1.一种应用于RCFile存储模型的预分配的自适应压缩方法，其特征在于包括以下步骤：
S1：在客户端使用轻量级数据向量预分配算法，将相同或相似的数据向量分配到相应的服务器数据节点，增加同一个服务器数据节点的数据可压缩性；
S2：在服务器数据节点端，使用基于代价的压缩算法，对同一服务器节点数据进行自适应压缩。
2.根据权利要求1所述的应用于RCFile存储模型的预分配的自适应压缩方法，其特征在于，S1中所述在客户端使用轻量级预分配算法，对客户端数据进行分配的过程具体如下：
S11：根据服务器节点历史数据抽样，建立映射至二维第一象限的标准向量空间；
S12：获取任意一个客户端的数据向量，将该数据向量的特征向量与客户端定义的标准向量求得余弦相似值，根据相似值判断该客户端数据向量隶属于哪一个服务器数据节点，记录该服务器数据节点编号Nodenum，并向服务器控制节点发送该数据以及其请求的服务器数据节点编号；
S13：服务器控制节点接收到S12中数据向量和其请求编号Nodenum时，根据设定存储阀值以及实时状态判定其请求编号为Nodenum服务器节点是否可存储数据，如果可以，那么在服务器数据节点直接存储该客户端数据向量；如果不可以，那么根据预先定义的标准向量空间，将客户端数据存储到满足条件的邻近服务器数据节点，并且记录客户端数据实际存储的服务器数据节点编号Node'num；
S14：将S13中服务器数据节点编号Node'num返回给控制节点，更新控制节点中该客户端数据向量存储服务器数据节点编号，再执行S12。
3.根据权利要求1所述的应用于RCFile存储模型的预分配的自适应压缩方法，其特征在于，S2中所述的使用基于代价的压缩算法CCA，对同一服务器节点数据进行自适应压缩具体包括：
S21：获取一个满足压缩条件的服务器数据节点，假设每个服务器数据节点包含m个行组，记录每个行组每行的元素个数为j；
S22：以行组第一行为例，从前m-1个行组第一行随机抽取k个元素(j/m＝λk,λ＝2,4,8,...,2n)，从剩下的行组，也就是第m个行组第一行中选取r个元素(j mod m＝λr,λ＝2,4,8,...,2n)；
S23：合并S22中抽取的数据，形成新的纪录，记NewRow；
S24：对NewRow进行压缩代价分析，对NewRow并发执行多种轻量级压缩算法，记录每一种压缩算法的压缩时间与压缩率，根据压缩时间与压缩率确定压缩代价；
S25：为行组每一行选择代价最小的压缩算法压缩服务器数据节点，再执行S21。