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    物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)研究

    2023-01-02 09:10:01尹志堅(jiān)
    中國設(shè)備工程 2022年11期
    關(guān)鍵詞:連接點(diǎn)儲(chǔ)存聯(lián)網(wǎng)

    尹志堅(jiān)

    (大慶油田信息技術(shù)公司軟件分公司,黑龍江 大慶 163000)

    物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)能夠?yàn)槿藗兊娜粘I钜约巴獠柯眯械葞砹艘欢ǖ谋憬?,那么結(jié)合此項(xiàng)技術(shù)的發(fā)展與優(yōu)化,就能看出物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)研究已經(jīng)取得了階段性的研究成果,本文從物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵與特征出發(fā),正確面對(duì)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理新技術(shù)面臨的窘境,突出物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)的應(yīng)用,為今后物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)的實(shí)踐運(yùn)用提供有利的借鑒。

    1 物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵和特征

    1.1 物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)

    Internetofthings,通稱IoT,簡易地說,是一種與物有關(guān)的互聯(lián)網(wǎng)。而物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)仍然是大數(shù)據(jù)技術(shù),但在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的前提上又持續(xù)拓展。物物連接產(chǎn)生了物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的主要用途。1990年,施樂公司創(chuàng)造發(fā)明了第一臺(tái)網(wǎng)上可樂自動(dòng)販賣機(jī),這被視為物聯(lián)網(wǎng)的初次試驗(yàn),物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)伴隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展而快速發(fā)展。我國物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢已展現(xiàn)出一種別具特色的現(xiàn)象,并慢慢變成我國經(jīng)濟(jì)的一大突破點(diǎn)。

    據(jù)資料表明,現(xiàn)階段我國物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)造成的經(jīng)濟(jì)收益已達(dá)千億以上,變成我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中不可忽視的一部分。

    1.2 物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)信息特點(diǎn)

    與其他行業(yè)對(duì)比,物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)信息在某些層面獨(dú)樹一幟。第一個(gè)是物聯(lián)網(wǎng)的信息量,我們都知道物聯(lián)網(wǎng)是優(yōu)化到事物的無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋,很多的連接點(diǎn)還造成物聯(lián)網(wǎng)中的信息量遠(yuǎn)遠(yuǎn)地高過互聯(lián)網(wǎng),伴隨著時(shí)間的變化,所積累的信息量可能越來越大。第二,物聯(lián)網(wǎng)中傳輸數(shù)據(jù)的效率,海量數(shù)據(jù)在物聯(lián)網(wǎng)中的散播,對(duì)數(shù)據(jù)信息傳輸速度的需求愈來愈高,促使物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)不斷創(chuàng)新。第三,物聯(lián)網(wǎng)針對(duì)數(shù)據(jù)信息真實(shí)有效的要求,信息化時(shí)代比現(xiàn)實(shí)世界更“模糊化”,但它所作用的人與物是真實(shí)出現(xiàn)的。

    2 物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和管理新技術(shù)的窘境

    IIoT是一種以“物”為數(shù)據(jù)庫的互聯(lián)網(wǎng),是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的簡稱,而這一物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的技術(shù),需要傳感器和高帶寬無線網(wǎng)絡(luò),只有實(shí)現(xiàn)二者的緊密結(jié)合,才能夠?yàn)榻窈笪锫?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用提供更為豐富的場景,而且該項(xiàng)技術(shù)能夠?qū)⑽锫?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)儲(chǔ)存以及管理新技術(shù)、設(shè)備等的資源相互鏈接起來,實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及管理信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用,并與相應(yīng)的信息傳遞渠道相匹配,將感應(yīng)器獲得的數(shù)據(jù)信息傳輸給大數(shù)據(jù)中心,伴隨著物聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的發(fā)展,這對(duì)數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和監(jiān)管技術(shù)產(chǎn)生了新的要求,其影響不容忽視。物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和監(jiān)管技術(shù)已廣泛運(yùn)用于氣候分析、智慧城市建設(shè)、環(huán)保監(jiān)測等各行各業(yè),可是,伴隨著信息量的提升,目前的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存和數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)越來越無法達(dá)到數(shù)據(jù)信息儲(chǔ)存與監(jiān)管的實(shí)際需要,在信息資源管理過程中顯現(xiàn)出的很多問題,要求技術(shù)人員及時(shí)開展技術(shù)革新。

    3 物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理技術(shù)的運(yùn)用

    3.1 分布式存儲(chǔ)

