次加密算法的更新。2.如权利要求1所述的区块链大数据安全处理系统,其特征在于：还包括：目标数据采集模块，用于基于预设的数据挖掘模型实现目标数据的定向采集。3.如权利要求1所述的区块链大数据安全处理系统,其特征在于：还包括：数据预分类模块，用于采用sparkr的并行化k-means算法实现大数据的预分类。4.如权利要求1所述的区块链大数据安全处理系统,其特征在于：还包括：权限分配模块，用于根据录入的生物特征模型实现用户身份的识别及权限的分配，该分配的权限为可访问数据权限，属于初级秘钥，用户通过初级秘钥审核后，录入需要访问的数据目录，系统会发送对应的中级秘钥至用户端，用户通过录入中级秘钥调用对应的数据访问通道搭建算法，实现数据访问通道的搭建，搭建完成后，系统会发送对应的数据解密秘钥至用户端，用于通过录入解密秘钥，方可实现目标数据的访问，未录入此次需访问的数据目录的数据处于随机加密状态。5.如权利要求1所述的区块链大数据安全处理系统,其特征在于：用户端与随机加密模块通过相互独立的双通道连接，在任意一个通道进行通讯时，另一个备用通道进行密钥更新。6.如权利要求1所述的区块链大数据安全处理系统,其特征在于：所述随机加密模块加密时，首先随机将每个mpt树储存节点内的数据分为若干个数据群，然后随机调用对应的加密算法实现每个数据群的单独加密。7.如权利要求1所述的区块链大数据安全处理系统,其特征在于：还包括：动态身份识别模块，用于在数据访问的过程中以弹出对话框的模式进行用户身份的动态识别，动态识别结果正确，则数据访问可继续，动态识别结果错误，数据访问通道切断，随机加密模块启动完成对应mpt树储存节点内的数据的随机加密，并启动预警模块将此次访问情况反馈至管理者终端。8.区块链大数据安全处理方法，其特征在于：包括如下步骤：s1、基于预设的数据挖掘模型实现目标数据的定向采集；s2、基于sparkr的并行化k-means算法实现大数据的预分类；s3、基于哈希函数为不同的大数据分配不同的数据标识；s4、根据数据标识的类型为大数据匹配对应的mpt树储存节点和数据计算节点，并搭建对应的数据传输通道；s5、实现每个mpt树储存节点内的数据以及数据访问通道搭建算法的随机加密，每进行一次数据访问，即进行一次加密算法的更新。9.如权利要求8所述的区块链大数据安全处理方法，其特征在于：根据录入的生物特征模型实现用户身份的识别及权限的分配，该分配的权限为可访问数据权限，属于初级秘钥，用户通过初级秘钥审核后，录入需要访问的数据目录，系统会发送对应的中级秘钥至用户
端，用户通过录入中级秘钥调用对应的数据访问通道搭建算法，实现数据访问通道的搭建，搭建完成后，系统会发送对应的数据解密秘钥至用户端，用于通过录入解密秘钥，方可实现目标数据的访问，未录入此次需访问的数据目录的数据处于随机加密状态。10.如权利要求8所述的区块链大数据安全处理方法，其特征在于：所述步骤s5中，在数据随机加密时，首先随机将每个mpt树储存节点内的数据分为若干个数据群，然后随机调用对应的加密算法实现每个数据群的单独加密。