張衛(wèi)

摘要：隨著信息技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)、AI技術(shù)成為時(shí)代的主流，大量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)成為當(dāng)前技術(shù)分析面臨的第一個(gè)問題，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，分析數(shù)據(jù)，是IT技術(shù)的核心，那么如何迅速存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)，現(xiàn)在主要采用hadoop技術(shù)，該文在研究當(dāng)下主要的hadoop技術(shù)的架構(gòu)下，對技術(shù)原理做出論述。

關(guān)鍵詞：hadoop；分布式存儲(chǔ)；大數(shù)據(jù)；集群

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）11-0071-02

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，各種大數(shù)據(jù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)和技術(shù)也營運(yùn)而生，那么什么是大數(shù)據(jù)呢？大數(shù)據(jù)歸根結(jié)底就是很多的數(shù)據(jù)，那么多少數(shù)據(jù)謂之多呢，本來沒有一個(gè)相對量化的概念，但是在如今各種個(gè)人電腦性能極大提高的近日，數(shù)據(jù)量很小如幾個(gè)G等似乎都很容易被個(gè)人電腦輕松應(yīng)對。但是現(xiàn)在各種行業(yè)，各種設(shè)備都會(huì)產(chǎn)生數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)動(dòng)輒多少T字節(jié)，甚至網(wǎng)Z字節(jié)動(dòng)蕩。所以有人說，少于50T的數(shù)據(jù)都不能算是大數(shù)據(jù)。那50T是一個(gè)什么樣的概念呢，一般一本長篇電子書也就是3～4MB的容量的樣子，那么往大了說按5M算的話，1G就是200本以上的長篇小說，50T相當(dāng)于10240000本長篇小說，試想如果在數(shù)千萬本《紅樓夢》或者《三國演義》這樣的小說中去查找信息，工作量可想而知。但是如果僅僅是查找的話人力不可為，或許你會(huì)說計(jì)算機(jī)對于這樣簡單性質(zhì)的比對還是比較能勝任，不錯(cuò)，計(jì)算機(jī)做簡單的數(shù)學(xué)或者邏輯判斷是擅長的快速的。但是如果這些信息是數(shù)千萬張照片或者視頻等形式的信息，近年來雖然智能識(shí)別如人臉識(shí)別等技術(shù)的發(fā)展，即使計(jì)算機(jī)的性能也有很大的提高，這些識(shí)別算法還是比較消耗性能的，何況是海量的數(shù)據(jù)那么難度和挑戰(zhàn)肯定還是并存的。

1 什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)（Big Data），是指無法在一定的時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能有更強(qiáng)的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高速增長的多樣化信息資產(chǎn)1。

在以往鑒于人的精力和設(shè)備的局限性，對一些數(shù)據(jù)處理都是抽樣處理，而大數(shù)據(jù)不是對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣處理，而是所有數(shù)據(jù)，處理要得到的結(jié)論是不再是簡單的精確匹配或者計(jì)算，而是在多個(gè)維度上進(jìn)行復(fù)雜的相互關(guān)系的分析。IBM公司提出數(shù)據(jù)的5V特點(diǎn)， Volumn、Velocity、Varity、Value、Veracity分別指其在容量、速度、變化、價(jià)值、真實(shí)性等方面的要求。需要在快速的時(shí)間內(nèi)手機(jī)大量的真實(shí)的信息，跟蹤數(shù)據(jù)的變化，得到有價(jià)值的建議。

2 大數(shù)據(jù)的工作意義及過程

數(shù)據(jù)如果放在哪里不用就沒有任何價(jià)值，甚至如果垃圾還占了大量的空間，大數(shù)據(jù)歸根結(jié)底還是要從數(shù)據(jù)中提取信息，通俗講，大數(shù)據(jù)就是處理大數(shù)據(jù)，其過程可以通過以下流程圖來描述：

大數(shù)據(jù)就是從海量數(shù)據(jù)中去除無用數(shù)據(jù)，經(jīng)過各種算法給客戶提供決策信息的過程。

3 什么是Hadoop

Hadoop是一個(gè)由Apatch基金開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)。提供給用戶分布式程序，利用集群資源進(jìn)行高速數(shù)據(jù)處理、運(yùn)算、存儲(chǔ)的服務(wù)。Hadoop框架的核心有HDFS和MapReduce，HDFS（hadoop distributed file system），分布式文件系統(tǒng)，通過高容錯(cuò)、低成本提供大數(shù)據(jù)集。而MapReduce為這些大數(shù)據(jù)集提供了處理能力。