    在設(shè)計(jì)分布式存儲(chǔ)時(shí),需要充分結(jié)合存儲(chǔ)的方式,而此種存儲(chǔ)方式能夠突出物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)的實(shí)用性,標(biāo)準(zhǔn)許可時(shí),應(yīng)主動(dòng)選用專業(yè)的方式方法,以擴(kuò)張系統(tǒng)功能。一般情形下,在分布式存儲(chǔ)中,將HaDHDFS用以儲(chǔ)存數(shù)據(jù)信息,不僅能高效地提升信息的傳送和查找效率,并且還能合理地確保網(wǎng)絡(luò)信息安全。除此之外,HDFS自身在數(shù)據(jù)讀寫能力、大數(shù)據(jù)、混合開發(fā)兼容等層面都有較為顯著的優(yōu)點(diǎn),當(dāng)然,它的不足之處是無法有效地融入低延遲時(shí)間數(shù)據(jù)信息瀏覽的規(guī)定,較少的儲(chǔ)存空間以及不能相對(duì)應(yīng)地改動(dòng)文檔,這對(duì)下一步工作會(huì)構(gòu)成一定的難度。

    3.2 分布數(shù)據(jù)庫查詢

    遍布數(shù)據(jù)庫查詢主要指HBase,數(shù)據(jù)庫查詢自身具備較高的穩(wěn)定性、優(yōu)良的擴(kuò)展性,可用以儲(chǔ)存非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)型整體規(guī)劃數(shù)據(jù)信息,并能使用多種不同的端口瀏覽,針對(duì)專業(yè)技術(shù)人員來講,需要對(duì)分布的數(shù)據(jù)庫中的資源進(jìn)行歸類,這樣做的優(yōu)勢之處在于,一方面能夠讓瀏覽者能夠快速的看到信息,能夠充分發(fā)揮數(shù)據(jù)庫的分布功能的作用,這樣就能夠?qū)Base數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)更為簡單,它可以把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成字符串,最大程度地保證了信息的安全性。為了方便數(shù)據(jù)存儲(chǔ),從用戶的角度出發(fā),需要對(duì)數(shù)據(jù)類型開展科學(xué)合理的轉(zhuǎn)換,以確保將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和關(guān)系型數(shù)據(jù)庫轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的字符串?dāng)?shù)組,進(jìn)而有利于數(shù)據(jù)儲(chǔ)存。此外,HBase還有著很多豐富的作用,如數(shù)據(jù)信息維護(hù)、數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)庫索引、數(shù)據(jù)信息可拓展等,這些分布數(shù)據(jù)庫的查詢,能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)性的轉(zhuǎn)化,這樣就能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)提供信息等資源支撐。

    3.3 云計(jì)算技術(shù)數(shù)據(jù)庫查詢

    云數(shù)據(jù)庫在物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)的研究中發(fā)揮了相當(dāng)大的作用,對(duì)于我們而言,需要利用數(shù)據(jù)課信息系統(tǒng)的查詢功能,這樣就能夠借助云計(jì)算技術(shù)、虛擬化技術(shù),一方面能夠提升數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)功能,另一方面能夠防止計(jì)算數(shù)據(jù)中出現(xiàn)的問題,這樣就能夠逐漸降低物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)等的應(yīng)用,這樣就能夠不斷降低企業(yè)的資源消耗,也為硬件軟件的更新提供了更為廣闊的空間。云庫中儲(chǔ)存了大量的數(shù)據(jù)以及信息,對(duì)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及技術(shù)管理,就需要展開對(duì)數(shù)據(jù)等的相關(guān)理論與實(shí)踐的研究,使客戶可以在遠(yuǎn)程控制的基礎(chǔ)上,運(yùn)用阿里云數(shù)據(jù)庫的多種作用。對(duì)使用者而言,阿里云數(shù)據(jù)庫就好像一款簡潔的計(jì)算機(jī)技術(shù),在應(yīng)用它時(shí),不用掌握阿里云數(shù)據(jù)庫的基本原理和每個(gè)mac層的關(guān)鍵點(diǎn),節(jié)約了大量的時(shí)間和精力。

    3.4 NoSQL 數(shù)據(jù)庫

    NoSQL數(shù)據(jù)庫是物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理方法領(lǐng)域中一項(xiàng)主要內(nèi)容,它所代表的含義便是NotOnlySQL。在其中,我們可以用非關(guān)系模型替代傳統(tǒng)的關(guān)系模型,常見的非關(guān)系模型有鍵值實(shí)體模型、文本文檔實(shí)體模型和列族模型等。為后面數(shù)據(jù)儲(chǔ)存、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析、數(shù)據(jù)分析給予了良好的適用,確保了數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析的實(shí)效性,保證了數(shù)據(jù)信息的合理應(yīng)用。依據(jù)當(dāng)今發(fā)展?fàn)顩r分析,NoSQL數(shù)據(jù)庫技術(shù)在具體運(yùn)用中普遍存在著成熟性差、運(yùn)用范疇窄、風(fēng)險(xiǎn)高等缺點(diǎn),不能解決某些特殊情況。在此情況下,技術(shù)人員需要結(jié)合數(shù)據(jù)庫等相關(guān)資源,對(duì)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)等進(jìn)行相關(guān)研究,這樣就能夠挑選出NoSQL數(shù)據(jù)庫,比如,包括BigTable、Dynamo等的鍵值數(shù)據(jù)庫查詢,列族數(shù)據(jù)庫包括HadoopDB、reenPLum等,從上述各種類型各異的數(shù)據(jù)庫,我們能夠看出不同類型的數(shù)據(jù)庫有著不同的功能以及作用,能夠?qū)τ谖锫?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)等方面的研究提供建設(shè)性的意見以及建議。

