侯健衛(wèi) 楊波 李栓林 劉浩熙 魯瑞

【摘要】 針對(duì)當(dāng)前RDBMS、MPP等關(guān)系型數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)在處理低價(jià)值密度數(shù)據(jù)過(guò)程中的諸多不足，提出了一種基于MPP和Hadoop的海量低價(jià)值密度的機(jī)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理方案。該方案通過(guò)結(jié)合MPP和Hadoop技術(shù)解決了目前處理手段 I/O性差的問(wèn)題，并在很大程度上提高了系統(tǒng)的可擴(kuò)展性；同時(shí)，該方案明顯降低了低價(jià)值密度數(shù)據(jù)的分析成本，具有明顯的經(jīng)濟(jì)意義。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方案能夠用于處理海量低價(jià)值密度數(shù)據(jù)，解決目前低價(jià)值密度數(shù)據(jù)操作方案I/O性能低、讀寫(xiě)響應(yīng)慢、價(jià)格高昂等缺點(diǎn)，達(dá)到設(shè)計(jì)要求。

【關(guān)鍵字】 大數(shù)據(jù) 低價(jià)值數(shù)據(jù) Hadoop MPP

隨著互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)量正以幾何級(jí)數(shù)高速增長(zhǎng)[1]。這些新增數(shù)據(jù)具有明顯的低價(jià)值密度的特點(diǎn)，主要表現(xiàn)為數(shù)據(jù)總量大、有價(jià)值數(shù)據(jù)含量少[2]。低價(jià)值密度數(shù)據(jù)分為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其中非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化低價(jià)值密度數(shù)據(jù)可以采用Hadoop技術(shù)體系Hbase等進(jìn)行處理，而結(jié)構(gòu)化低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大多采用目前主流RDMBS、MPP等關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行處理[3]。

目前基于MPP（大規(guī)模并行處理技術(shù)）數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)在一定程度上可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中的不足，但是面對(duì)海量、低價(jià)值密度數(shù)據(jù)時(shí)，MPP數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)主要表現(xiàn)在優(yōu)化系統(tǒng)性能。MPP數(shù)據(jù)庫(kù)的不足之處主要表現(xiàn)在：1）對(duì)于的低價(jià)值密度數(shù)據(jù)，MPP體系的價(jià)格成本依然較高；2）雖然MPP體系可以提供較快的查詢處理速度，但是在高吞吐量時(shí)依然存在較多的問(wèn)題。3）在數(shù)據(jù)量非常大或者大規(guī)模寫(xiě)入操作時(shí)，MPP數(shù)據(jù)庫(kù)延時(shí)嚴(yán)重；4）MPP數(shù)據(jù)庫(kù)適合應(yīng)用于OLTP等事務(wù)性工作，無(wú)法有效的支持大規(guī)模非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的讀寫(xiě)操作。

針對(duì)上述不足之處，本文結(jié)合MPP數(shù)據(jù)庫(kù)特點(diǎn)和當(dāng)前流行的大數(shù)據(jù)體系Hadoop的良好的擴(kuò)展性、I/O性能的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一種低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)聯(lián)合處理方法。

一、實(shí)現(xiàn)方案

1.1總體思想

結(jié)合share-Nothing工作模式的MPP數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)和Hadoop技術(shù)體系的各自優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的協(xié)同處理，以期達(dá)到提高數(shù)據(jù)處理效率、降低數(shù)據(jù)處理成本的效果。

系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)目標(biāo)如下：1）利用Hadoop、MPP技術(shù)體系優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)適合于低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理手段；2）針對(duì)OLTP事務(wù)處理和數(shù)據(jù)挖掘分析的要求，根據(jù)不同應(yīng)用場(chǎng)景提出不同的低價(jià)值密度數(shù)據(jù)處理方法；3）充分利用Hadoop體系中HDFS和Hive的技術(shù)特點(diǎn)，提高系統(tǒng)處理高并發(fā)、大規(guī)模數(shù)據(jù)吞吐情況下的處理能力；4）在海量、低價(jià)值密度數(shù)據(jù)的情況下，實(shí)現(xiàn)更加經(jīng)濟(jì)、更加符合數(shù)據(jù)處理特點(diǎn)的新的技術(shù)體系和新的處理方法。

