1.本发明属于大数据分析技术领域，具体涉及一种大数据分析任务的高效云配置选择算法。
背景技术：
2.大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为5个v，数据量大、速度快、类型多、价值、真实性。大规模数据分析任务日益增长，涉及的任务内容也日益复杂，其中经常涉及机器学习、自然语言处理和图像处理等方面。与传统计算任务相比，此类任务通常是数据密集型和计算密集型的，需要更长的计算时间和更高的计算成本。
3.因此为了完成大规模数据分析任务，通常利用云计算巨大的计算能力来帮助完成任务。为了大规模分析任务选择可以分级进行运算构建模型，利用中央大数据库模块中的信息运算处理单元分别对算法模块和模型模块进行数据对比，对二级构建模型精准维护，因此需要一种数据分析任务的高效云配置选择算法。
技术实现要素：
4.本发明的目的在于提供一种大数据分析任务的高效云配置选择算法，以解决上述背景技术中提出的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种大数据分析任务的高效云配置选择算法，包括以下步骤：
6.s1：建立中央大数据库模块，中央大数据库模块中分支有信息收集单元、信息运算处理单元以及信息储存运行单元；
7.s2：算法模块是由第一子程序和第二子程序组成，进行系统功能的处理算法信息；
8.基于第一子程序和第二子程序的算法模块传至于中央大数据库模块中；
9.s3：模型模块，利用算法模块中的第一子程序和第二子程序将中央大数据库模块中的信息收集单元中的数据进行输入对比，分级构建模型。
10.优选的，所述中央大数据库模块中的信息收集单元包括数据智能终端信息采集、数据智能传递导向子程序以及数据输出子程序；
11.所述数据智能终端信息采集将云配置所需的信息进行采集，采集后的信息通过互联网传递至信息运算处理单元的输入端。
12.优选的，所述信息运算处理单元接收采集后的信息后，通过信息运算处理单元中的信息筛选子程序进行筛选出所需信息内容；
13.将所筛选出的所需信息通过信息输出端传递至信息储存运行单元。
14.优选的，所述信息储存运行单元将采集到的信息在中央大数据库模块中，运行至算法模块中的第一子程序中，第一子程序根据所接收到的采集信息进行初级构建模型。
15.优选的，所述第一子程序进行初级构建模型后，将构建结果反馈至中央大数据库模块中。
16.优选的，所述中央大数据库模块通过信息储存运行单元将采集到的信息运行至算法模块中的第二子程序中，第二子程序根据所接收到的采集信息进行二级构建模型。
17.优选的，将初级构建模型和二级构建模型的信息反馈至中央大数据库模块中，利用中央大数据库模块中的信息运算处理单元分别对算法模块和模型模块进行数据对比，对二级构建模型精准维护。
18.本发明的技术效果和优点：
19.该大数据分析任务的高效云配置选择算法，根据第一子程序根据所接收到的采集信息进行初级构建模型，第一子程序进行初级构建模型，中央大数据库模块通过信息储存运行单元将采集到的信息运行至算法模块中的第二子程序中，第二子程序根据所接收到的采集信息进行二级构建模型，利用中央大数据库模块中的信息运算处理单元分别对算法模块和模型模块进行数据对比，对二级构建模型精准维护。
具体实施方式
20.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
21.实施例一：
22.一种大数据分析任务的高效云配置选择算法，包括以下步骤：
23.s1：建立中央大数据库模块，中央大数据库模块中分支有信息收集单元、信息运算处理单元以及信息储存运行单元；
24.s2：算法模块是由第一子程序和第二子程序组成，进行系统功能的处理算法信息；
25.基于第一子程序和第二子程序的算法模块传至于中央大数据库模块中；
26.s3：模型模块，利用算法模块中的第一子程序和第二子程序将中央大数据库模块中的信息收集单元中的数据进行输入对比，分级构建模型。
27.进一步，所述中央大数据库模块中的信息收集单元包括数据智能终端信息采集、数据智能传递导向子程序以及数据输出子程序；
28.所述数据智能终端信息采集将云配置所需的信息进行采集，采集后的信息通过互联网传递至信息运算处理单元的输入端。
29.进一步，所述信息运算处理单元接收采集后的信息后，通过信息运算处理单元中的信息筛选子程序进行筛选出所需信息内容；
30.将所筛选出的所需信息通过信息输出端传递至信息储存运行单元。
31.进一步，所述信息储存运行单元将采集到的信息在中央大数据库模块中，运行至算法模块中的第一子程序中，第一子程序根据所接收到的采集信息进行初级构建模型。
32.进一步，所述第一子程序进行初级构建模型后，将构建结果反馈至中央大数据库模块中。
