文件数据写入方法、装置及计算机可读存储介质与流程

本发明涉及大数据技术领域，尤其涉及一种文件数据写入方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

随着大数据的兴起，人们在日常的网络活动，如浏览网页，上传数据，下载数据等过程中会产生非常庞大的数据，这些产生的数据会形成千万级的文件数据，因此对于千万级的文件数据处理需求也越来越多。

但因为千万级的文件数据包含的数据量庞大，导致在对其进行写入处理时，占用计算内存过多，且写入效率低下，因此对于如何以低成本，高效率的实现千万级文件数据的写入需求越来越多。

技术实现要素：

本发明提供一种文件数据写入方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其主要目的在于解决千万级文件数据写入效率低，成本高的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种文件数据写入方法，包括：

将获取的文件进行存储，并生成文件任务列表；

调用所述文件任务列表中的文件以汇集为临时文件集，并将所述临时文件集中的文件按照关键字进行分类；

根据所述分类从所述临时文件集中选取文件放入预设的任务队列中；

将所述任务队列中的文件写入预设的电子设备。

可选地，所述将所述临时文件集中的文件按照关键字进行分类，包括：

利用第一概率公式计算所述临时文件集中每一个文件包含的信息词的概率；

根据所述信息词的概率，利用第二概率公式计算所述信息词按照不同排列组合排列成语句的语句概率；

按照所述语句概率，选择k个排列组合，得到语句概率集；

计算所述语句概率集中的语句与预设的关键字集中的关键字的相似度，得到相似度结果；

根据所述相似度结果对所述文件集中每一个文件进行分类。

可选地，所述利用第一概率公式计算所述临时文件集中每一个文件包含的信息词的概率，包括：

利用如下第一概率计算公式计算出第n信息词出现的概率p(c)：

p(c)＝p(wn|w1,…wn-1)

其中，wn为所述第n信息词，p(wn|w1,…wn-1)为条件概率计算，表示所述第n-1信息词出现时，第n信息词出现的概率。。

可选地，所述利用第二概率公式计算所述信息词按照不同排列组合排列成语句的语句概率，包括：

利用如下第二概率计算公式计算文件s中的所述信息词按照w1,w2…wm序列排列组合为语句的语句概率p(s)：

p(s)＝p(w1)p(w2|w1)…p(wm|wm-n+1,…wm-1)

其中，wm表示文件中第m个信息词，p(wm|wm-n+1,…wm-1)为条件概率，表示第wm-n+1信息词出现的情况下wm出现的概率。

可选地，所述计算所述语句概率集中的语句与预设的关键字集中的关键字的相似度，得到相似度结果，包括：

利用如下相似度计算公式计算所述语句概率集中的语句与预设的关键字集中关键字的相似度sim：

其中，gi为所述预设的关键词集g＝{g1,g2…gt}中的任一关键字；qa为所述语句概率集中的任一语句；count为求相似运算；argmax为求极大值运算；t为所述关键词集中关键词的个数。可选地，所述根据所述分类从所述临时文件集中选取文件放入预设的任务队列中，包括：

当所述任务队列中出现空位时，判断所述临时文件集中是否存在与所述任务队列中的文件具有相同分类的文件；

若所述临时文件集中存在与所述任务队列中的文件具有相同分类的文件，则任意选择其中一个相同分类的文件，及若所述临时文件集中不存在与所述任务队列中的文件具有相同分类的文件，则选择下一个分类中的一个文件；

