进行元数据打包与解析的方法的制作方法
数字图书馆中文献元数据自动提取与处理方法
数字图书馆中文献元数据自动提取与处理方法随着数字图书馆的快速发展和信息技术的不断进步，越来越多的中文文献被数字化并存储在数字图书馆中。
这些文献包含了各种各样的信息，如标题、作者、摘要、关键词等。
然而，由于文献数量庞大，人工提取和处理这些元数据变得非常耗时耗力。
因此，数字图书馆中文献元数据自动提取与处理方法应运而生。
数字图书馆中文献元数据的自动提取与处理是指利用计算机技术，通过对文献中的内容进行智能识别和分析，从中提取出关键信息，并进行进一步的处理和组织，以便更好地管理和利用这些文献。
下面介绍几种常用的方法：1. 文本挖掘技术：文本挖掘技术是一种通过机器学习和自然语言处理等方法，从文本数据中自动提取或推断出有价值的信息的技术。
在数字图书馆中，可以利用文本挖掘技术来提取文献的标题、作者、摘要等信息。
例如，可以使用自然语言处理技术分析文献中的文字，通过识别关键词、实体名称等来提取元数据。
2. 信息抽取技术：信息抽取技术是一种从非结构化文本数据中提取结构化信息的方法。
在数字图书馆中，可以利用信息抽取技术从文献中抽取出各种元数据信息。
例如，可以使用基于规则的抽取方法，通过事先定义的规则来抽取出标题、作者、摘要等字段的值。
另外，还可以使用基于机器学习的抽取方法，通过训练一个模型来自动学习和提取元数据。
3. 文献标引技术：文献标引技术是一种将文献内容与已知的标准词汇进行匹配和标注的方法。
在数字图书馆中，可以利用文献标引技术来提取文献的主题词、关键词等信息。
例如，可以使用现有的文献标引系统，通过匹配文献内容与标准词汇，自动提取出与文献内容相关的术语和关键词。
为了使提取和处理的元数据更加准确和可靠，需要注意以下几个方面：1. 强化数据清洗：在进行元数据提取和处理之前，需要对原始数据进行清洗，去除无用信息和噪声。
例如，去除文本中的HTML标签、过滤掉特殊字符等。
这样可以提高后续处理的准确性和效率。
2. 结合多种方法：元数据的提取和处理是一项复杂的任务，不存在一种单一的方法适用于所有文献。
元数据映射java -回复
元数据映射java -回复关于元数据映射的Java实现方法。
第一步：了解元数据在开始讨论元数据映射的Java实现方法之前，我们首先需要了解元数据是什么。
元数据是描述数据的数据，通常包含有关数据类型、大小、格式、结构和其他一些关键信息。
元数据对于数据管理和数据处理非常重要，它可以帮助我们更好地理解和利用数据。
第二步：什么是元数据映射元数据映射是将元数据与数据之间的关系进行建模的过程。
它可以帮助我们理解数据的结构和意义，并为数据处理和数据分析提供更好的基础。
在Java中，我们可以使用不同的方法来实现元数据映射。
第三步：使用Java注解进行元数据映射Java注解是一种在代码中添加元数据信息的方式。
我们可以使用注解来标记类、方法、变量等，并将相应的元数据与它们关联起来。
在元数据映射中，我们可以使用注解来标记实体类、数据库表和字段，将它们之间的关系进行建模。
例如，我们可以使用@Entity注解标记实体类，使用@Table注解指定数据库表的名称，使用@Column注解指定字段的名称和类型等。
使用Java注解进行元数据映射的好处是简单易用，不需要额外的代码来实现。
但是它的局限性在于只能通过反射的方式获取注解信息，可能会对性能产生一定的影响。
第四步：使用Java反射进行元数据映射Java反射是在运行时获取类的信息和调用类的方法的一种机制。
我们可以使用反射来获取类的注解信息，并根据注解信息来进行元数据映射。
在元数据映射中，我们可以使用反射来获取标记了注解的实体类、表和字段，并根据注解的信息来进行数据库操作。
通过反射，我们可以动态地获取类的结构和属性，并将它们映射到数据库的表和字段上。
使用Java反射进行元数据映射的好处是灵活性高，可以在运行时动态地进行映射操作。
但是它的缺点是相对复杂，需要编写更多的代码来实现。
第五步：使用Java框架进行元数据映射除了使用Java注解和反射进行元数据映射外，我们还可以利用一些Java 框架来简化元数据映射的过程。
