民間藝術(shù)資源的云存儲(chǔ)技術(shù)研究

李小波 田中娟 葉振

摘要： 我國(guó)民間藝術(shù)資源平臺(tái)的建設(shè)和研究是當(dāng)前文化藝術(shù)領(lǐng)域面臨的一項(xiàng)重要而緊迫的課題，存在著諸多挑戰(zhàn)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下，采用云計(jì)算和云存儲(chǔ)技術(shù)是一個(gè)必然的趨勢(shì)。文中介紹了Hadoop云計(jì)算與云存儲(chǔ)技術(shù)，提出了基于Hadoop的民間藝術(shù)資源云存儲(chǔ)平臺(tái)建設(shè)方案。構(gòu)建基于Hadoop的民間藝術(shù)資源云存儲(chǔ)平臺(tái)具有可行性和有效性。

關(guān)鍵詞：民間藝術(shù)；云計(jì)算；云存儲(chǔ)；Hadoop

中圖法分類號(hào)：TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2095-2163（2016）02-

Research on cloud storage technology of folk art resources

Xiaobo Li 1， Zhongjuan Tian 2， Zhen Ye 1

（1 College of Engineering and Design， Lishui University， Lishui 323000， China；

2 College for Nationalities （Minzu）， Lishui University， Lishui 323000， China）

Abstract： The construction and research of Chinese folk art resources platform is an important and urgent task in the culture and art field， and there are many challenges. In the big data era， the use of cloud computing and cloud storage technology is an inevitable trend. This paper introduces the Hadoop cloud computing and cloud storage technology， puts forward the development scheme of folk art resources cloud storage platform based on Hadoop. The construction of folk art resources cloud storage platform based on Hadoop is feasible and effective.

Key words： folk art； cloud computing； cloud storage； Hadoop

我國(guó)民間藝術(shù)源遠(yuǎn)流長(zhǎng)，多彩多姿，內(nèi)涵豐富，深刻地影響和滋養(yǎng)著我們的民族精神與民族性格。在全球經(jīng)濟(jì)一體化，我國(guó)社會(huì)快速發(fā)展的當(dāng)下，隨著強(qiáng)勢(shì)文化的沖擊融合，許多優(yōu)秀的民間藝術(shù)和民族文化正在逐漸走向流失消亡。對(duì)于民間藝術(shù)的保護(hù)，以往在思路及方法上都比較單一。如創(chuàng)建一個(gè)博物館，將民間的藝術(shù)品進(jìn)行精彩集中展現(xiàn)，但這種方式對(duì)于許多民間藝術(shù)的保護(hù)卻不具現(xiàn)實(shí)可行性；而且，在各地大量興建博物館，也將帶來資金和展示空間不足等諸多問題。隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)等現(xiàn)代信息技術(shù)的飛速發(fā)展，采用新興的數(shù)字化信息技術(shù)對(duì)民間藝術(shù)資源進(jìn)行傳承和保護(hù)，不僅是現(xiàn)階段文化繁榮和發(fā)展提出的時(shí)代課題要求，而且也為我國(guó)珍貴民間藝術(shù)的傳統(tǒng)接續(xù)和創(chuàng)意加入提供了可行思路，同時(shí)更為信息技術(shù)的應(yīng)用拓展了廣闊的前景實(shí)施空間[1-2]。《中華人民共和國(guó)非物質(zhì)文化遺產(chǎn)法》自2011年6月1日開始實(shí)施，其中的第十三條就提出了明確的規(guī)定：“文化主管部門應(yīng)當(dāng)全面了解非物質(zhì)文化遺產(chǎn)有關(guān)情況，建立非物質(zhì)文化遺產(chǎn)檔案及相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)。除依法應(yīng)當(dāng)保密的外，非物質(zhì)文化遺產(chǎn)檔案及相關(guān)數(shù)據(jù)信息應(yīng)當(dāng)公開，便于公眾查閱?！盵3]

1 民間藝術(shù)資源保護(hù)面臨的挑戰(zhàn)

國(guó)內(nèi)宣傳、文聯(lián)、文化等部門意識(shí)到民間藝術(shù)資源保護(hù)的必要性和迫切性，著手積極探索和實(shí)踐民間藝術(shù)資源的保護(hù)和傳承工作。時(shí)至今日，我國(guó)民間藝術(shù)資源的數(shù)字化傳承和保護(hù)工作尚未全面展開，仍然屬于起步階段，各項(xiàng)工作有待進(jìn)一步深入，其數(shù)據(jù)資源平臺(tái)的建設(shè)和研究將是一項(xiàng)長(zhǎng)期而艱巨的工作。