计算所述选择的文件的准入值zi：

zi＝pi+di+ti，

其中，pi为选择的文件的队列优先级；di为所述选择的文件的绝对截止期限；ti为所述选择的文件的写入周期；

若所述准入值zi小于或等于一个准入阈值x，则拒绝所述选择的文件进入所述任务队列；

若所述准入值zi大于所述准入阈值x，则同意所述选择的文件进入所述任务队列。

可选地，该方法还包括对所述任务队列中的文件写入预设的电子设备的过程执行异常监测，得到监测结果，将所述监测结果进行输出。

为了解决上述问题，本发明还提供一种文件数据写入装置，所述装置包括：

文件获取模块，用于将获取的文件进行存储，并生成文件任务列表；

关键字分类模块，用于调用所述文件任务列表中的文件以汇集为临时文件集，并将所述临时文件集中的文件按照关键字进行分类；

文件写入模块，用于根据所述分类从所述临时文件集中选取文件放入预设的任务队列中，将所述任务队列中的文件写入预设的电子设备；

异常监测模块，用于在将所述任务队列中的文件写入预设的电子设备的过程执行异常监测，得到监测结果，将所述监测结果进行输出。

为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：

存储器，存储至少一个指令；及

处理器，执行所述存储器中存储的指令以实现上述中任意一项所述的文件数据写入方法。

为了解决上述问题，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有至少一个指令，所述至少一个指令被电子设备中的处理器执行以实现上述中任意一项所述的文件数据写入方法。

本发明实施例获取多个文件，并将所述文件进行存储，得到文件任务列表，获取的文件可能数量庞大难以短时间处理，先进行存储，以便后续进一步进行处理；调用所述文件任务列表中的文件，汇集为临时文件集，并将所述临时文件集中的文件按照关键字进行分类，得到分类任务表，根据所述关键字，将文件按照文件内内包含的内容进行分类，以便后续更快速的对文件进行读写；选取所述分类任务表中具有相同分类的文件放入预设的任务队列中，当所述任务队列中出现空位时，优先选取和任务队列中具有相同分类的文件放入任务队列中，直到所述分类任务列表中与所述任务队列中具有相同分类的文件全部放入任务队列后，随机选取和任务队列中分类不同的文件继续放入所述任务队列中，将所述任务队列中的文件写入预设的电子设备，不同类型的文件写入配置不同，在写入不同类型文件时需要进行配置的更改，本发明将内容相似的文件放在一起进行文件写入，实现了低计算内存占用的快速文件写入。因此本发明提出的文件数据写入方法、装置及计算机可读存储介质，可以实现对千万级文件数据的低成本，高效率地写入。

附图说明

图1为本发明一实施例提供的文件数据写入方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例提供的文件数据写入方法的模块示意图

图3为本发明一实施例提供的文件数据写入方法的电子设备的内部结构示意图；

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明提供一种文件数据写入方法。参照图1所示，为本发明一实施例提供的文件数据写入方法的流程示意图。该方法可以由一个装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现。

在本实施例中，文件数据写入方法包括：

s1、将获取的文件进行存储，并生成文件任务列表。

详细地，所述将所述原始文件进行存储，包括：

利用nas(networkattachedstorage：网络附属存储)对用户通过客户端上传的文件进行存储。

所述nas是指连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”，是一种专用数据存储服务器，以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低成本。本发明实施例利用nas对所述上传文件进行存储，能有效提高存储效率。