系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)思路如下：1）采用MPP數(shù)據(jù)庫(kù)處理小規(guī)模查詢類(lèi)的低價(jià)值密度數(shù)據(jù)操作；2）采用Hadoop體系處理對(duì)低價(jià)值密度數(shù)據(jù)分析類(lèi)的、大規(guī)模、高吞吐量、寫(xiě)多讀的操作。

1.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

在系統(tǒng)結(jié)構(gòu)上，基于MPP和Hadoop技術(shù)的低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)聯(lián)合處理方法具體結(jié)構(gòu)具體包括：應(yīng)用系統(tǒng)、混合引擎、MPP客戶端/HDFS客戶端/Hive、MPP數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)/HDFS分布式文件系統(tǒng)、聯(lián)合數(shù)據(jù)加載器等。系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

MPP數(shù)據(jù)庫(kù)基于高性能計(jì)算的Share-Nothing架構(gòu)實(shí)現(xiàn)，節(jié)點(diǎn)主要采用SMP技術(shù)，多個(gè)SMP節(jié)點(diǎn)采用高速網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，其具體包括主機(jī)節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，主機(jī)階段負(fù)責(zé)管理，而數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理。

混合前端引擎、聯(lián)合數(shù)據(jù)加載處理器是為實(shí)現(xiàn)本方法提出的兩個(gè)新的軟件系統(tǒng)，混合前端引擎主要負(fù)責(zé)對(duì)各種應(yīng)用進(jìn)行調(diào)度處理，而聯(lián)合數(shù)據(jù)加載處理器主要負(fù)責(zé)加載、提取各種原有的大規(guī)模低價(jià)值密度數(shù)據(jù)?；旌锨岸艘嫫浞謩e通過(guò)MPP Client客戶端、HDFS Client客戶端，以及Hive系統(tǒng)的HQL語(yǔ)言分別和MPP數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、HDFS分布式文件系統(tǒng)、Hive系統(tǒng)接口。

1.3聯(lián)合數(shù)據(jù)加載處理器

聯(lián)合數(shù)據(jù)加載處理器的核心功能就是從傳統(tǒng)的RDBMS數(shù)據(jù)庫(kù)、FTP、文件服務(wù)器中加載數(shù)據(jù)到MPP數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、HDFS分布式文件系統(tǒng)、Hive數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

對(duì)于非低密度價(jià)值數(shù)據(jù)，聯(lián)合數(shù)據(jù)加載處理器首先加載其到MPP數(shù)據(jù)庫(kù)，而對(duì)于低價(jià)值密度數(shù)據(jù)，聯(lián)合數(shù)據(jù)加載處理器需要分析其具體類(lèi)型：1）如果是大規(guī)模、分析型，那么就需要加載到HDFS分布式文件系統(tǒng)，其通過(guò)調(diào)用HDFS客戶端系統(tǒng)進(jìn)行處理，同時(shí)和Hive系統(tǒng)連接，實(shí)現(xiàn)元數(shù)據(jù)在Hive中的處理；2）如果不是大規(guī)模的數(shù)據(jù)，但是是分析型的數(shù)據(jù)，如果是文件類(lèi)型的，其也直接加載到HDFS分布式文件系統(tǒng)，同時(shí)，如果其數(shù)據(jù)類(lèi)型標(biāo)志為讀操作，則也部署到HDFS分布式文件系統(tǒng)中；3）其他類(lèi)型數(shù)據(jù)加載到MPP數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)中。

聯(lián)合數(shù)據(jù)加載器僅僅大概、粗粒度的處理低價(jià)值密度數(shù)據(jù)，其無(wú)法實(shí)現(xiàn)精細(xì)粒度的數(shù)據(jù)加載和轉(zhuǎn)換處理。

1.4混合前端引擎

混合前端引擎一方面接口連接所有的ODBC、JDBC等應(yīng)用系統(tǒng)，另一方面接口連接MPP客戶端、HDFS客戶端、Hive系統(tǒng)接口等，其本質(zhì)上是各種SQL應(yīng)用的調(diào)度處理管理程序。其核心功能就是對(duì)各種SQL應(yīng)用進(jìn)行分類(lèi)處理：1）查詢類(lèi)的、小規(guī)模的、多寫(xiě)多讀的、實(shí)時(shí)的低價(jià)值密度數(shù)據(jù)和MPP數(shù)據(jù)庫(kù)接口；2）分析類(lèi)的、大規(guī)模的、一寫(xiě)多讀的、高延遲的低價(jià)值密度數(shù)據(jù)和HDFS/Hive接口。