總的來說，haddoop核心包括兩大塊，mapreduce提供任務(wù)分解和結(jié)果匯總，hdfs提供namenode文件管理和datanode文件存儲(chǔ)功能，由client進(jìn)行文件的獲取。

3.1 HDFS 分布式文件系統(tǒng)

HDFS是hadoop框架中數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理的支撐，它高度容錯(cuò)，能檢測和應(yīng)對硬件故障，在低成本的硬件上提供了高性價(jià)比的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理功能，通過流式數(shù)據(jù)訪問提高吞吐量等應(yīng)用程序性能給一些大型數(shù)據(jù)集應(yīng)用程序提供數(shù)據(jù)資源。

Client提供切片訪問，與HDFS和數(shù)據(jù)主節(jié)點(diǎn)DataNode交互，讀取或者寫入文件，在datanode中有一個(gè)主節(jié)點(diǎn)Masternode即NameNode，NameNode用來管理HDFS的名稱空間和數(shù)據(jù)集塊映射信息。

3.2 Mapreduce

MapReduce用以進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的計(jì)算2，通過Map對數(shù)據(jù)集上的獨(dú)立元素進(jìn)行特定操作，將數(shù)據(jù)加工成K-V（Key-Value）對，reduce對這個(gè)K-V對進(jìn)行規(guī)定約束以得到最終的結(jié)果。

其中TaskTracker作為從節(jié)點(diǎn)，主要運(yùn)行Map任務(wù)和Reduce任務(wù)，將結(jié)果與主節(jié)點(diǎn)JobTracker交互，通信任務(wù)狀態(tài)。主節(jié)點(diǎn)JobTracker將作業(yè)任務(wù)分解成一系列的任務(wù)，并分派給TasckTracker，運(yùn)行后負(fù)責(zé)管理監(jiān)督所有作業(yè)，對作業(yè)發(fā)生的錯(cuò)誤進(jìn)行處理。

每個(gè)TasckTracker的Map Task完成每條數(shù)據(jù)記錄的解析傳遞給用戶編寫的Map函數(shù)執(zhí)行，將結(jié)果寫入本地磁盤或者HDFS。而Reduce Task則從MapTask的執(zhí)行結(jié)果中，遠(yuǎn)程讀入數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序并分組傳遞給用戶編寫的reduce函數(shù)執(zhí)行。

4 Hadoop的應(yīng)用與展望

國際上Yahoo是Hadoop的最大支持者，截至2012年，Yahoo的Hadoop機(jī)器總節(jié)點(diǎn)數(shù)目超過420000個(gè)，有超過10萬的核心CPU在運(yùn)行Hadoop。Facebook使用Hadoop存儲(chǔ)內(nèi)部日志與多維數(shù)據(jù)，并以此作為報(bào)告、分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)源。目前Hadoop集群的機(jī)器節(jié)點(diǎn)超過1400臺(tái)，共計(jì)11？200個(gè)核心CPU，超過15PB原始存儲(chǔ)容量，每個(gè)商用機(jī)器節(jié)點(diǎn)配置了8核CPU，12TB數(shù)據(jù)存儲(chǔ)3。在國內(nèi)，百度、360、阿里巴巴等軟件巨頭也在Hadoop應(yīng)用領(lǐng)域做了深入研究和開發(fā)，主要應(yīng)用與數(shù)據(jù)挖掘和分析，日志分析、數(shù)據(jù)倉儲(chǔ)、推薦引擎、用戶行為分析等。

Hadoop在有效利用現(xiàn)有資源，對其進(jìn)行整合以達(dá)到高性能運(yùn)行服務(wù)的框架為企業(yè)和各行業(yè)客戶提供了極大的便利，作為一種技術(shù)性方向作用非常重要，在后期必定會(huì)吸引更多的資源加入hadoop的研究和拓展。

注釋：

1.百度百科https：//baike.baidu.com/item/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE/1356941？fr=aladdin#reference-[1]-13647476-wrap

2.http：//lib.csdn.net/article/hadoop/50993

3.https：//blog.csdn.net/lienen/article/details/50460243

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