数据仓库主题设计及元数据设计
明确仓库的对象：主题和元数据大多数商务数据都是多维的，所以采集和表示三维以上的数据不能完全借用业务数据库设计中的方法，必须有一种新的方法来表达多维数据。
现阶段流行的有2种方法，一是面向对象方法，即把商务数据抽象为对象，再使用Rational Rose等对象建模工具来表达这些对象；另一种方法就是使用信息包图，这是一种简便且高效的方法，在项目中使用的普及率很高。
信息包图实际上是自上而下数据建模方法的一个很好的工具。
自上而下的建模技术从用户的观点开始设计。
用户的观点是通过与用户交流得到的，可以进一步明确用户的信息需求。
自上而下的方法几乎考虑了所有的信息源，以及这些信息源影响商务活动的方式，它使得设计者可以围绕着一个通常的主题或商务领域进行信息包的开发。
下面就详述如何通过信息打包技术建立信息包图，从而确定数据仓库中的主题和元数据。
3.4.1 信息打包技术1．信息打包技术的基本使用信息打包法是一种自顶向下的设计方法，它从管理者的角度出发把焦点集中在企业的一个或几个主题上，着重分析主题所涉及数据的多维特性。
此法具体分4个阶段：（1）采用自顶向下的方法对商务数据的多维特性进行分析，用信息打包图表示维度和类别之间的传递和映射关系，建立概念模型。
其中类别是按一定的标准对一个维度的分类划分，如产品可按颜色、质地、产地和销地等不同标准分类。
（2）对企业的大量的指标实体数据进行筛选，提取出可利用的中心指标。
其中指标也称为关键性能指标和关键商务测量的值，是在维度空间衡量商务信息的一种方法。
比如产品收入金额、原材料消耗、补充新雇员或设备运行时间等都可以叫做指标。
（3）在信息打包图的基础上构造星形图，对其中的详细类别实体进行分析，进一步扩展为雪花图，建立逻辑模型。
（4）在星形图和雪花图的基础上，根据所定义数据标准，通过对实体、键标、非键标、数据容量、更新频率和实体特征进行定义，完成物理数据模型的设计。
信息包图可以帮助用户完成以下工作：定义某一商务中涉及的共同主题范围，例如：时间、顾客、地理位置和产品。
简述数据解析的方式
简述数据解析的方式数据解析是指将原始数据转换为可读性更强、更易于理解的形式的过程。
在计算机科学领域，数据解析是非常重要的，因为它可以帮助我们更好地理解和利用数据。
数据解析的方式有很多种，下面将简述其中几种常见的方式。
1. XML解析XML是一种标记语言，它可以用来描述数据的结构和内容。
XML解析是将XML文档转换为可读性更强的形式的过程。
XML解析器可以将XML文档解析为树形结构，然后我们可以使用编程语言来访问和操作这个树形结构。
XML解析器有很多种，比如DOM解析器和SAX解析器。
2. JSON解析JSON是一种轻量级的数据交换格式，它比XML更简单、更易于理解。
JSON解析是将JSON文档转换为可读性更强的形式的过程。
JSON解析器可以将JSON文档解析为对象或数组，然后我们可以使用编程语言来访问和操作这些对象或数组。
JSON解析器有很多种，比如GSON和Jackson。
3. CSV解析CSV是一种常见的数据格式，它以逗号分隔字段。
CSV解析是将CSV 文件转换为可读性更强的形式的过程。
CSV解析器可以将CSV文件解析为表格，然后我们可以使用编程语言来访问和操作这个表格。
CSV 解析器有很多种，比如OpenCSV和SuperCSV。
4. HTML解析HTML是一种标记语言，它用于创建网页。
HTML解析是将HTML文档转换为可读性更强的形式的过程。
HTML解析器可以将HTML文档解析为DOM树，然后我们可以使用编程语言来访问和操作这个DOM树。
HTML解析器有很多种，比如Jsoup和HtmlUnit。
5. 正则表达式解析正则表达式是一种用于匹配字符串的模式。
正则表达式解析是将字符串按照某种模式进行匹配的过程。
正则表达式解析器可以将字符串解析为匹配某种模式的结果，然后我们可以使用编程语言来访问和操作这个结果。
正则表达式解析器有很多种，比如Java的Pattern和Matcher。
总之，数据解析是将原始数据转换为可读性更强、更易于理解的形式的过程。