各地民間藝術(shù)種類繁多，地域特點(diǎn)突出，相關(guān)數(shù)據(jù)資源的保護(hù)面臨著諸多挑戰(zhàn)，分析論述如下：

（1）民間藝術(shù)資源數(shù)據(jù)持續(xù)增長(zhǎng)。隨著民間藝術(shù)資源的保護(hù)和傳承工作的不斷深入開展，大量的數(shù)據(jù)接入互聯(lián)網(wǎng)，由此帶來了數(shù)據(jù)量的迅猛增長(zhǎng)。數(shù)據(jù)量由之前的MB，GB級(jí)別，躍升到現(xiàn)在的TB，甚至是PB級(jí)別。

（2）數(shù)據(jù)資源來自不同的數(shù)據(jù)源。民間藝術(shù)資源種類眾多，且獲取的數(shù)據(jù)源各不相同。由于其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不同，既包括結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，也含有半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。因而需要利用合適的方法對(duì)獲取的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將其轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的格式，并采用科學(xué)模式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理。熱后進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理分析，再利用可視化等技術(shù)手段給用戶提供效果展示。這就需要一整套的大數(shù)據(jù)處理流程[4]。

（3）民間藝術(shù)資源數(shù)據(jù)缺乏共享。目前國(guó)內(nèi)相關(guān)部門的民間藝術(shù)資源庫(kù)往往是獨(dú)立設(shè)計(jì)、并研發(fā)完成的，因而其資源是分散且孤立的，相互之間沒有進(jìn)行有機(jī)的整合。各資源庫(kù)之間的信息互不兼容，不僅造成資源庫(kù)的重復(fù)建設(shè)，也會(huì)由于缺乏共享而導(dǎo)致資源的浪費(fèi)[5]。

（4）存儲(chǔ)成本高。構(gòu)建民間藝術(shù)資源的數(shù)據(jù)中心需要大量的資金投入，在傳統(tǒng)的存儲(chǔ)管理模式下，相關(guān)部門要購(gòu)置各自的服務(wù)器，配備相應(yīng)的場(chǎng)所和技術(shù)人員，而時(shí)下的許多單位并不具備相應(yīng)的資金和技術(shù)能力。而且當(dāng)前的服務(wù)器無法滿足更高需求時(shí)，就要決策購(gòu)進(jìn)新式服務(wù)器[5]。

2 Hadoop云計(jì)算與云存儲(chǔ)技術(shù)

云計(jì)算是近期網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、特別是互聯(lián)網(wǎng)蓬勃興起后出現(xiàn)的熱門研發(fā)領(lǐng)域之一，是當(dāng)前信息行業(yè)發(fā)展的最新潮流趨勢(shì)。云計(jì)算通過分布式技術(shù)將大量的計(jì)算資源通過高速網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接，并通過虛擬化技術(shù)構(gòu)成一個(gè)虛擬的計(jì)算資源共享池，云系統(tǒng)管理者在后臺(tái)對(duì)該資源共享池施行統(tǒng)一的配置、管理和監(jiān)控，而當(dāng)前臺(tái)的用戶需要使用計(jì)算資源時(shí)，就可以通過互聯(lián)網(wǎng)隨時(shí)隨地接入，并且是以按需付費(fèi)的模式交付用戶使用。自2006年，云計(jì)算概念提出以后，眾多廠商陸續(xù)趁勢(shì)推出了各自的云計(jì)算架構(gòu)和系統(tǒng)，推動(dòng)著云計(jì)算從簡(jiǎn)單的概念迅速邁入成熟的實(shí)施階段。

在此基礎(chǔ)上，云存儲(chǔ)延伸了云計(jì)算的概念，現(xiàn)已成為一種新型的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模式。云計(jì)算平臺(tái)是一種以海量數(shù)據(jù)為計(jì)算核心的分布式系統(tǒng)，如果在該平臺(tái)之上配置大量的存儲(chǔ)設(shè)備，使得該平臺(tái)擁有了海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力，即可將其作為云存儲(chǔ)平臺(tái)來進(jìn)行設(shè)定使用[6]。

Hadoop 是一個(gè)直接針對(duì)云計(jì)算和云存儲(chǔ)而提出的開源模型[7]，可以在普通的硬件設(shè)備組成的集群上進(jìn)行部署和運(yùn)行，是目前實(shí)現(xiàn)云計(jì)算和云存儲(chǔ)的主要平臺(tái)之一。該平臺(tái)已經(jīng)由包括Microsoft， Amazon，IBM和Google等在內(nèi)的多家知名IT公司所采選和使用。其中，HDFS、MapReduce和HBase是Hadoop平臺(tái)的三大核心技術(shù)。在此，對(duì)這3項(xiàng)核心技術(shù)給出如下分析與概述。