為了實(shí)現(xiàn)低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的合理部署和管理，混合前端引擎需要實(shí)現(xiàn)三類(lèi)功能：1）SQL-數(shù)據(jù)調(diào)度器；2）數(shù)據(jù)類(lèi)型判斷管理算法；3）Hash數(shù)據(jù)管理表。為了實(shí)現(xiàn)各種SQL數(shù)據(jù)的調(diào)度管理，在具體實(shí)現(xiàn)中基于HASH表實(shí)現(xiàn)了低價(jià)值密度數(shù)據(jù)的管理表，該管理表一方面在數(shù)據(jù)加載的時(shí)候進(jìn)行寫(xiě)入，而且還在具體應(yīng)用處理數(shù)據(jù)時(shí)候修改，其相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫(kù)的元數(shù)據(jù)、HDFS系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)。

二、實(shí)際測(cè)試

為了驗(yàn)證方案的可行性，通過(guò)模擬實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境對(duì)該方案進(jìn)行了測(cè)試，主要對(duì)系統(tǒng)的I/O性能進(jìn)行測(cè)試。

2.1測(cè)試環(huán)境

為了確保測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性，選用主流x86服務(wù)器作為硬件環(huán)境。其中，對(duì)于Hive相關(guān)的存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，重疊部署在HDFS 的DataNode服務(wù)器上面。

2.2測(cè)試過(guò)程

為了確保測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性，采用控制變量的方式進(jìn)行了三種測(cè)試，分別是：1）單一基于MPP數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方案；2）單一基于HDFS+Hive數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)處理方案；3）本文所涉及的基于MPP和Hadoop的低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)聯(lián)合處理方案。同時(shí)，模擬四類(lèi)操作：1）小規(guī)模數(shù)據(jù)查詢類(lèi)操作；2）大規(guī)模數(shù)據(jù)查詢類(lèi)操作；2）小規(guī)模數(shù)據(jù)分析類(lèi)操作；3）大規(guī)模數(shù)據(jù)分析類(lèi)操作。

2.3測(cè)試結(jié)果

對(duì)系統(tǒng)的最大并發(fā)數(shù)測(cè)試結(jié)果如圖2所示。

從圖2可以看出，在初始狀況下，MPP、Hive以及MPP與Hadoop結(jié)合方式的系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間幾乎相同；隨著請(qǐng)求并發(fā)量的增大，響應(yīng)時(shí)間都出現(xiàn)了上漲趨勢(shì)，但是MPP與Hadoop結(jié)合方式的系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間增長(zhǎng)速度要明顯小于其它二者。這說(shuō)明MPP與Hadoop結(jié)合方式的系統(tǒng)具有更好的應(yīng)對(duì)請(qǐng)求熱點(diǎn)等用戶操作高并發(fā)的情況。

三、結(jié)論

本文基于MPP和Hadoop技術(shù)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)聯(lián)合處理方法的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方案。經(jīng)過(guò)測(cè)試分析發(fā)現(xiàn)，基于MPP和Hadoop技術(shù)的低價(jià)值密度結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)聯(lián)合處理方法適合于低價(jià)值密度數(shù)據(jù)處理，在大規(guī)模、高吞吐量數(shù)據(jù)處理方面具有良好的系統(tǒng)性能，而且有效的降低了系統(tǒng)成本。因此，該方法在大數(shù)據(jù)時(shí)代可以有效地處理大規(guī)模、低價(jià)值密度、高吞吐量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

由于條件限制，涉及方案只是模擬生產(chǎn)環(huán)境下進(jìn)行了測(cè)試，這和實(shí)際的企業(yè)生產(chǎn)環(huán)境仍有很大的差距，這些差距可能會(huì)使得測(cè)試結(jié)果有一定的偏差。因此，在更大規(guī)模實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境上進(jìn)行實(shí)際測(cè)試將是下一步的研究的主要工作。

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參 考 文 獻(xiàn)

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