基于Hadoop的大數(shù)據(jù)存儲與檢索性能優(yōu)化

摘要：為實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的安全存儲和高效檢索，本文提出基于Hadoop（分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)）的大數(shù)據(jù)存儲與檢索性能優(yōu)化方法。以Hadoop架構(gòu)為核心，構(gòu)建分布式存儲系統(tǒng)，利用Hadoop分布式集群優(yōu)勢，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的分塊處理和存儲，并引入分布式區(qū)域檢索算法在各個區(qū)域中進行所需數(shù)據(jù)檢索。測試結(jié)果顯示：分布式存儲能夠更高效地完成大數(shù)據(jù)存儲，各個類別數(shù)據(jù)的檢索結(jié)果誤差均低于2%。

關(guān)鍵詞：Hadoop；大數(shù)據(jù)存儲；檢索性能優(yōu)化

引言

計算機技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的發(fā)展使數(shù)據(jù)規(guī)模激增，數(shù)據(jù)量大、異構(gòu)性等對存儲系統(tǒng)構(gòu)成挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫難以滿足需求[1]。同時，高效檢索海量數(shù)據(jù)成為一大難題。此時，Hadoop（分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)）以其高可靠性、可擴展性和高處理效率逐漸進入大眾視野，其能夠有效處理大數(shù)據(jù)，支持并行處理，提升處理速度[2]。本文旨在利用Hadoop優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲與檢索性能，解決分布式數(shù)據(jù)庫的局限性，提高大數(shù)據(jù)管理的效率和支持能力。

1. 大數(shù)據(jù)存儲與檢索性能優(yōu)化

1.1 基于Hadoop的大數(shù)據(jù)存儲和檢索方法整體架構(gòu)

為保證大數(shù)據(jù)的存儲和檢索效果，本文提出基于Hadoop的大數(shù)據(jù)存儲與檢索性能優(yōu)化方法，該方法以Hadoop為核心，構(gòu)建分布式存儲系統(tǒng)，并結(jié)合數(shù)據(jù)檢索方法，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理[3]?；贖adoop的大數(shù)據(jù)存儲和檢索方法整體架構(gòu)如圖1所示。

Hadoop分布式體系集成分布式文件系統(tǒng)（hadoop distributed file system，HDFS）、MapReduce框架以及HBase組件，構(gòu)建一個針對大數(shù)據(jù)處理的完整架構(gòu)。這一架構(gòu)的核心在于實現(xiàn)大數(shù)據(jù)的高效存儲、處理、分析及任務的并行化處理（Map階段）與結(jié)果的綜合整合（Reduce階段）。在實際應用場景中，大數(shù)據(jù)技術(shù)展現(xiàn)了其無可比擬的可靠性，能有效應對眾多企業(yè)面臨的龐大數(shù)據(jù)量挑戰(zhàn)[4]。其各個部分的詳細功能如下所述。

（1）HDFS作為Hadoop的底層存儲基石，為分布式計算環(huán)境提供強有力的文件系統(tǒng)支持。

（2）MapReduce負責在龐大的數(shù)據(jù)集上進行高效的分布式計算任務，可將大數(shù)據(jù)處理任務進行分割，使其形成數(shù)個小數(shù)據(jù)塊，通過數(shù)個計算節(jié)點進行并行處理后，再將處理結(jié)果進行合并。

（3）HBase是一種適用于大數(shù)據(jù)應用的高性能數(shù)據(jù)庫，其寫操作包括暫存至HLog、按row key順序?qū)懭隡emStore內(nèi)存，以及MemStore滿時flush至HDFS。合理設(shè)置MemStore的flush閾值對提升大數(shù)據(jù)處理效率與穩(wěn)定性至關(guān)重要。為加快數(shù)據(jù)訪問，可構(gòu)建多級緩存體系，減少磁盤I/O依賴，增強Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理[5]。