当存储完成后，得到所述文件任务列表。

s2、调用所述文件任务列表中的文件以汇集为临时文件集，并将所述临时文件集中的文件按照关键字进行分类。

优选地，本发明实施例获取的文件数量非常庞大，需要对获取到的文件进行分类，以便后续更加快速的实现文件的写入。

详细地，所述s2包括：

调用所述文件任务列表中的多个文件，将所述多个文件汇集为临时文件集；

利用第一概率公式计算所述临时文件集中每一个文件包含的信息词的概率；

根据所述信息词的概率，利用第二概率公式计算所述信息词按照不同排列组合排列成语句的语句概率；

按照所述语句概率，选择k个排列组合，得到语句概率集；

计算所述语句概率集中的语句与预设的关键字集中的关键字的相似度，得到相似度结果；

根据所述相似度结果对所述文件集中每一个文件进行分类。

所述信息词指的是含有所述文件中特征信息的词语，如含有网络连接的文件将其定义为网页文件，含有计算机代码的文件将其定义为源码文件等。

详细地，本发明实施例可利用悲观锁方式调用所述文件任务列表中的多个文件。

所述悲观锁方式指的是假设每次调用所述文件时，都会有其他进程在修改所述文件，所以每次调用时都会对所述文件进行锁定，使其他进程无法对所述文件进行修改。

当调用所述文件任务列表中的多个文件后，将所述多个文件进行汇集，得到所述临时文件集。

进一步地，所述利用第一概率公式计算计算所述临时文件集中每一个文件包含的信息词的概率，包括：

利用如下第一概率计算公式计算出第n信息词出现的信息词的概率p(c)：

p(c)＝p(wn|w1,…wn-1)

其中，wn为所述第n信息词，p(wn|w1,…wn-1)为条件概率计算，表示所述第n-1信息词出现时，第n信息词出现的概率。

进一步地，所述根据所述信息词的概率，利用第二概率公式计算所述信息词按照不同排列组合排列成语句的语句概率，包括：

对于所述临时文件集中任一包含m个信息词的文件s＝{w1,w2…wm}，根据所述信息词概率p(c)计算所述文件s中的所述信息词按照w1,w2…wm序列排列组合为语句的语句概率p(s)：

p(s)＝p(w1)p(w2|w1)…p(wm|wm-n+1,…wm-1)

其中，wm表示所述文件s中第m个信息词，p(wm|wm-n+1,…wm-1)为条件概率，表示第wm-n+1信息词出现的情况下wm出现的概率。

进一步地，计算出所有肯能的信息词排列成的语句的语句概率p(s)，根据所述语句概率p(s)，选择出k个所述语句概率最大的信息词的排列组合，得到语句概率集，所述语句概率集表示为q＝{q1,q2…qh}。

进一步地，所述计算所述语句概率集中的语句与预设的关键字集中的关键字的相似度，得到相似度结果，包括：

利用如下相似度计算公式计算所述语句概率集中的语句与预设的关键字集g＝{g1,g2…gt}中相似度最大的关键字的相似度sim：

其中，gi为所述关键词集中的任一关键字；qa为所述语句概率集中的任一语句；count为求相似运算；argmax为求极大值运算；t为所述关键词集中关键词的个数。

当所述语句概率集中的所有语句完成上述计算后，根据计算得到的相似度结果，对所述文件集中每一个文件信进行分类，将具有相同分类的文件汇集在一起，得到所述分类任务表。

s3、根据所述分类从所述临时文件集中选取文件放入预设的任务队列中，将所述任务队列中的文件写入预设的电子设备。

本发明实施例中，由于所述任务队列中的文件包含的数据量非常大，若要一起进行文件写入会导占用大量计算内存，且写入耗时长，成本高，因此需要优先选择所述分类任务表中具有相同分类的文件放入所述任务队列，以实现优先处理相同类型的文件写入，减少计算内存占用量，低文件写入的成本。

所述任务队列是一个有预设的长度阈值的队列，当所述任务队列中的文件个数小于所述长度阈值时，从所述分类任务表中随机选取满足预设的准入原则的文件放入所述任务队列，直至所述任务队列中的文件个数等于所述长度阈值；

当所述任务队列中的文件个数大于或等于所述长度阈值时，暂停从所述分类任务表中随机选取满足所述准入原则的文件放入所述任务队列。

进一步地，所述根据所述分类从所述临时文件集中选取文件放入预设的任务队列中，包括：

当所述任务队列中出现空位时，判断所述临时文件集中是否存在与所述任务队列中的文件具有相同分类的文件；

若所述临时文件集中存在与所述任务队列中的文件具有相同分类的文件，则任意选择其中一个相同分类的文件，及若所述临时文件集中不存在与所述任务队列中的文件具有相同分类的文件，则选择下一个分类中的一个文件；