ccs sdk log metadata 处理机制
ccs sdk log metadata 处理机制
一、概述
ccs sdk（Client Connectivity Service Software Development Kit）日志元数据处理机制是用于处理和解析日志数据的重要环节。
它涉及到日志数据的收集、存储、分析和展示等多个方面。
二、日志元数据的处理流程
1. 数据收集：ccs sdk通过SDK提供的接口，将应用程序中的日志数据收集起来，并按照一定的格式进行打包。
2. 解析处理：在收集到日志数据后，需要进行解析处理，提取出有用的元数据信息，如时间戳、设备ID、应用程序ID等。
3. 存储与备份：解析处理后的元数据信息需要被存储到数据库或文件系统中，以便后续的查询和分析。
同时，为了防止数据丢失，还
需要对数据进行备份。
三、元数据解析机制的实现
ccs sdk的日志元数据解析机制通常采用特定的算法和规则，对
日志数据进行解析和处理。
这些算法和规则通常会根据应用程序的特
点和需求进行定制。
一般来说，解析机制会涉及到日志数据的格式、
数据类型、时间戳格式等多个方面。
四、元数据的应用
日志元数据在很多场景下都有着广泛的应用，如性能分析、故障诊断、安全监控等。
通过对日志元数据的分析，可以获取到应用程序
的运行状态和性能指标，从而为优化和改进应用程序提供有力的支
持。
五、总结
ccs sdk的日志元数据处理机制是整个日志系统的重要组成部分，它涉及到多个环节和流程。
通过对日志数据的收集、存储、分析和展示等多个方面进行深入分析和研究，我们可以更好地理解和利用日志数据，为优化和改进应用程序提供有力的支持。
元数据 操作手册
元数据操作手册一、什么是元数据元数据是指描述数据的数据，它提供了对数据的定义和描述，使得数据可以更好地被管理、组织和利用。
元数据包括关于数据的各种属性、特征和关系，它可以帮助用户更好地理解和使用数据。
二、元数据的分类1. 技术元数据：技术元数据主要包括数据库表结构、字段定义、索引描述、数据字典等信息，它对于数据的存储、访问和维护具有重要作用。
2. 业务元数据：业务元数据描述了数据在业务过程中的意义和关系，它包括业务实体、属性、规则、规范等信息，对于业务理解和决策起到关键作用。
3. 行为元数据：行为元数据描述了数据的产生、流转、转换和使用过程，它包括数据质量、数据交换、数据集成等信息，对于数据管控和运营管理非常重要。
4. 上下文元数据：上下文元数据描述了数据所处的环境和背景，它包括数据来源、数据关联、数据时效等信息，对于数据的解释和应用具有重要意义。
三、元数据的管理与维护1. 元数据收集：收集元数据的过程需要依赖数据资产管理工具或元数据管理系统，通过扫描数据库、文件系统、日志等方式搜集数据相关的信息。
2. 元数据存储：元数据存储包括建立元数据仓库、数据目录和元数据数据库，将元数据以结构化的方式存储，便于检索和使用。
3. 元数据管理：元数据管理包括对元数据进行分类、整理、归档和版本控制，确保元数据的准确性、一致性和可用性。
4. 元数据共享：元数据共享通过建立元数据交换标准和共享机制，实现不同系统、部门和组织之间的元数据共享和集成。
四、元数据的应用1. 数据质量管理：通过元数据可以对数据进行质量评估、问题定位和修复，提高数据的准确性和可靠性。
2. 数据集成和交换：通过元数据的描述和映射，可以实现不同数据源之间的集成和交换，提高数据的利用价值。
3. 数据安全和隐私：元数据可以帮助区分敏感数据和非敏感数据，并实施相应的安全策略和隐私保护措施。
4. 数据分析和挖掘：通过元数据的分析和挖掘，可以发现数据之间的关系和规律，支持数据驱动的业务决策和创新。
数据解析方式
数据解析方式
数据解析方式是将原始数据进行处理和解析，以提取出其中的有用信息和具体内容。
常见的数据解析方式有以下几种：
1. 文本解析：对文本数据进行解析，可以使用正则表达式、字符串匹配等方法，提取出特定格式的信息，如从HTML页面中提取出URL链接、从日志文件中提取出关键字等。