    4 實(shí)踐運(yùn)用

    文中以空間高效率文本檢索系統(tǒng)為例子,對(duì)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)進(jìn)行仔細(xì)的分析與深入的研究。在IoT環(huán)境下,我們能夠從數(shù)據(jù)庫索引的特性中發(fā)現(xiàn),本系統(tǒng)運(yùn)行的規(guī)律,從而為文本檢索提供具體的操作性指南,結(jié)合文本檢索的信息,能夠熟悉數(shù)據(jù)庫索引構(gòu)造,這一點(diǎn)主要是因?yàn)镽adixTree具備一致的查看時(shí)間多元性,而該系統(tǒng)的突出性優(yōu)勢在于,是一個(gè)多功能的系統(tǒng),而且該系統(tǒng)具有比其他的系統(tǒng)更加精密的夠造,這樣就能夠顯著提升該系統(tǒng)的RadixTree融入大容量數(shù)據(jù)信息,必須防止RadixTree中指針的空間開銷。

    4.1 設(shè)計(jì)方案觀念

    (1)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。對(duì)于RadixTree在具體運(yùn)用中碰到的各類問題,為保證信息的儲(chǔ)存和管理效果,根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)環(huán)境,明確提出了RadixKV性能卓越鍵值文本檢索系統(tǒng),與此同時(shí),為了更好地增強(qiáng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息數(shù)據(jù)庫索引升級(jí)速率,處理系統(tǒng)軟件空間開銷問題,創(chuàng)建了響應(yīng)式并行處理數(shù)據(jù)庫索引系統(tǒng)更新,在有效地設(shè)定數(shù)據(jù)庫索引子樹結(jié)構(gòu)的并行度的與此同時(shí),設(shè)計(jì)了一種根據(jù)二維數(shù)組的RadixTree表達(dá)形式。RadixKV的數(shù)據(jù)庫索引都是在運(yùn)行內(nèi)存中,鍵值放到硬盤里,而系統(tǒng)可以分為3個(gè)不一樣的等級(jí):HashStore、SortedStore和IndexedStore。RadixKV的特點(diǎn)是可以依據(jù)RadixTree查找特定的鍵值數(shù)據(jù)信息,得到對(duì)應(yīng)的查看時(shí)間開銷。在這個(gè)基礎(chǔ)上,運(yùn)用數(shù)據(jù)信息緩存中的二分查找和散列數(shù)據(jù)庫索引,實(shí)現(xiàn)對(duì)它的常數(shù)級(jí)查詢;當(dāng)面臨較小的數(shù)據(jù)量時(shí),對(duì)于最近到達(dá)的數(shù)據(jù),可以提供必要的實(shí)時(shí)響應(yīng)支持。二分法和散列在查詢性能上有很大優(yōu)勢。

    (2)HashStore。HashStore的日志塊功能使它能夠提供額外的寫入支持,在這樣的情況下,數(shù)據(jù)流分析可以以一種附加的方法載入到對(duì)應(yīng)的儲(chǔ)存器中,進(jìn)而提升了寫的吞吐能力。除此之外,根據(jù)結(jié)構(gòu)哈希表數(shù)據(jù)庫索引的方式,完成了HashStore數(shù)據(jù)信息的快速查找。在HashStore中的信息量做到某一閥值以后,一定要向SortedStore載入相對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)信息,要開展數(shù)據(jù)信息排列,使混亂鍵數(shù)據(jù)信息有序排序,可是考慮到數(shù)據(jù)信息排列的時(shí)間開銷非常大,可能會(huì)導(dǎo)致瓶頸,這個(gè)問題一定要處理。

    (3)SortedStore。在操作系統(tǒng)系統(tǒng)架構(gòu)圖中,關(guān)鍵數(shù)據(jù)信息將以數(shù)據(jù)流分析的方法進(jìn)到操作系統(tǒng),當(dāng)SortedStore數(shù)據(jù)信息排序提交成功之后,將向IndexedStore消息推送解決控制的數(shù)據(jù)信息在IndexedStore中,構(gòu)建sql索引子樹并進(jìn)行合拼實(shí)際操作。

