本发明涉及一种大数据处理设备。
背景技术：
常用的数据处理设备采用服务器集成网卡的方式，服务器体积庞大、耗电；网卡受限于服务器的机箱尺寸限制，以及传统的cpui/o总线限制，数据端口少，处理效率低。
在高速数据处理中，还经常采用分布式部署的方式，必要时，在前端加入数据分流设备，对数据进行预处理，系统庞大，不仅仅满足不了节能减排的要求，而且增加系统的成本。
技术实现要素：
本发明的目的是解决现有技术存在的问题，提供一种处理效果好、设备体积小，重量轻，耗电少，并可便携移动的大数据处理设备。
实现本发明目的的技术方案是一种大数据处理设备，由电源、接口单元、预处理单元、进程调度芯片和cpu处理单元组成；所述电源为双冗余电源，为接口单元、预处理单元、进程调度芯片和cpu处理单元供电；所述预处理单元为多个fpga芯片；所述cpu处理单元包括多个嵌入设置的cpu。
所述接口单元包括多个万兆的光/电接口、多个千兆的光/电接口和多个40g接口。
所述接口单元包括六个万兆的光/电接口、六个千兆的光/电接口和两个40g接口。
所述电源接交流电或者直流电。
采用了上述技术方案，本发明具有以下的有益效果：(1)本发明增加多个fpga芯片进行预处理，同时根据数据流量灵活配备多个cpu进行多核处理，将数据采集、数据过滤和数据处理集中在一个设备中，大大提高了处理效率，也提高了处理速度，特别适合对数据处理延迟要求高的行业，如金融、证券等等。
(2)本发明采用嵌入式cpu，使得设备体积小，重量轻，耗电少，并可便携移动，节约了功耗和体积，在批量部署时能节约大量成本和占地面积。
(3)本发明接口单元采用模块化设计，针对以太网链路，提供千兆、万兆的光/电接口以及40g信号接口，支持以太网的全制式规程，规避了常规应用中网卡的限制，对接入链路提供最大的灵活性。
(4)本发明的电源模块采用冗余电源设计，支持交直流供电。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明，其中
图1为本发明的结构框图。
图2为本发明的接口单元的结构图。
附图中标号为：
电源1、接口单元2、预处理单元3、进程调度芯片4、cpu处理单元5。
具体实施方式
(实施例1)
见图1和图2，本实施例的一种大数据处理设备，由电源1、接口单元2、预处理单元3、进程调度芯片4和cpu处理单元5组成；所述电源1为双冗余电源，为接口单元2、预处理单元3、进程调度芯片4和cpu处理单元5供电；所述预处理单元3为多个fpga芯片；所述cpu处理单元5包括多个嵌入设置的cpu。所述接口单元2包括多个万兆的光/电接口、多个千兆的光/电接口和多个40g接口。所述接口单元2包括六个万兆的光/电接口、六个千兆的光/电接口和两个40g接口。所述电源1接交流电或者直流电。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。