賈旖旎 周新民 曹芳

摘? 要： 海量時空數(shù)據(jù)的高效存儲、讀寫、處理與分析是當前地理信息科學領域的研究熱點。本文對目前主流大數(shù)據(jù)技術產(chǎn)品進行了選取和融合，開展了基于HDFS+Spark的時空大數(shù)據(jù)存儲、處理分析等方面的研究和探討，以智慧無錫時空信息云平臺為應用對象，搭建了一套時空大數(shù)據(jù)存儲處理的集群平臺，并通過具體應用實驗，得到了時空數(shù)據(jù)存儲、處理、挖掘的響應時間及可視化展示結(jié)果，證實了HDFS+Spark集群計算平臺在解決時空大數(shù)據(jù)存儲、處理、挖掘方面的有效性。

關鍵詞： 時空大數(shù)據(jù);集群計算;存儲處理;數(shù)據(jù)挖掘

【Abstract】： Efficient storage， reading， writing， processing and analysis of massive spatio-temporal data is a hot research topic in geographic information science. This paper chooses and integrates the mainstream big data technology production， investigates and studies the spatio-temporal big data storage and processing analysis based on HDFS+Spark ，and builds the Cluster platform. And also its applied in the experiment and the results of response time and visual display of storage， processing and mining of the spatio-temporal data are obtained， which proves the effectiveness of HDFS+Spark cluster computing platform in solving spatio-temporal big data storage， processing and mining.

【Key words】： Spatio-temporal big data; Cluster computing; Storage processing; Data mining

0? 引言

隨著測繪地理信息技術的發(fā)展和智慧城市建設的不斷推進，時空大數(shù)據(jù)的種類愈多、覆蓋愈廣、更新頻率愈快，數(shù)據(jù)量急劇增加，從MB、GB級逐步達到TB、PB級，使得海量時空數(shù)據(jù)在存儲管理、數(shù)據(jù)檢索、處理分析等方面的難度不斷提升。同時，大量以分布式存儲和并行計算為核心的大數(shù)據(jù)技術平臺及產(chǎn)品隨之涌現(xiàn)，如Hadoop、MongoDB、Spark，

這些平臺及產(chǎn)品有望解決當前大數(shù)據(jù)在存儲和處理中存在的問題。本文圍繞如何應用主流大數(shù)據(jù)技術及產(chǎn)品更好地為時空大數(shù)據(jù)服務，結(jié)合智慧無錫時空大數(shù)據(jù)的應用需求，搭建了一套時空大數(shù)據(jù)存儲處理的集群平臺，并以實驗驗證了該平臺在時空大數(shù)據(jù)的存儲、處理與挖掘中的性能與效率。

1? 時空大數(shù)據(jù)集群計算平臺選型

HDFS分布式文件系統(tǒng)是Hadoop核心技術之一，提供了開源的存儲框架，是一個實現(xiàn)數(shù)據(jù)分布式存儲的文件系統(tǒng)[1]。該系統(tǒng)通過高效的分布式算法集成多集群節(jié)點，對大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)進行分布式存儲和有效備份，當其中一個節(jié)點宕機時，系統(tǒng)可以讀取其他有效節(jié)點的數(shù)據(jù)，并且系統(tǒng)對每個節(jié)點的物理性能要求并不高。因此，HDFS具備了容錯性高、成本低、通用性好等特點。HDFS采用主/從架構(gòu)，包括客戶端、主控節(jié)點（NameNode）[2]和數(shù)據(jù)節(jié)點（DataNode）[3]。其中，NameNode主要負責管理文件系統(tǒng)的命名空間、元數(shù)據(jù)信息及客戶端對文件的訪問;DataNode主要負責接收并處理客戶端的讀寫請求和NameNode的調(diào)度，存儲并檢索HDFS的數(shù)據(jù)塊，是文件存儲的實際位置，并通過周期性的心跳報文將所有數(shù)據(jù)塊信息發(fā)送給NameNode。HDFS的這種主/從設計結(jié)構(gòu)使得用戶數(shù)據(jù)不會流經(jīng)主控節(jié)點，從而提高了系統(tǒng)性能和效率[4]。

Hadoop的MapReduce和Spark是當前最流行的大數(shù)據(jù)處理平臺。Hadoop MapReduce在處理分析數(shù)據(jù)時，首先從集群磁盤中讀取數(shù)據(jù)到內(nèi)存并執(zhí)行計算，再將計算結(jié)果從內(nèi)存寫到集群磁盤，作為下次計算的輸入數(shù)據(jù)。每次都要從磁盤讀取數(shù)據(jù)到內(nèi)存的計算過程，使其面臨I/O消耗過大的問題，因而無法滿足用戶對海量空間數(shù)據(jù)開展實時分析的效率要求。而Spark作為新興的集群計算框架，不僅提供了豐富的Scala、Java、和Python調(diào)用API接口，方便用戶操作，且其基于內(nèi)存迭代計算的處理方式，使其可從內(nèi)存中直接讀取計算數(shù)據(jù)，從而避免了磁盤I/O的高消耗。通過擴展Spark對空間數(shù)據(jù)的分布式查詢處理操作，形成了GeoSpark、SpatialSpark等先進系統(tǒng)，可實現(xiàn)對海量空間數(shù)據(jù)的快速處理和分析。

由于HDFS 的高容錯性、高可擴展性、高吞吐量等特點，為海量時空數(shù)據(jù)提供了可靠、安全的存儲，而Spark的內(nèi)存迭代計算比MapReduce更為高效[5]，更適合進行交互式處理和運行復雜算法，且可以與HDFS組件進行完美融合，因此本文選擇使用HDFS+Spark的存儲計算框架來進行時空大數(shù)據(jù)的存儲與計算處理應用。