2.1 HDFS

HDFS（Hadoop distributed file system）是一個(gè)采用主從結(jié)構(gòu)體系框架的分布式文件系統(tǒng)[8]。和現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)不同的是，HDFS更注重容錯(cuò)性和鏈接廉價(jià)硬件設(shè)備的兼容性，能完全運(yùn)行在性能普通的電腦集群上，采用上述設(shè)計(jì)的目的即是希望基于很小的預(yù)算或者現(xiàn)有的機(jī)器就能實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)量的保存和讀取。在HDFS中，一個(gè)集群包括一個(gè)NameNode和多個(gè)DataNode。采用一個(gè)NameNode的體系設(shè)計(jì)將使得整體系統(tǒng)架構(gòu)更加簡(jiǎn)潔[9]。

2.2 MapReduce

MapReduce 是Google提出的一種并行編程模型[10]，由于Hadoop的強(qiáng)大功能和簡(jiǎn)潔架構(gòu)，當(dāng)前已經(jīng)構(gòu)建面世多種實(shí)現(xiàn)，其中，除Google的官方實(shí)現(xiàn)外，Hadoop的MapReduce模型是具有最高使用頻度的。具體來說，MapReduce的編程可通過map和reduce兩個(gè)階段得以推進(jìn)并完成，其中map函數(shù)從底層分布式文件系統(tǒng)接收輸入的一組鍵值對(duì)，再通過并行操作，產(chǎn)生一組中間結(jié)果的鍵值對(duì)，將其傳遞給reduce函數(shù)。reduce函數(shù)并行處理，將中間結(jié)果以鍵值進(jìn)行合并，最終產(chǎn)生一個(gè)規(guī)模更小的結(jié)果值集合，輸出到底層分布式文件系統(tǒng)。MapReduce計(jì)算任務(wù)由一個(gè)JobTracker和多個(gè)TaskTracker 協(xié)作完成[9]。

2.3 Hbase

Hbase是運(yùn)行在Hadoop平臺(tái)上的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)[11]，其中的全部數(shù)據(jù)均存儲(chǔ)在底層HDFS文件系統(tǒng)上，而且支持Hadoop的MapReduce編程模型。Hbase數(shù)據(jù)行記錄包括3個(gè)基本類型：行關(guān)鍵字（Row Key）、時(shí)間戳（Time Stamp）和列（Column）。在各類型中，行關(guān)鍵字是數(shù)據(jù)表的主鍵，數(shù)據(jù)的每次操作都有與之關(guān)聯(lián)的時(shí)間戳，列又可以劃分為多個(gè)列簇（Column Family）。雖然從概念視圖呈現(xiàn)上得知，每個(gè)Hbase表由許多行組成；但在物理存儲(chǔ)上，Hbase采取基于列存儲(chǔ)的模式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)記錄。而且，Hbase可以動(dòng)態(tài)地增加列，如此則為民間藝術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)的表格設(shè)計(jì)提供了很強(qiáng)的靈活性。

本文中，研究構(gòu)建的Hadoop民間藝術(shù)資源云存儲(chǔ)平臺(tái)具有以下特點(diǎn)：

（1）可擴(kuò)展性。具有存儲(chǔ)可擴(kuò)展和計(jì)算可擴(kuò)展性，可以按需擴(kuò)展，能夠滿足民間藝術(shù)資源數(shù)據(jù)持續(xù)增長(zhǎng)的需求。

（2）通用性。分布式文件系統(tǒng)和Hbase數(shù)據(jù)庫(kù)能夠處理數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)完全不同的異構(gòu)數(shù)據(jù)，MapReduce 的并行編程模型適合處理異構(gòu)大數(shù)據(jù)。

（3）共享性。用戶只要聯(lián)網(wǎng)，即能在任何時(shí)間、任何地方到云上方便地存取數(shù)據(jù)。

（4）低成本。該存儲(chǔ)平臺(tái)可以運(yùn)行在普通的微機(jī)上，不需要昂貴大型系統(tǒng)的條件限制及底層支持。

4 結(jié)束語

云計(jì)算和云存儲(chǔ)作為新興的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算和存儲(chǔ)技術(shù)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代具有廣泛的應(yīng)用及前景。構(gòu)建基于Hadoop的民間藝術(shù)資源云存儲(chǔ)平臺(tái)具有可行性和有效性，能夠應(yīng)對(duì)當(dāng)前民間藝術(shù)資源傳承和保護(hù)工作所面臨的挑戰(zhàn)。

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