1.一种负载均衡预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：从HBase数据库中获得多个服务器、与各个所述服务器一一对应的区域拥有数、多个区域以及多个区域数据，每个所述区域数据包括区域访问量和区域访问时间；

S2：分别将各个所述区域的区域访问量与所述区域访问时间相除，对应得到各个所述区域的区域访问热度；

S3：根据各个所述服务器所对应的区域拥有数以及多个所述区域的区域访问热度进行热负载的计算，得到各个所述服务器的热负载，并将各个所述服务器所对应的区域拥有数作为各个所述服务器的量负载；

S4：根据各个所述服务器的热负载以及量负载进行总负载的计算，得到各个所述服务器的总负载；

S5：根据所有所述服务器的量负载对所有所述服务器进行划分，得到饥饿服务器组、正常服务器组以及过载服务器组；

S6：根据所述过载服务器组、所述饥饿服务器组以及所述正常服务器组中服务器的总负载、热负载、多个所述区域以及多个所述区域的区域访问热度进行负载均衡分析，得到负载均衡结果；

所述S6的过程包括：

S61：按照所述服务器的总负载从大到小的顺序分别对所述过载服务器组、所述饥饿服务器组以及所述正常服务器组中的服务器进行排序，对应得到排序后过载服务器组、排序后饥饿服务器组以及排序后正常服务器组；

S62：统计所述排序后饥饿服务器组中服务器的总数，得到饥饿服务器总数；

S63：判断所述饥饿服务器总数是否为预设阈值，若是，则将所述排序后正常服务器组作为所述排序后饥饿服务器组，并执行S64；若否，则执行S64；

S64：判断所述排序后过载服务器组中第一个服务器的总负载是否大于所述排序后饥饿服务器组中最后一个服务器的总负载，若是，则执行S65；若否，则执行S66；

S65：筛选所述排序后过载服务器组中第一个服务器内所有所述区域的区域访问热度的最大值，筛选后得到最大区域访问热度，并将所述最大区域访问热度所对应的区域移动至所述排序后饥饿服务器组中，并执行S67‑S68；

S66：筛选所述排序后过载服务器组中最后一个服务器内所有所述区域的区域访问热度的最小值，筛选后得到最小区域访问热度，并将所述最小区域访问热度所对应的区域移动至所述排序后饥饿服务器组中，并执行S67‑S68；

S67：统计所述排序后过载服务器组中服务器的总数，得到过载服务器总数；

S68：判断所述过载服务器总数是否为所述预设阈值，若否，则返回S3；若是，则将已达到负载均衡作为负载均衡结果。

2.根据权利要求1所述的负载均衡预测方法，其特征在于，所述S3的过程包括：基于第一式，根据各个所述服务器所对应的区域拥有数以及多个区域访问热度进行热负载的计算，得到各个所述服务器的热负载，所述第一式为：，

其中， 为第 个服务器的热负载， 为第 个服务器的第 个区域访问热度， 为第 个服务器的区域拥有数；

将各个所述服务器所对应的区域拥有数作为各个所述服务器的量负载。

3.根据权利要求1所述的负载均衡预测方法，其特征在于，所述S4的过程包括：基于第二式，根据各个所述服务器的热负载以及量负载进行总负载的计算，得到各个所述服务器的总负载，所述第二式为：，

其中， 为第 个服务器的总负载， 为第 个服务器的量负载， 为第个服务器的热负载， 为第 个服务器的热负载， 为第 个服务器的量负载，为服务器总数。

4.根据权利要求1所述的负载均衡预测方法，其特征在于，所述S5的过程包括：基于第三式，根据所有所述服务器的量负载进行预期最大负载的计算，得到预期最大负载，所述第三式为：，

其中， 为预期最大负载， 为第 个服务器的量负载，为服务器总数，为偏移量；

基于第四式，根据所有所述服务器的量负载进行预期最小负载的计算，得到预期最小负载，所述第四式为：，

其中， 为预期最小负载， 为第 个服务器的量负载，为服务器总数，为偏移量；

若所述服务器的量负载小于所述预期最小负载，则将所述服务器的量负载对应的服务器作为饥饿服务器；若所述服务器的量负载大于或者等于所述预期最小负载，且小于或者等于所述预期最大负载，则将所述服务器的量负载对应的服务器作为正常服务器；若所述服务器的量负载大于所述预期最大负载，则将所述服务器的量负载对应的服务器作为过载服务器；