2? 基于HDFS的時空大數(shù)據(jù)存儲模式

時空數(shù)據(jù)一般來說包括時間、空間和專題屬性三個維度的信息，有著多源、海量、更新快速的特點[6]。從數(shù)據(jù)格式上來說，時空數(shù)據(jù)通常以矢量數(shù)據(jù)或柵格數(shù)據(jù)的形式進行存儲管理。

通過實驗，得出單機環(huán)境與3個節(jié)點、6個節(jié)點的集群環(huán)境下不同數(shù)據(jù)量的時空數(shù)據(jù)存入時間對比表如下所示。

從實驗結(jié)果可以看出，當時空數(shù)據(jù)集大小為500 M時，單機環(huán)境下數(shù)據(jù)存儲時間為8秒，耗時最少，相比之下存儲性能效率最高。這是因為數(shù)據(jù)量較少時，Hadoop集群中涉及到多個節(jié)點之間的數(shù)據(jù)交換，并且會自動進行數(shù)據(jù)備份，存在較為固定的數(shù)據(jù)傳輸時間和數(shù)據(jù)備份時間消耗。隨著數(shù)據(jù)量增加到1.8 G、10 G，集群環(huán)境下的存儲效率優(yōu)勢得到了明顯的體現(xiàn)。尤其當時空數(shù)據(jù)增加到10 G時，單機環(huán)境下的耗時明顯增加，為500 M數(shù)據(jù)耗時的103倍。這是由于單機環(huán)境的硬件配置受限所導致的，而在集群環(huán)境下，隨著存儲量增大，而其固定的時間消耗占比逐漸減小至可忽略不計，這時才能體現(xiàn)出集群環(huán)境下時空大數(shù)據(jù)存儲的優(yōu)勢。

4.3.2? 數(shù)據(jù)處理性能實驗

本文將以無錫市區(qū)的地理范圍劃分為6497個500米×500米的格網(wǎng)，對每個格網(wǎng)內(nèi)1天的出租車點位數(shù)量（約800萬條數(shù)據(jù)）進行空間包含運算，以驗證單機環(huán)境下與不同節(jié)點集群環(huán)境下的空間處理效率。

通過實驗得出單機環(huán)境與3個節(jié)點、6個節(jié)點的集群環(huán)境下時空數(shù)據(jù)處理的時間對比表如下所示。

將無錫市6497個格網(wǎng)的1天的出租車點位數(shù)量空間統(tǒng)計的結(jié)果，在前端通過可視化界面進行展示，如圖3所示。

從實驗結(jié)果可以看出，由于單機環(huán)境中計算機處理器及內(nèi)存的限制，1000個格網(wǎng)和10000個點進行空間包含運算，時間穩(wěn)定在6分鐘左右，效率非常低下。當數(shù)據(jù)量增加到一定程度后，單機處理能力超出界限，導致處理失敗，而集群模式處理的運算效率遠高于單機模式。因此處理海量數(shù)據(jù)，必須依靠Spark這種集群模式的并行處理框架，并且隨著集群節(jié)點個數(shù)的增加，處理效率也會隨之提高，集群環(huán)境可解決單機環(huán)境無法處理的問題。

4.3.3? 數(shù)據(jù)挖掘性能實驗

基于K-means空間聚類算法分別對無錫市1天的出租車實時位置數(shù)據(jù)進行挖掘分析，形成出租車熱點分布圖，以驗證單機環(huán)境下與不同節(jié)點集群環(huán)境下的時空數(shù)據(jù)挖掘效率。

通過實驗得出單機環(huán)境與3個節(jié)點、6個節(jié)點的集群環(huán)境下時空數(shù)據(jù)挖掘的時間對比表如下所示。

基于無錫市某天的出租車實時位置數(shù)據(jù)進行K-means空間聚類，得到無錫市的出租車熱力分布圖5所示。

從實驗結(jié)果可以看出，隨著數(shù)據(jù)量的增大，基于集群的Spark mllib分布式機器學習框架的并行計算效率明顯占優(yōu)勢。當數(shù)據(jù)量增加到一定程度時，單機將無法勝任此工作。

5? 結(jié)論

本文通過對主流的大數(shù)據(jù)技術平臺進行調(diào)研和分析研究后，搭建了一套基于HDFS+Spark的時空大數(shù)據(jù)存儲計算的集群平臺，并用于進行了時空大數(shù)據(jù)存儲、處理與挖掘的性能實驗，得出如下結(jié)論：

（1）時空數(shù)據(jù)量較少時，數(shù)據(jù)存儲性能在單機環(huán)境下效率較高，而隨著數(shù)據(jù)量的不斷增大，集群環(huán)境的存儲效率明顯提升，是海量時空數(shù)據(jù)存儲的理想選擇。

（2）由于單機環(huán)境下硬件配置的限制和集群環(huán)境下并行計算處理的優(yōu)勢，時空大數(shù)據(jù)處理、挖掘的效率明顯優(yōu)于單機環(huán)境，并且集群節(jié)點數(shù)量越多，數(shù)據(jù)處理、挖掘的效率越高，即使當數(shù)據(jù)量超過了單機環(huán)境可處理閥值，集群環(huán)境也可以輕松處理。

參考文獻

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[3]Data Node.[EB/OL] http：//hadoop.apache.org/docs/stable/ hdfs_design. html#Name Node+and+Data Nodes.

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