计算所述选择的文件的准入值zi：

zi＝pi+di+ti，

其中，pi为选择的文件的队列优先级；di为所述选择的文件的绝对截止期限；ti为所述选择的文件的写入周期；

若所述准入值zi小于或等于一个准入阈值x，则拒绝所述选择的文件进入所述任务队列；

若所述准入值zi大于所述准入阈值x，则同意所述选择的文件进入所述任务队列。

s4、在将所述任务队列中的文件写入预设的电子设备的过程执行异常监测，得到监测结果，将所述监测结果进行输出。

详细地，所述s4包括：

收集文件写入过程中的写入日志并将所述写入日志进行存储；

将所述存储的写入日志和预设的异常关键字集输入至预设的分析算法，得到分析结果，将所述分析结果进行汇集，得到所述监测结果；

将所述监测结果进行输出。

进一步地，所述收集文件写入过程中的写入日志，包括：

利用现有的agent技术实现对所述任务队列中的文件写入预设的电子设备的过程产生的写入日志进行自动采集。

所述agent技术是一种处于一定环境下包装的计算机系统，可实现设计目的，能在所述环境下灵活的，自主的活动。

进一步地，由于收集的所述写入日志可能数据量庞大，所以需要先进行存储，然后对所述写入日志进一步的进行分析。

详细地，将所述存储的写入日志和预设的异常关键字集输入至预设的分析算法，得到分析结果，包括：

利用如下预设的分析算法将所述存储的写入日志进行分析计算，得到所述分析结果f：

其中，yi表示所述异常关键字集中第i个异常关键字；n为所述异常关键字集中异常关键字的数量，w为误差因子；为所述写入日志。

进一步地，当所有存储的写入日志通过所述分析算法计算完成后，得到所述分析结果，即为所述监测结果，将所述监测结果进行输出。

本发明实施例获取多个文件，并将所述文件进行存储，得到文件任务列表，获取的文件可能数量庞大难以短时间处理，先进行存储，以便后续进一步进行处理；调用所述文件任务列表中的文件，汇集为临时文件集，并将所述临时文件集中的文件按照关键字进行分类，得到分类任务表，根据所述关键字，将文件按照文件内内包含的内容进行分类，以便后续更快速的对文件进行读写；选取所述分类任务表中具有相同分类的文件放入预设的任务队列中，当所述任务队列中出现空位时，优先选取和任务队列中具有相同分类的文件放入任务队列中，直到所述分类任务列表中与所述任务队列中具有相同分类的文件全部放入任务队列后，随机选取和任务队列中分类不同的文件继续放入所述任务队列中，将所述任务队列中的文件写入预设的电子设备，不同类型的文件写入配置不同，在写入不同类型文件时需要进行配置的更改，本发明将内容相似的文件放在一起进行文件写入，实现了低计算内存占用的快速文件写入。因此本发明提出的文件数据写入方法、装置及计算机可读存储介质，可以实现对千万级文件数据的低成本，高效率地写入。

如图2所示，是本发明文件数据写入装置的功能模块图。

本发明所述文件数据写入装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述文件数据写入装置可以包括文件获取模块101、关键字分类模块102、文件写入模块103和异常监测模块104。本发所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。

在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：

所述文件获取模块101用于用于将获取的多个文件进行存储，并生成文件任务列表。

详细地，所述文件获取模块101利用nas(networkattachedstorage：网络附属存储)技术对用户通过客户端上传的文件进行存储。

所述nas是指连接在网络上，具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”，是一种专用数据存储服务器，以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低成本。本发明实施例利用nas对所述上传文件进行存储，能有效提高存储效率。