2. XML解析：XML是一种用于存储和传输结构化数据的标记语言，可以使用DOM（文档对象模型）或SAX（简单API for XML）等方法对XML格式数据进行解析，以提取出其中的标签和属性信息。
3. JSON解析：JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于前后端数据传输，可以使用JSON 库或内置函数对JSON格式数据进行解析，以提取出其中的键值对和数组元素。
4. 图像解析：图像解析是指对图像数据进行分析和处理，以提取出其中的图像特征、颜色、目标物体等信息。
常用的图像解析方法包括边缘检测、特征提取、目标识别等。
5. 视频解析：视频解析是指对视频数据进行分析和处理，以提取出其中的关键帧、运动轨迹、目标跟踪等信息。
常用的视频解析方法包括光流法、背景建模、目标检测等。
这些数据解析方式常常结合使用，根据具体需求选择合适的方
法进行数据处理和解析，以满足对数据的分析、建模和应用等需求。
元数据的数据结构及该元数据的处理方法
元数据的数据结构及该元数据的处理方法元数据是描述数据的数据，它包括数据的属性、特征和结构等信息，用于描述和组织数据集合。
元数据的数据结构和处理方法对于数据的管理和利用非常关键。
下面将详细介绍元数据的数据结构以及处理方法，包括元数据的分类、元数据的数据结构模型、元数据的采集和管理方法等。
一、元数据的分类元数据可以按照不同的维度进行分类，包括以下几种分类方式：1.技术元数据和业务元数据：技术元数据主要描述数据的存储、传输和处理等技术细节，如数据格式、数据源、数据传输方式等；业务元数据则更关注数据的业务含义和关联关系，如数据的定义、数据的归属、数据的用途等。
2.概念元数据和物理元数据：概念元数据描述数据的概念模型，包括数据的逻辑结构、数据的关系和数据的约束等；而物理元数据则描述数据的物理实现，包括数据的存储方式、数据的索引和数据的分布等。
3.元数据的层次结构：元数据可以分为不同的层次，从宏观到微观，如全局元数据、库级元数据和表级元数据等，不同层次的元数据具有不同的粒度和职责。
二、元数据的数据结构模型1.层次结构模型：元数据可以采用树形或图形结构进行组织和管理，不同层次的元数据之间通过父子节点关联。
这种模型的优点是简单易于理解和使用，但是不够灵活和扩展。
2.关系模型：元数据以关系数据库的形式进行存储和管理，使用关系模型能够更好地处理元数据之间的复杂关系和约束。
这种模型的优点是灵活性强，可以满足不同的查询和操作需求，但是数据存储和查询的效率相对较低。
3.对象模型：元数据以对象的形式进行组织和管理，每个元数据对象包括属性和方法等。
这种模型的优点是具有较好的可扩展性和表达能力，能够更好地描述和处理元数据的复杂关系，但是实现和应用较为复杂。
三、元数据的采集和管理方法1.手工采集方法：手工采集方法是指人工编写代码或通过用户界面输入元数据的方法。
这种方法适合于元数据较少、变动频率不高的场景，但是效率较低，容易出错。
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本技术公开一种进行元数据打包与解析的方法，涉及元数据技术领域，采用技术方案包括：S10、将元数据以文件的形式进行存储，并使用管理工具进行生命周期管理；S20、抽象一
个工程概念，将业务内聚度相近的元数据划分到一个工程中；S30、对同一个工程下的元数据文件进行加密、压缩形成元数据包，完成打包操作；S40、将元数据包迁移部署到服务端，根据服务端获取的元数据请求定位该元数据所在的元数据包，完成元数据的解析。本方法，具有易于迁移部署、安全性高的优点，便于进行多版本管理，可以避免作为源代码的元数据直接暴露给使用者，可以解决ERP系统领域用于业务建模的元数据不好进行统一的管理、迁移以及部署这个难题。
技术要求1.一种进行元数据打包与解析的方法，其特征在于,该方法的实现过程包括：
S10、将元数据以文件的形式进行存储，并使用管理工具进行生命周期管理；
S20、抽象一个工程概念，将业务内聚度相近的元数据划分到一个工程中；
S30、对同一个工程下的元数据文件进行加密、压缩形成元数据包，完成打包操作；