1.2 數(shù)據(jù)存儲

1.2.1 Hadoop分布式集群結(jié)構(gòu)

在Hadoop分布式體系中，大數(shù)據(jù)以無索引堆結(jié)構(gòu)存儲在HDFS中，包含索引信息文件以提升檢索能力。數(shù)據(jù)分塊存儲在從節(jié)點并冗余備份，確保安全可靠。關(guān)鍵索引文件存儲在主節(jié)點內(nèi)存中，主節(jié)點定期向備份節(jié)點傳輸索引備份，維護大數(shù)據(jù)完整性[6]。Hadoop分布式集群結(jié)構(gòu)如圖2所示。

1.2.2 基于HDFS的大數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化

HDFS在進行大數(shù)據(jù)存儲過程中，為保證數(shù)據(jù)存儲效果，大數(shù)據(jù)分塊處理后分布存儲于從節(jié)點上，對各個數(shù)據(jù)塊設(shè)定相應的存儲副本率，以此為后續(xù)的大數(shù)據(jù)檢索提供可靠依據(jù)[6]。基于HDFS的大數(shù)據(jù)存儲優(yōu)化流程如圖3所示。

HDFS的主要目的是實現(xiàn)大文件或者大數(shù)據(jù)存儲，其默認的數(shù)據(jù)塊大小為64MB，在進行文件訪問時，訪問時間包括地址查詢時間和數(shù)據(jù)傳輸時間，基于此可計算數(shù)據(jù)的傳輸效率，其計算公式為

（1）

式中，t1表示數(shù)據(jù)傳輸時間；t2表示地址查詢時間；sc表示數(shù)據(jù)塊大小；v表示數(shù)據(jù)傳輸速度。結(jié)合該公式，HDFS在進行數(shù)據(jù)存儲時，須設(shè)定合理的sc，以此保證數(shù)據(jù)傳輸效率和負載均衡性。

1.3 大數(shù)據(jù)檢索方案

1.3.1 分布式區(qū)域檢索方法

Hadoop的HDFS實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分布式存儲，配合分布式區(qū)域檢索算法高效完成大規(guī)模數(shù)據(jù)的區(qū)域檢索，通過多節(jié)點協(xié)同和索引機制實現(xiàn)快速數(shù)據(jù)檢索[7]?；诜植际絽^(qū)域檢索算法的大數(shù)據(jù)檢索步驟如下所述。

步驟1：依據(jù)HDFS實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分塊存儲后，對各個數(shù)據(jù)塊進行信息命名。

步驟2：依據(jù)數(shù)據(jù)塊所處的從節(jié)點和時序區(qū)間來劃分存儲區(qū)域，并為這些區(qū)域賦予相應的時間命名。同時，對每個時間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)，根據(jù)預設(shè)的數(shù)據(jù)塊尺寸，為這些文件塊中的數(shù)據(jù)構(gòu)建一套時間索引架構(gòu)[8]。

步驟3：為了計算各個區(qū)域從節(jié)點中需要的數(shù)據(jù)塊數(shù)量，計算公式為

（2）

式中，表示大數(shù)據(jù)量；t代表數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r間；x表示開銷比，指的是除了實際數(shù)據(jù)以外，為了存儲或傳輸數(shù)據(jù)而額外增加的開銷。

步驟4：針對大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)塊數(shù)量分割結(jié)果，構(gòu)建分區(qū)索引，即為每個分區(qū)生成一個獨立的索引文件，文件詳細記錄該分區(qū)所涵蓋的所有數(shù)據(jù)塊。這個分區(qū)索引的主要作用是，當進行查詢時，能夠迅速定位到與查詢區(qū)域存在交集的分區(qū)[9]。

步驟5：通過初始化與HDFS的連接，能夠?qū)⑺芯植康乃饕募铣梢粋€統(tǒng)一的全局索引文件，以此構(gòu)建全局索引系統(tǒng)。這個全局索引扮演至關(guān)重要的角色，能夠在分布式環(huán)境中快速識別出哪些節(jié)點存儲著滿足查詢條件的數(shù)據(jù)，從而精確地定位到數(shù)據(jù)分區(qū)所在的節(jié)點位置。

