面向大數(shù)據(jù)的指揮決策系統(tǒng)模型研究

程龍軍

(國營第七八五廠，山西 太原 030024)

文獻(xiàn)［1，2］概述了數(shù)據(jù)挖掘在軍用指揮控制系統(tǒng)中的應(yīng)用;鄭向陽［3］將數(shù)據(jù)倉庫運(yùn)用于消防信息化建設(shè);薛超等［4］進(jìn)一步結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘及OLAP，倡導(dǎo)建立基于數(shù)據(jù)倉庫的作戰(zhàn)指揮決策支持系統(tǒng)。但大數(shù)據(jù)分析呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)量更大、查詢分析更加復(fù)雜等特點(diǎn)［5］，而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫應(yīng)用中，ETL過程復(fù)雜、耗時(shí)，無法滿足即席分析的需求，且面向主題構(gòu)建的數(shù)據(jù)倉庫靈活性不佳。因此，以計(jì)算為中心向以數(shù)據(jù)處理為中心的思維轉(zhuǎn)變成為必然［6］。

本文針對(duì)大數(shù)據(jù)的物理特征，提出基于Hadoop 的指揮決策系統(tǒng)模型，旨在通過構(gòu)建面向多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)分析架構(gòu)，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，以解決RDBMS 在大數(shù)據(jù)分析擴(kuò)展性方面的瓶頸，最終實(shí)現(xiàn)通過較低成本投入而達(dá)到較高效的深度分析的目的。

1 大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)是指“無法用現(xiàn)有的軟件工具提取、存儲(chǔ)、搜索、共享、分析和處理的海量的、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集合?！睒I(yè)界通常用4 個(gè)V 來概括大數(shù)據(jù)的特征［6］，即:

1.1 規(guī)模性(Volume)

大數(shù)據(jù)所顯現(xiàn)出的最直接特性即為該集合數(shù)據(jù)量的巨大。理論上，這種規(guī)模性也在一定程度上使得大數(shù)據(jù)具有特殊的領(lǐng)域性，即某1GB 的數(shù)據(jù)集也許在Web 挖掘中不算大規(guī)模數(shù)據(jù)，而在科學(xué)計(jì)算中卻可謂貨真價(jià)實(shí)的Big Data。

1.2 多樣性(Variety)

相較以文本為主的關(guān)系數(shù)據(jù)，結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了大數(shù)據(jù)集合，且半結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占有相對(duì)較大的比重。大量的多源異構(gòu)甚至非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)增加了深度分析的復(fù)雜度，使得并行數(shù)據(jù)庫技術(shù)難以突破擴(kuò)展性這一瓶頸。

1.3 快速性(Velocity)

區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘，大數(shù)據(jù)體量及增量的爆炸式增長要求數(shù)據(jù)產(chǎn)生后可以及時(shí)的被分析、消費(fèi)并呈現(xiàn)，即數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性需求決定了即席分析與決策的必要性。

1.4 價(jià)值性(Value)

大數(shù)據(jù)的根本意義在于發(fā)掘數(shù)據(jù)內(nèi)部具有指導(dǎo)性價(jià)值的模式或知識(shí)。而相對(duì)于海量的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)價(jià)值表現(xiàn)出一定的稀缺性及不確定性。因此，如何高效、準(zhǔn)確的進(jìn)行大數(shù)據(jù)的挖掘成為了亟待解決的問題。

2 云計(jì)算

所謂云計(jì)算，即圍繞低成本、高可靠、高可用、規(guī)?？缮炜s等研究目標(biāo)［7］，向用戶提供按需的、透明的服務(wù)的虛擬化分布式自治性計(jì)算架構(gòu)［8－10］，其體系架構(gòu)如圖1 示。

圖1 云計(jì)算體系架構(gòu)

為應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)洪流，云計(jì)算提供了支持大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理以及數(shù)據(jù)分析等的解決方案［6］，具體表現(xiàn)為:

1)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

為保證海量數(shù)據(jù)的高可用、高可靠和經(jīng)濟(jì)性，并考慮到存儲(chǔ)系統(tǒng)的I/O 性能，云計(jì)算環(huán)境中采用分布式存儲(chǔ)的方式來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。采用數(shù)據(jù)分塊及冗余存儲(chǔ)，通過增加副本拷貝開銷以保證存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的可靠性;構(gòu)建廉價(jià)服務(wù)器集群，達(dá)到較高的經(jīng)濟(jì)性;利用容錯(cuò)技術(shù)解決存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)時(shí)效，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的高可用性。

具有代表性的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)為Ghemawat 等人為Google設(shè)計(jì)的GFS(Google File System)［11］其執(zhí)行流程如圖2。

