云計(jì)算環(huán)境中的數(shù)據(jù)挖掘存儲(chǔ)管理設(shè)計(jì)
1 引言 Hadoop提供了一個(gè)基于HDFs的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)庫(kù)HBase,它的設(shè)計(jì)思想和數(shù)據(jù)模型都與Google開發(fā)的模型簡(jiǎn)化的大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)庫(kù)BigTabIe極為相似。HBase不支持完全的關(guān)系數(shù)據(jù)模型,只為用戶提供了簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)模型,
1.引言
Hadoop提供了一個(gè)基于HDFs的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)庫(kù)HBase,它的設(shè)計(jì)思想和數(shù)據(jù)模型都與Google開發(fā)的模型簡(jiǎn)化的大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)庫(kù)BigTabIe極為相似。HBase不支持完全的關(guān)系數(shù)據(jù)模型,只為用戶提供了簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)模型,讓客戶來動(dòng)態(tài)控制數(shù)據(jù)的分布和格式。從數(shù)據(jù)模型角度看,HBase是一個(gè)稀疏的、長(zhǎng)期存儲(chǔ)的(存在硬盤上)、多維度的、排序的映射表。這張表的索引是行關(guān)鍵字、列關(guān)鍵字和時(shí)間戳。每個(gè)值是一個(gè)不解釋的字符數(shù)組,用戶需要自己解釋存儲(chǔ)的字串的類型和含義。這種模型具有很大的靈活性,通過仔細(xì)選擇數(shù)據(jù)表示,用戶可以控制數(shù)據(jù)的局部化。但是這種靈活性的代價(jià)就是不支持完全的關(guān)系數(shù)據(jù)模型,這導(dǎo)致傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式無(wú)法應(yīng)用于HBase。Google自身的GFS是為網(wǎng)頁(yè)搜索功能量身定做的,采用BigTable的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)模型可以以字符串形式靈活存儲(chǔ)網(wǎng)頁(yè)的URL、時(shí)間戳等信息。HDFS的設(shè)計(jì)完全借鑒了GFS的思想,因此從目前的版本來看,HDFS對(duì)網(wǎng)頁(yè)搜索具有較好的支持,但是對(duì)于使用傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)模型的產(chǎn)品來說,HDFS并不是一個(gè)很好的選擇,因?yàn)樗荒芴峁﹤鹘y(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)功能。如上所述,以Hadoop為例,目前的開源解決方案并不完全適用于某公司的新產(chǎn)品需求,因此我們需要參照現(xiàn)有解決方案,設(shè)計(jì)符合自身需要的新方案。
2.DDF的數(shù)據(jù)劃分策略
面對(duì)大量的異構(gòu)的用戶數(shù)據(jù),我們有必要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,以期得到更好的查詢性能。
數(shù)據(jù)劃分策略可分為垂直數(shù)據(jù)劃分(Horizontal panition)和水平數(shù)據(jù)劃分(VerticaI partition),在DDF中同時(shí)采用了這兩種劃分策略。垂直數(shù)據(jù)劃分是按照功能劃分:
(1)首先把對(duì)象數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)劃分到不同的數(shù)據(jù)表中(數(shù)據(jù)庫(kù)的表)。
(2)對(duì)于對(duì)象數(shù)據(jù),由于是按對(duì)象類型(Object type)訪問的,那么我們可以進(jìn)一步按照對(duì)象類型進(jìn)行垂直劃分,把不同類型的對(duì)象數(shù)據(jù)劃分到相應(yīng)的數(shù)據(jù)表中。
(3)對(duì)于查詢數(shù)據(jù),在目前的研究階段,也將其按照對(duì)象類型進(jìn)行垂直劃分,存儲(chǔ)到相應(yīng)的數(shù)據(jù)表中。
另外,采用對(duì)象的全局標(biāo)識(shí)(UID)的哈希值(Hash)進(jìn)行水平劃分,從而將對(duì)象數(shù)據(jù)劃分到不同的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)(Datanode)的策略,需要面對(duì)數(shù)據(jù)遷移的問題,即當(dāng)增加新的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)時(shí),如何確保原有數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)不進(jìn)行或者盡量少進(jìn)行遷移。
3.DDF的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略
DDF借鑒了HDFS的設(shè)計(jì)思想,在架構(gòu)中引入了數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的概念,整個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略的設(shè)計(jì)理念如下。
(1)每個(gè)數(shù)據(jù)劃分只可能存放在同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中,不允許一個(gè)數(shù)據(jù)劃分分裂存放在多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況出現(xiàn)。但是,具有相同數(shù)據(jù)對(duì)象類型的不同劃分可以存放在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中。