当存储完成后，得到所述文件任务列表。

所述关键字分类模块102用于调用所述文件任务列表中的文件以汇集为临时文件集，并将所述临时文件集中的文件按照关键字进行分类。

优选地，本发明实施例获取的文件数量非常庞大，需要对获取到的文件进行分类，以便后续更加快速的实现文件的写入。

详细地，所述关键字分类模块102调用所述文件任务列表中的多个文件，将所述多个文件汇集为临时文件集；

利用第一概率公式计算所述临时文件集中每一个文件包含的信息词的概率；

根据所述信息词的概率，利用第二概率公式计算所述信息词按照不同排列组合排列成语句的语句概率；

按照所述语句概率，选择k个排列组合，得到语句概率集；

计算所述语句概率集中的语句与预设的关键字集中的关键字的相似度，得到相似度结果；

根据所述相似度结果对所述文件集中每一个文件进行分类。

所述信息词指的是含有所述文件中特征信息的词语。

详细地，本发明实施例可利用悲观锁方式调用所述文件任务列表中的多个文件。

所述悲观锁方式指的是假设每次调用所述文件时，都会有其他进程在修改所述文件，所以每次调用时都会对所述文件进行锁定，使其他进程无法对所述文件进行修改。

当所述关键字分类模块102调用所述文件任务列表中的多个文件后，将所述多个文件进行汇集，得到所述临时文件集。

进一步地，所述利用第一概率公式计算计算所述临时文件集中每一个文件包含的信息词的概率，包括：

利用如下第一概率计算公式计算出第n信息词出现的信息词的概率p(c)：

p(c)＝p(wn|w1,…wn-1)

其中，wn为所述第n信息词，p(wn|w1,…wn-1)为条件概率计算，表示所述第n-1信息词出现时，第n信息词出现的概率。

进一步地，所述根据所述信息词的概率，利用第二概率公式计算所述信息词按照不同排列组合排列成语句的语句概率，包括：

对于所述临时文件集中任一包含m个信息词的文件s＝{w1,w2…wm}，根据所述信息词概率p(c)计算所述文件s中的所述信息词按照w1,w2…wm序列排列组合为语句的语句概率p(s)：

p(s)＝p(w1)p(w2|w1)…p(wm|wm-n+1,…wm-1)

其中，wm表示所述文件s中第m个信息词，p(wm|wm-n+1,…wm-1)为条件概率，表示第wm-n+1信息词出现的情况下wm出现的概率。

进一步地，所述关键字分类模块102计算出所有肯能的信息词排列成的语句的语句概率p(s)，根据所述语句概率p(s)，选择出k个所述语句概率最大的信息词的排列组合，得到语句概率集，所述语句概率集表示为q＝{q1,q2…qh}。

进一步地，所述计算所述语句概率集中的语句与预设的关键字集中的关键字的相似度，得到相似度结果，包括：

利用如下相似度计算公式计算所述语句概率集中的语句与预设的关键字集g＝{g1,g2…gt}中相似度最大的关键字的相似度sim：

其中，gi为所述关键词集中的任一关键字；qa为所述语句概率集中的任一语句；count为求相似运算；argmax为求极大值运算；t为所述关键词集中关键词的个数。

当所述语句概率集中的所有语句完成上述计算后，所述关键字分类模块102根据计算得到的相似度结果，对所述文件集中每一个文件信进行分类，将具有相同分类的文件汇集在一起，得到所述分类任务表。

所述文件写入模块103用于根据所述分类从所述临时文件集中选取文件放入预设的任务队列中，将所述任务队列中的文件写入预设的电子设备。

本发明实施例中，由于所述任务队列中的文件包含的数据量非常大，若要一起进行文件写入会导占用大量计算内存，且写入耗时长，成本高，因此需要优先选择所述分类任务表中具有相同分类的文件放入所述任务队列，以实现优先处理相同类型的文件写入，减少计算内存占用量，低文件写入的成本。

所述任务队列是一个有预设的长度阈值的队列，当所述任务队列中的文件个数小于所述长度阈值时，从所述分类任务表中随机选取满足预设的准入原则的文件放入所述任务队列，直至所述任务队列中的文件个数等于所述长度阈值；