S40、将元数据包迁移部署到服务端，根据服务端获取的元数据请求定位该元数据所在的
元数据包，完成元数据的解析。2.根据权利要求1所述的一种进行元数据打包与解析的方法，其特征在于，在步骤S10中，
所述元数据以json格式的文件进行存储；
所述元数据文件包括头结点、依赖关系和设计器实体；所述头结点用于描述该元数据的基础信息，包括元数据的名称、编号、命名空间、所属业务对象、元数据类型、国际化各项信息；
所述依赖关系用于记录元数据所依赖的元数据，当加载一个元数据时，需要同时将其依赖的元数据加载起来，才能正常使用功能，此时即需要根据依赖关系节点去加载所有的元数据；
所述设计器实体用于元数据设计器界面的载体，反序列化成实体后即可在界面展示。3.根据权利要求2所述的一种进行元数据打包与解析的方法，其特征在于，在步骤S20中，
将业务内聚度相近的元数据划分到一个工程时，
用文件夹去限定不同工程的范围，并用专门的工程文件去标识工程；划分到同一个工程的元数据可以类型不同，每一个工程即是一个完整的功能。4.根据权利要求3所述的一种进行元数据打包与解析的方法，其特征在于，所述元数据以
json格式的文件进行存储、且将业务内聚度相近的元数据划分到一个工程时，
以后缀为“.csproj”的工程文件作为工程描述的载体，并在工程文件中添加元数据工程特殊的节点，用于记录工程的基础信息、依赖关系，元数据打包时所需要的包名、版本各项基础信息也记录在工程文件中。
5.根据权利要求1所述的一种进行元数据打包与解析的方法，其特征在于，在步骤S30中，
进行打包操作的具体执行步骤包括：
S31、在开发环境中触发打包命令；
S32、通过WebApi将命令传递到服务端；
S33、服务端解析传递过来的参数，即工程路径，递归查找工程路径下所有的文件；S34、每一种元数据类型都有特有的文件后缀，并且都在服务端的一个配置文件中配置
好，根据查找出来的工程下的所有文件，根据文件后缀去匹配配置文件中所配置的元数据类型后缀，识别出工程下所有的元数据文件，按照元数据所在的目录结构，拷贝到工程下的一个临时目录下；
S35、将临时目录压缩为后缀为“.mdpkg”的压缩文件，并将临时目录删除。
6.根据权利要求5所述的一种进行元数据打包与解析的方法，其特征在于，所述临时目录
名称由工程名称+36位GUID组成，是动态生成的，打包完后会立即删除。
7.根据权利要求5所述的一种进行元数据打包与解析的方法，其特征在于，进行打包操作
的过程中，还会创建一个命名为manifest.json的清单文件，该清单文件用于记录包中包含了哪些元数据、以及依赖了哪些其他的元数据包，该清单文件会被打包到压缩文件中，解析元数据包即解析该清单文件，从而获得元数据包中的元数据列表信息。
8.根据权利要求7所述的一种进行元数据打包与解析的方法，其特征在于，在步骤S40中，
进行元数据解析的具体操作步骤包括：
S41、在服务端启动服务中注册事件，当服务启动时，递归遍历服务端下所有的元数据
包，解析包中的manifest.json文件，拿到包中的元数据列表，将列表中每个元数据的主键及其所在包的路径作为键值对存入缓存池；
S42、前端功能触发获取元数据的服务；
S43、通过WebApi将命令传递到服务端；
S44、服务端根据传递过来的元数据唯一标识，去缓存池中匹配元数据所在元数据包的路
径；
S45、通过流加载的方式加载元数据包，遍历包中的文件，并根据元数据唯一标识匹配所
要查找的元数据文件，匹配成功后解析元数据文件反序列化为实体返回。
9.根据权利要求8所述的一种进行元数据打包与解析的方法，其特征在于，在步骤S41中，
当服务启动时，递归遍历服务端下所有的元数据包，查找所有的后缀为“.mdpkg”的文件，直接使用流的方式读取压缩文件，解析包中的manifest.json文件。技术说明书一种进行元数据打包与解析的方法技术领域本技术涉及元数据，具体的说是一种进行元数据打包与解析的方法。背景技术目前ERP系统管理软件厂商的业务建模语言大多数为数据库存储的形式，表预置数据的开发内容存在三个明显的弊端：
1、开发内容不宜进行版本管理；