集合所有所述饥饿服务器得到饥饿服务器组，并集合所有所述正常服务器得到正常服务器组，且集合所有所述过载服务器得到过载服务器组。

5.一种负载均衡预测装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于从HBase数据库中获得多个服务器、与各个所述服务器一一对应的区域拥有数、多个区域以及多个区域数据，每个所述区域数据包括区域访问量和区域访问时间；

访问热度获得模块，用于分别将各个所述区域的区域访问量与所述区域访问时间相除，对应得到各个所述区域的区域访问热度；

负载获得模块，用于根据各个所述服务器所对应的区域拥有数以及多个所述区域的区域访问热度进行热负载的计算，得到各个所述服务器的热负载，并将各个所述服务器所对应的区域拥有数作为各个所述服务器的量负载；

总负载计算模块，用于根据各个所述服务器的热负载以及量负载进行总负载的计算，得到各个所述服务器的总负载；

划分模块，用于根据所有所述服务器的量负载对所有所述服务器进行划分，得到饥饿服务器组、正常服务器组以及过载服务器组；

负载均衡结果获得模块，用于根据所述过载服务器组、所述饥饿服务器组以及所述正常服务器组中服务器的总负载、热负载、多个所述区域以及多个所述区域的区域访问热度进行负载均衡分析，得到负载均衡结果；

所述负载均衡结果获得模块具体用于：

S61：按照所述服务器的总负载从大到小的顺序分别对所述过载服务器组、所述饥饿服务器组以及所述正常服务器组中的服务器进行排序，对应得到排序后过载服务器组、排序后饥饿服务器组以及排序后正常服务器组；

S62：统计所述排序后饥饿服务器组中服务器的总数，得到饥饿服务器总数；

S63：判断所述饥饿服务器总数是否为预设阈值，若是，则将所述排序后正常服务器组作为所述排序后饥饿服务器组，并执行S64；若否，则执行S64；

S64：判断所述排序后过载服务器组中第一个服务器的总负载是否大于所述排序后饥饿服务器组中最后一个服务器的总负载，若是，则执行S65；若否，则执行S66；

S65：筛选所述排序后过载服务器组中第一个服务器内所有所述区域的区域访问热度的最大值，筛选后得到最大区域访问热度，并将所述最大区域访问热度所对应的区域移动至所述排序后饥饿服务器组中，并执行S67‑S68；

S66：筛选所述排序后过载服务器组中最后一个服务器内所有所述区域的区域访问热度的最小值，筛选后得到最小区域访问热度，并将所述最小区域访问热度所对应的区域移动至所述排序后饥饿服务器组中，并执行S67‑S68；

S67：统计所述排序后过载服务器组中服务器的总数，得到过载服务器总数；

S68：判断所述过载服务器总数是否为所述预设阈值，若否，则返回所述负载获得模块；

若是，则将已达到负载均衡作为负载均衡结果。

6.根据权利要求5所述的负载均衡预测装置，其特征在于，所述负载获得模块具体用于：基于第一式，根据各个所述服务器所对应的区域拥有数以及多个区域访问热度进行热负载的计算，得到各个所述服务器的热负载，所述第一式为：，

其中， 为第 个服务器的热负载， 为第 个服务器的第 个区域访问热度， 为第 个服务器的区域拥有数；

将各个所述服务器所对应的区域拥有数作为各个所述服务器的量负载。

7.根据权利要求5所述的负载均衡预测装置，其特征在于，所述总负载计算模块具体用于：基于第二式，根据各个所述服务器的热负载以及量负载进行总负载的计算，得到各个所述服务器的总负载，所述第二式为：，

其中， 为第 个服务器的总负载， 为第 个服务器的量负载， 为第个服务器的热负载， 为第 个服务器的热负载， 为第 个服务器的量负载，为服务器总数。

8.一种负载均衡预测系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至4任一项所述的负载均衡预测方法。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至4任一项所述的负载均衡预测方法。