33.进一步，所述中央大数据库模块通过信息储存运行单元将采集到的信息运行至算法模块中的第二子程序中，第二子程序根据所接收到的采集信息进行二级构建模型。
34.进一步，将初级构建模型和二级构建模型的信息反馈至中央大数据库模块中，利
用中央大数据库模块中的信息运算处理单元分别对算法模块和模型模块进行数据对比，对二级构建模型精准维护。
35.实施例二：
36.一种大数据分析任务的高效云配置选择算法，包括以下步骤：
37.s1：建立中央大数据库模块，中央大数据库模块中分支有信息收集单元、信息运算处理单元以及信息储存运行单元；
38.s2：算法模块是为第一子程序，进行系统功能的处理算法信息；
39.基于第一子程序算法模块传至于中央大数据库模块中；
40.s3：模型模块，利用算法模块中的第一子程序将中央大数据库模块中构建模型。
41.进一步，所述中央大数据库模块中的信息收集单元包括数据智能终端信息采集、数据智能传递导向子程序以及数据输出子程序；
42.所述数据智能终端信息采集将云配置所需的信息进行采集，采集后的信息通过互联网传递至信息运算处理单元的输入端。
43.进一步，所述信息运算处理单元接收采集后的信息后，通过信息运算处理单元中的信息筛选子程序进行筛选出所需信息内容；
44.将所筛选出的所需信息通过信息输出端传递至信息储存运行单元。
45.进一步，所述信息储存运行单元将采集到的信息在中央大数据库模块中，运行至算法模块中的第一子程序中，第一子程序根据所接收到的采集信息进行构建模型。
46.进一步，所述第一子程序进行构建模型后，将构建结果反馈至中央大数据库模块中。
47.实施例三：
48.一种大数据分析任务的高效云配置选择算法，包括以下步骤：
49.s1：建立中央大数据库模块，中央大数据库模块中分支有信息收集单元、信息运算处理单元以及信息储存运行单元；
50.s2：算法模块是第二子程序，进行系统功能的处理算法信息；
51.基于第二子程序的算法模块传至于中央大数据库模块中；
52.s3：模型模块，利用算法模块中的第二子程序将中央大数据库模块中的信息收集单元中的数据进行构建模型。
53.进一步，所述中央大数据库模块中的信息收集单元包括数据智能终端信息采集、数据智能传递导向子程序以及数据输出子程序；
54.所述数据智能终端信息采集将云配置所需的信息进行采集，采集后的信息通过互联网传递至信息运算处理单元的输入端。
55.进一步，所述信息运算处理单元接收采集后的信息后，通过信息运算处理单元中的信息筛选子程序进行筛选出所需信息内容；
56.将所筛选出的所需信息通过信息输出端传递至信息储存运行单元。
57.进一步，所述中央大数据库模块通过信息储存运行单元将采集到的信息运行至算法模块中的第二子程序中，第二子程序根据所接收到的采集信息进行构建模型。
58.工作原理：
59.数据智能终端信息采集将云配置所需的信息进行采集，采集后的信息通过互联网
传递至信息运算处理单元的输入端，信息运算处理单元接收采集后的信息后，通过信息运算处理单元中的信息筛选子程序进行筛选出所需信息内容，信息运算处理单元接收采集后的信息后，通过信息运算处理单元中的信息筛选子程序进行筛选出所需信息内容；
60.信息储存运行单元将采集到的信息在中央大数据库模块中，运行至算法模块中的第一子程序中，第一子程序根据所接收到的采集信息进行初级构建模型，第一子程序进行初级构建模型后，将构建结果反馈至中央大数据库模块中；
61.中央大数据库模块通过信息储存运行单元将采集到的信息运行至算法模块中的第二子程序中，第二子程序根据所接收到的采集信息进行二级构建模型，将初级构建模型和二级构建模型的信息反馈至中央大数据库模块中，利用中央大数据库模块中的信息运算处理单元分别对算法模块和模型模块进行数据对比，对二级构建模型精准维护。
62.对实施例1和实施例2进行对比得出，实施例1中可以通过，第一子程序根据所接收到的采集信息进行初级构建模型，第一子程序进行初级构建模型，第二子程序根据所接收到的采集信息进行二级构建模型，利用中央大数据库模块中的信息运算处理单元分别对算法模块和模型模块进行数据对比，对二级构建模型精准维护；
63.对实施例1和实施例3进行对比得出，实施例1中根据第一子程序根据所接收到的采集信息进行初级构建模型，第一子程序进行初级构建模型，第二子程序根据所接收到的采集信息进行二级构建模型，利用中央大数据库模块中的信息运算处理单元分别对算法模块和模型模块进行数据对比，对二级构建模型精准维护。
64.最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换,凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。