2、开发内容不宜进行迁移，因为开发一个元数据可能需要关联十几张表，需要同时在十
几张表中关联挑选才可进行正确的迁移，容易产生问题；
3、开发内容容易泄露及被篡改，因为开发内容是存储在数据库中，只要使用者知道了表
结构之后，即可通过修改对应字段来篡改数据。
技术内容本技术针对目前技术发展的需求和不足之处，提供一种进行元数据打包与解析的方法，旨在解决ERP系统领域用于业务建模的元数据不好进行统一的管理、迁移以及部署这个难题。
本技术的一种进行元数据打包与解析的方法，解决上述技术问题采用的技术方案如下：一种进行元数据打包与解析的方法，该方法的实现过程包括：S10、将元数据以文件的形式进行存储，并使用管理工具进行生命周期管理；
S20、抽象一个工程概念，将业务内聚度相近的元数据划分到一个工程中；
S30、对同一个工程下的元数据文件进行加密、压缩形成元数据包，完成打包操作；S40、将元数据包迁移部署到服务端，根据服务端获取的元数据请求定位该元数据所在的
元数据包，完成元数据的解析。
在步骤S10中，元数据以json格式的文件进行存储；元数据文件包括头结点、依赖关系和设计器实体；头结点用于描述该元数据的基础信息，包括元数据的名称、编号、命名空间、所属业务对象、元数据类型、国际化各项信息；
依赖关系用于记录元数据所依赖的元数据，当加载一个元数据时，需要同时将其依赖的元数据加载起来，才能正常使用功能，此时即需要根据依赖关系节点去加载所有的元数据；
设计器实体用于元数据设计器界面的载体，反序列化成实体后即可在界面展示。在步骤S20中，将业务内聚度相近的元数据划分到一个工程时，用文件夹去限定不同工程的范围，并用专门的工程文件去标识工程；划分到同一个工程的元数据可以类型不同，每一个工程即是一个完整的功能。具体的，所涉及元数据以json格式的文件进行存储、且将业务内聚度相近的元数据划分到一个工程时，
以后缀为“.csproj”的工程文件作为工程描述的载体，并在工程文件中添加元数据工程特殊的节点，用于记录工程的基础信息、依赖关系，元数据打包时所需要的包名、版本各项基础信息也记录在工程文件中。
在步骤S30中，进行打包操作的具体执行步骤包括：S31、在开发环境中触发打包命令；
S32、通过WebApi将命令传递到服务端；
S33、服务端解析传递过来的参数，即工程路径，递归查找工程路径下所有的文件；S34、每一种元数据类型都有特有的文件后缀，并且都在服务端的一个配置文件中配置
好，根据查找出来的工程下的所有文件，根据文件后缀去匹配配置文件中所配置的元数据类型后缀，识别出工程下所有的元数据文件，按照元数据所在的目录结构，拷贝到工程下的一个临时目录下；
S35、将临时目录压缩为后缀为“.mdpkg”的压缩文件，并将临时目录删除。
具体的，所涉及临时目录名称由工程名称+36位GUID组成，是动态生成的，打包完后会立即删除。
进一步的，进行打包操作的过程中，还会创建一个命名为manifest.json的清单文件，该清单文件用于记录包中包含了哪些元数据、以及依赖了哪些其他的元数据包，该清单文件会被打包到压缩文件中，解析元数据包即解析该清单文件，从而获得元数据包中的元数据列表信息。
在步骤S40中，进行元数据解析的具体操作步骤包括：S41、在服务端启动服务中注册事件，当服务启动时，递归遍历服务端下所有的元数据
包，解析包中的manifest.json文件，拿到包中的元数据列表，将列表中每个元数据的主键及其所在包的路径作为键值对存入缓存池；
S42、前端功能触发获取元数据的服务；
S43、通过WebApi将命令传递到服务端；
S44、服务端根据传递过来的元数据唯一标识，去缓存池中匹配元数据所在元数据包的路
径；
S45、通过流加载的方式加载元数据包，遍历包中的文件，并根据元数据唯一标识匹配所
要查找的元数据文件，匹配成功后解析元数据文件反序列化为实体返回。
在步骤S41中，当服务启动时，递归遍历服务端下所有的元数据包，查找所有的后缀为“.mdpkg”的文件，直接使用流的方式读取压缩文件，解析包中的manifest.json文件。
本技术的一种进行元数据打包与解析的方法，与现有技术相比具有的有益效果是：