圖2 GFS 執(zhí)行流程圖

如圖2 示，GFS 中共包含三種節(jié)點(diǎn):總控服務(wù)器節(jié)點(diǎn)(GFS Master)，數(shù)據(jù)塊服務(wù)器節(jié)點(diǎn)(GFS Chunkserver)以及客戶端節(jié)點(diǎn)(GFS Client)。其中，在GFS 中，文件被劃分為大小一定的數(shù)據(jù)塊，由Master 節(jié)點(diǎn)創(chuàng)建并分配其全局句柄(Chunk handle)，并由Chunkserver 節(jié)點(diǎn)以副本的形式冗余存儲(chǔ)于各計(jì)算節(jié)點(diǎn)，統(tǒng)一由元數(shù)據(jù)管理節(jié)點(diǎn)管理。當(dāng)Client 節(jié)點(diǎn)請(qǐng)求訪問數(shù)據(jù)時(shí)，由Master 節(jié)點(diǎn)獲取其句柄Chunk 并返回與之映射的Chunkserver，最終完成數(shù)據(jù)的存取。

2)數(shù)據(jù)管理

云系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理往往采用數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域中列存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)管理模式。將表按列劃分后存儲(chǔ)。以BigTable 為例，其以行、列、記錄板及時(shí)間戳為基本元素，采用“根表－元數(shù)據(jù)表－用戶表”三級(jí)存儲(chǔ)模式來存儲(chǔ)位置信息，利用主服務(wù)器、記錄板服務(wù)器及客戶端等組件的相互調(diào)用來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理。

3)數(shù)據(jù)分析

海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)與管理是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，而云計(jì)算最終要實(shí)現(xiàn)的是大數(shù)據(jù)分析。為此，云計(jì)算需提供簡單有效的編程模型以服務(wù)于大數(shù)據(jù)的處理與分析，并支持規(guī)模擴(kuò)展且向下透明。

在現(xiàn)有云計(jì)算研究中，Map－Reduce 被廣泛應(yīng)用。其執(zhí)行過程如圖3 示。

圖3 Map－Reduce 執(zhí)行流程圖

在大數(shù)據(jù)分析與處理過程中，Map 實(shí)現(xiàn)對(duì)各分塊數(shù)據(jù)的處理并產(chǎn)生中間結(jié)果，Reduce 完成對(duì)中間結(jié)果的歸約。即Map－Reduce 極大的簡化了分布式編程，將程序開發(fā)者從繁雜的并行程序設(shè)計(jì)及高可靠性與可擴(kuò)展性解決方案的構(gòu)建中解放出來，為其專注于應(yīng)用本身的開發(fā)提供了可能。

3 基于Hadoop 的指揮決策系統(tǒng)模型

針對(duì)指揮決策系統(tǒng)所表現(xiàn)出的大數(shù)據(jù)特性，本文結(jié)合云計(jì)算及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用Hadoop 平臺(tái)，期望搭建面向指揮作戰(zhàn)的大數(shù)據(jù)分析生態(tài)系統(tǒng)，其模型架構(gòu)如圖4 示。

圖4 基于Hadoop 的指揮決策系統(tǒng)模型架構(gòu)圖

由圖4 知，海量的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)經(jīng)過抽取與轉(zhuǎn)換操作，作為資源存儲(chǔ)到分布式計(jì)算平臺(tái);通過構(gòu)建關(guān)聯(lián)分析、聚類、分類、偏差檢測、序列及回歸等挖掘模型，將數(shù)據(jù)處理進(jìn)一步抽象為MapReduce 編程模型;當(dāng)請(qǐng)求地形分析、氣候分析、兵力火力分析及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測等業(yè)務(wù)時(shí)，調(diào)用MapReduce 層之上的Hive、Datameer 及Pig 等高級(jí)數(shù)據(jù)處理服務(wù)，以期提供面向大數(shù)據(jù)的深層分析。

借鑒Facebook 的數(shù)據(jù)分析案例，系統(tǒng)包含用于生產(chǎn)的核心Hive 與備份Hive，分別提供系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分析與即席查詢功能，從而隔離不同業(yè)務(wù)之間的交互對(duì)核心Hive 的性能影響，以保證系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的性能。

4 總結(jié)與展望

在數(shù)據(jù)爆炸的今天，人們?nèi)蕴幱跀?shù)據(jù)匱乏的窘境。尤其在作戰(zhàn)指揮中，決策者無時(shí)無刻不面臨著來自各種途徑的海量情報(bào)信息，且這些數(shù)據(jù)卻是常規(guī)的手工或腦力活動(dòng)所不能解決的，而常規(guī)的數(shù)據(jù)處理方式也無法高效、準(zhǔn)確的進(jìn)行數(shù)據(jù)流的處理與分析。本文構(gòu)建的基于Hadoop 的指揮決策系統(tǒng)模型，旨在應(yīng)對(duì)多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)的即席分析需求，通過云計(jì)算及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，輔助決策者完成對(duì)參戰(zhàn)人員的協(xié)同管理，最終實(shí)現(xiàn)信息優(yōu)勢(shì)向決策優(yōu)勢(shì)的轉(zhuǎn)變。

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