当所述任务队列中的文件个数大于或等于所述长度阈值时，暂停从所述分类任务表中随机选取满足所述准入原则的文件放入所述任务队列。

进一步地，所述根据所述分类从所述临时文件集中选取文件放入预设的任务队列中，包括：

当所述任务队列中出现空位时，判断所述临时文件集中是否存在与所述任务队列中的文件具有相同分类的文件；

若所述临时文件集中存在与所述任务队列中的文件具有相同分类的文件，则任意选择其中一个相同分类的文件，及若所述临时文件集中不存在与所述任务队列中的文件具有相同分类的文件，则选择下一个分类中的一个文件；

计算所述选择的文件的准入值zi：

zi＝pi+di+ti，

其中，pi为选择的文件的队列优先级；di为所述选择的文件的绝对截止期限；ti为所述选择的文件的写入周期；

若所述准入值zi小于或等于一个准入阈值x，则拒绝所述选择的文件进入所述任务队列；

若所述准入值zi大于所述准入阈值x，则同意所述选择的文件进入所述任务队列。

所述异常监测模块104用于在将所述任务队列中的文件写入预设的电子设备的过程执行异常监测，得到监测结果，将所述监测结果进行输出。

详细地，所述在将所述任务队列中的文件写入预设的电子设备的过程执行异常监测，得到监测结果，将所述监测结果进行输出包括：

收集文件写入过程中的写入日志并将所述写入日志进行存储；

将所述存储的写入日志和预设的异常关键字集输入至预设的分析算法，得到分析结果，将所述分析结果进行汇集，得到所述监测结果；

将所述监测结果进行输出。

进一步地，所述收集文件写入过程中的写入日志，包括：

利用现有的agent技术实现对所述任务队列中的文件写入预设的电子设备的过程产生的写入日志进行自动采集。

所述agent技术是一种处于一定环境下包装的计算机系统，可实现设计目的，能在所述环境下灵活的，自主的活动。

进一步地，由于收集的所述写入日志可能数据量庞大，所以需要先进行存储，然后对所述写入日志进一步的进行分析。

详细地，将所述存储的写入日志和预设的异常关键字集输入至预设的分析算法，得到分析结果，包括：

利用如下预设的分析算法将所述存储的写入日志进行分析计算，得到所述分析结果f：

其中，yi表示所述异常关键字集中第i个异常关键字；n为所述异常关键字集中异常关键字的数量，w为误差因子；为所述写入日志。

进一步地，当所有存储的写入日志通过所述分析算法计算完成后，得到所述分析结果，即为所述监测结果，将所述监测结果进行输出。

如图3所示，是本发明实现文件数据写入方法的电子设备的结构示意图。

所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11和总线，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如文件数据写入程序12。

其中，所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：sd或dx存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(smartmediacard，smc)、安全数字(securedigital，sd)卡、闪存卡(flashcard)等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如文件数据写入程序12的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(controlunit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如执行文件数据写入程序等)，以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备1的各种功能和处理数据。

所述总线可以是外设部件互连标准(peripheralcomponentinterconnect，简称pci)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称eisa)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。

图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、wi-fi模块等，在此不再赘述。

进一步地，所述电子设备1还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如wi-fi接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。

可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(display)、输入单元(比如键盘(keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是led显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及oled(organiclight-emittingdiode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。

所述电子设备1中的所述存储器11存储的文件数据写入程序12是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：

将获取的文件进行存储，并生成文件任务列表；

调用所述文件任务列表中的文件以汇集为临时文件集，并将所述临时文件集中的文件按照关键字进行分类；

根据所述分类从所述临时文件集中选取文件放入预设的任务队列中；

将所述任务队列中的文件写入预设的电子设备。具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。

进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-onlymemory)。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。