(2)允許不同類型的數(shù)據(jù)(如對(duì)象數(shù)據(jù)和查詢數(shù)據(jù))采用不同的劃分策略。
Hadoop提供了一個(gè)基于HDFs的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)庫(kù)HBase,它的設(shè)計(jì)思想和數(shù)據(jù)模型都與Google開發(fā)的模型簡(jiǎn)化的大規(guī)模分布式數(shù)據(jù)庫(kù)BigTabIe極為相似。HBase不支持完全的關(guān)系數(shù)據(jù)模型,只為用戶提供了簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)模型,讓客戶來動(dòng)態(tài)控制數(shù)據(jù)的分布和格式。從數(shù)據(jù)模型角度看,HBase是一個(gè)稀疏的、長(zhǎng)期存儲(chǔ)的(存在硬盤上)、多維度的、排序的映射表。這張表的索引是行關(guān)鍵字、列關(guān)鍵字和時(shí)間戳。每個(gè)值是一個(gè)不解釋的字符數(shù)組,用戶需要自己解釋存儲(chǔ)的字串的類型和含義。這種模型具有很大的靈活性,通過仔細(xì)選擇數(shù)據(jù)表示,用戶可以控制數(shù)據(jù)的局部化。但是這種靈活性的代價(jià)就是不支持完全的關(guān)系數(shù)據(jù)模型,這導(dǎo)致傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式無(wú)法應(yīng)用于HBase。Google自身的GFS是為網(wǎng)頁(yè)搜索功能量身定做的,采用BigTable的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)模型可以以字符串形式靈活存儲(chǔ)網(wǎng)頁(yè)的URL、時(shí)間戳等信息。HDFS的設(shè)計(jì)完全借鑒了GFS的思想,因此從目前的版本來看,HDFS對(duì)網(wǎng)頁(yè)搜索具有較好的支持,但是對(duì)于使用傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)模型的產(chǎn)品來說,HDFS并不是一個(gè)很好的選擇,因?yàn)樗荒芴峁﹤鹘y(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)功能。如上所述,以Hadoop為例,目前的開源解決方案并不完全適用于某公司的新產(chǎn)品需求,因此我們需要參照現(xiàn)有解決方案,設(shè)計(jì)符合自身需要的新方案。
2.DDF的數(shù)據(jù)劃分策略
面對(duì)大量的異構(gòu)的用戶數(shù)據(jù),我們有必要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行劃分,以期得到更好的查詢性能。
數(shù)據(jù)劃分策略可分為垂直數(shù)據(jù)劃分(Horizontal panition)和水平數(shù)據(jù)劃分(VerticaI partition),在DDF中同時(shí)采用了這兩種劃分策略。垂直數(shù)據(jù)劃分是按照功能劃分:
(1)首先把對(duì)象數(shù)據(jù)、查詢數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)劃分到不同的數(shù)據(jù)表中(數(shù)據(jù)庫(kù)的表)。
(2)對(duì)于對(duì)象數(shù)據(jù),由于是按對(duì)象類型(Object type)訪問的,那么我們可以進(jìn)一步按照對(duì)象類型進(jìn)行垂直劃分,把不同類型的對(duì)象數(shù)據(jù)劃分到相應(yīng)的數(shù)據(jù)表中。
(3)對(duì)于查詢數(shù)據(jù),在目前的研究階段,也將其按照對(duì)象類型進(jìn)行垂直劃分,存儲(chǔ)到相應(yīng)的數(shù)據(jù)表中。
另外,采用對(duì)象的全局標(biāo)識(shí)(UID)的哈希值(Hash)進(jìn)行水平劃分,從而將對(duì)象數(shù)據(jù)劃分到不同的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)(Datanode)的策略,需要面對(duì)數(shù)據(jù)遷移的問題,即當(dāng)增加新的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)時(shí),如何確保原有數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)不進(jìn)行或者盡量少進(jìn)行遷移。
3.DDF的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略
DDF借鑒了HDFS的設(shè)計(jì)思想,在架構(gòu)中引入了數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的概念,整個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)策略的設(shè)計(jì)理念如下。
(1)每個(gè)數(shù)據(jù)劃分只可能存放在同一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中,不允許一個(gè)數(shù)據(jù)劃分分裂存放在多個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的情況出現(xiàn)。但是,具有相同數(shù)據(jù)對(duì)象類型的不同劃分可以存放在不同的數(shù)據(jù)庫(kù)中。
(2)允許不同類型的數(shù)據(jù)(如對(duì)象數(shù)據(jù)和查詢數(shù)據(jù))采用不同的劃分策略。
責(zé)任編輯:何健
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