    當(dāng)數(shù)據(jù)信息子樹進(jìn)行構(gòu)建之后,原來存在于SortedStore中的一些數(shù)據(jù)信息將被清除,隨后SortedStore將再次接收新的數(shù)據(jù)信息,產(chǎn)生循環(huán)系統(tǒng)。結(jié)合操作系統(tǒng)的使用方法,這樣就能夠顯著提升數(shù)據(jù)信息的使用區(qū)域,在系統(tǒng)的使用過程之中,能夠?qū)崿F(xiàn)不同區(qū)域同時(shí)運(yùn)作。

    4.2 信息內(nèi)容儲(chǔ)存

    IndexedStore的核心作用根據(jù)SortedStore中的K數(shù)據(jù)信息塊,因?yàn)樾畔⒘看?、空間開銷大、最需處理的問題,結(jié)構(gòu)K棵數(shù)據(jù)庫索引子樹并合并為數(shù)據(jù)庫索引樹,怎樣實(shí)現(xiàn)空間高效的RadixTree,此處展示了一個(gè)表示RadixTree的空間效率方法——RadixArray。

    (1)RadixArray設(shè)計(jì)。RadixArray可以依據(jù)葉子節(jié)點(diǎn)二維數(shù)組、內(nèi)部連接功能陣列和內(nèi)部連接功能sql索引來表明,運(yùn)用3點(diǎn)進(jìn)行對(duì)室內(nèi)空間設(shè)計(jì)開銷的提高:①在內(nèi)部連接功能sql索引陣列中,用數(shù)組下標(biāo)間隔表明內(nèi)部連接功能間的字節(jié)數(shù),立即扔下了表針室內(nèi)空間花銷;②連接點(diǎn)字節(jié)的表述,在RadixArray搭建階段中,全部內(nèi)部連接點(diǎn)都儲(chǔ)存了父節(jié)點(diǎn),完成了數(shù)據(jù)庫索引子樹搭建以后,對(duì)聯(lián)結(jié)點(diǎn)開展補(bǔ)齊,并提升了相對(duì)應(yīng)位圖索引,便于對(duì)子連接點(diǎn)的迅速搜索,運(yùn)用位圖索引,使內(nèi)部連接點(diǎn)不用記錄后面子結(jié)點(diǎn)的間距,進(jìn)而提升了空間利用率;③可以選用中序遍歷的方式,儲(chǔ)存內(nèi)部連接點(diǎn),保證它可以完成與葉子節(jié)點(diǎn)的一對(duì)一投射,在葉子節(jié)點(diǎn)與前一層連接點(diǎn)中間不用字節(jié)儲(chǔ)存。

    (2)IndexedStore數(shù) 據(jù) 庫 索 引 升 級(jí)。 向IndexedStore傳送數(shù)據(jù)塊到SortedStore以后,IndexedStore會(huì)升級(jí)數(shù)據(jù)庫索引,最先為每一個(gè)資料塊建立RadixArray,隨后又把它合拼到一個(gè)sql索引樹中,當(dāng)數(shù)據(jù)庫索引樹的數(shù)據(jù)量超過這一閥值時(shí),便會(huì)把一片葉子節(jié)點(diǎn)放入電腦硬盤中。

    創(chuàng)建一個(gè)新的sql索引樹。具體地說,第一步是創(chuàng)建數(shù)組。SortedStore中排列的數(shù)據(jù)信息塊做為葉子節(jié)點(diǎn)二維數(shù)組,在SortedStore中進(jìn)行多路快速排序的此外,還可以計(jì)算相鄰詞典順序關(guān)鍵字的LCP,解析xml葉連接點(diǎn)二維數(shù)組,與LCP緊密結(jié)合,完成比照位不一樣檢測方面的迅速獲得,完成了內(nèi)部連接點(diǎn)的建立;第二,路由器二維數(shù)組的創(chuàng)建。在得到內(nèi)部連接點(diǎn)以后,必須將它插進(jìn)到Treap中,以產(chǎn)生內(nèi)部連接點(diǎn)字節(jié);第三,RadixArray合并操作。RadixArray合拼在對(duì)K個(gè)N/K的Treap開展合拼時(shí),可以直接應(yīng)用Treap優(yōu)化算法,其算法復(fù)雜度為O。

    5 結(jié)語

    總而言之,信息化時(shí)代的大環(huán)境下,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及管理等方面的技術(shù)研究,是信息時(shí)代中的主要標(biāo)志之一,本文通過對(duì)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵與特征進(jìn)行分析,進(jìn)一步對(duì)物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理新技術(shù)的窘境進(jìn)行探討,得出物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理新技術(shù)的運(yùn)用,從而為物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)與管理技術(shù)的實(shí)踐提供參考,而且這些物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理技術(shù)等方面的研究可以普遍地應(yīng)用于各行各業(yè),為社會(huì)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)、健康發(fā)展提供保障。

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