大數(shù)據(jù)檢索通過分布式計算環(huán)境中的兩級索引架構(gòu)實現(xiàn)，全局索引文件存于主節(jié)點內(nèi)存，局部索引文件存儲在從節(jié)點，優(yōu)化查詢性能并減少Map任務數(shù)量。利用Hadoop容錯能力，設(shè)計主從節(jié)點容錯機制，包括主節(jié)點信息備份和從節(jié)點Block備份策略，確保數(shù)據(jù)完整性和可靠性[10]。

2. 結(jié)果分析

為檢驗方法有效性，選取四川巴蜀聯(lián)勝科技有限公司對生產(chǎn)數(shù)據(jù)的處理為例。該企業(yè)原服務器難以應對大數(shù)據(jù)管理，查詢效率低下。采用文中方法進行數(shù)據(jù)存儲與檢索，并分析其效果。在該企業(yè)原有的核心主機中部署Hadoop集群，設(shè)置靜態(tài)內(nèi)網(wǎng)IP，以此避免該服務器被外部網(wǎng)絡(luò)入侵，并且修改計算機中的hosts文件，向該文件中添加所有服務器的IP和主機名稱，以此保證大數(shù)據(jù)能夠正確傳輸，同時保證worker節(jié)點和slave節(jié)點之間能夠相互識別，保證節(jié)點之間能夠完成遠程連接，數(shù)據(jù)服務器相關(guān)參數(shù)如表1所示。

為驗證文中方法對該企業(yè)大數(shù)據(jù)的存儲效果，通過文中方法對該企業(yè)生產(chǎn)相關(guān)的大數(shù)據(jù)進行存儲，獲取在存儲不同數(shù)據(jù)量時所需的存儲時間，并將該存儲結(jié)果與原始該企業(yè)的存儲結(jié)果進行對比，測試結(jié)果如表2所示。

對表2測試結(jié)果進行分析后得出：文中方法在進行不同大小的數(shù)據(jù)存儲時，能夠在較短的時間內(nèi)完成，數(shù)據(jù)量為100GB時，所需的存儲時間為62.5秒；該企業(yè)原始的數(shù)據(jù)庫在進行100GB數(shù)據(jù)存儲時需要225.7秒。因此，文中采用的分布式存儲能夠更高效地完成大數(shù)據(jù)存儲。

數(shù)據(jù)存儲后則需滿足數(shù)據(jù)的檢索需求，為驗證文中方法的數(shù)據(jù)檢索效果，采用檢索結(jié)果誤差作為評價指標，測試該方法在進行不同類別數(shù)據(jù)檢索時的效果，檢索誤差標準低于2%，測試結(jié)果如表3所示。

對表3測試結(jié)果進行分析后得出：隨著數(shù)據(jù)塊數(shù)量的逐漸增加，通過文中方法對設(shè)計數(shù)據(jù)、生產(chǎn)數(shù)據(jù)、檢驗數(shù)據(jù)進行檢索后，各個類別數(shù)據(jù)的檢索結(jié)果誤差均低于2%。因此，文中方法能夠滿足該公司的大數(shù)據(jù)檢索需求。

結(jié)語

本文針對大數(shù)據(jù)的存儲和檢索展開相關(guān)研究，提出基于Hadoop的大數(shù)據(jù)存儲與檢索優(yōu)化方法，該方法將Hadoop集成架構(gòu)和分布式區(qū)域檢索算法相結(jié)合，以此更好地滿足大數(shù)據(jù)的存儲需求和檢索需求，為大數(shù)據(jù)的管理提供了可靠依據(jù)。

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作者簡介：袁海平，本科，工程師，yhp@lzls.net，研究方向：大數(shù)據(jù)、人工智能。