溫玉杰

[摘 要]根據(jù)大數(shù)據(jù)處理形式不同，將大數(shù)據(jù)計算分為批量處理計算和流式處理計算，對大數(shù)據(jù)中的批量處理計算和流式處理計算進(jìn)行了分析，介紹了不用的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)特征和代表性處理系統(tǒng)，分析批量計算中的關(guān)鍵技術(shù)（系統(tǒng)架構(gòu)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)）和流式計算關(guān)鍵技術(shù)（系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)傳輸、編程接口）。

[關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù)分析 批量處理計算 流式處理計算

中圖分類號：X734.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1009-914X（2016）10-0206-01

1 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、移動互聯(lián)技術(shù)、社交媒體等技術(shù)及其應(yīng)用在是越來越多，全球的數(shù)據(jù)急劇膨脹，人類已經(jīng)步入了大數(shù)據(jù)的時代。大數(shù)據(jù)中包含著大量的隱含信息，需要從這些隱含的信息中提取有價值的大知識，這些大的知識將在更高的層面上、更廣闊的視角、更大范圍內(nèi)對用戶提供洞察力、決策力，為人類以及社會創(chuàng)造更大的利益以及價值。目前主流的大數(shù)據(jù)庫計算模式分為兩種，分別為批量式計算和流式計算兩種模式。

在批量計算模式中，首先是需要對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，然后對這些存儲的靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行集中起來進(jìn)行計算，目前的Hadoop就是一種非常典型的批量計算架構(gòu)；在流式計算模式中，無法確定數(shù)據(jù)的到來時刻以及數(shù)據(jù)的次序，也不用將數(shù)據(jù)全部進(jìn)行存儲起來進(jìn)行計算。而是當(dāng)這些流動的數(shù)據(jù)到來之后直接在內(nèi)存中進(jìn)行實時性的處理，典型的Twitter、Storm、Yahoo的S4就是這種流式的數(shù)據(jù)計算模式。

2 應(yīng)用場景及數(shù)據(jù)特征

2.1 批量處理系統(tǒng)

對于批量處理系統(tǒng)來說，這類系統(tǒng)比較適合對于靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，從海量信息中獲取具體的含義，得到很明智的決策，最終為領(lǐng)導(dǎo)提供輔助決策制定相應(yīng)的應(yīng)對措施來實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。大數(shù)據(jù)中的批量處理系統(tǒng)適合先進(jìn)行存儲然后進(jìn)行計算，對于數(shù)據(jù)處理的實時性要求不是很高，但是對于數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和全面性要求更高。

2.1.1 數(shù)據(jù)特征

對于批量數(shù)據(jù)來說，通常具備三個典型的特征，（1）數(shù)據(jù)量比較大，數(shù)據(jù)量從TB級別到PB級別，數(shù)據(jù)主要是以靜態(tài)的形式存儲在磁盤上，存儲的時間比較大，一般不進(jìn)行數(shù)據(jù)的更新數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)可以重復(fù)進(jìn)行使用，這種數(shù)據(jù)不容易移動以及備份處理；（2）數(shù)據(jù)的精度比較高，存儲的這些數(shù)據(jù)一般是屬于企業(yè)中的一部分，是長時間積累下來的；（3）數(shù)據(jù)價值密度相對來說比較低。往往有價值的信息比較少，因此需要采用合理的分析算法對這些批量數(shù)據(jù)進(jìn)行信息抽取，同時處理批量數(shù)據(jù)比較耗時，一般不提供交互功能，當(dāng)提取結(jié)果與預(yù)期差別很大時，會浪費很多時間。因此，批量處理系統(tǒng)比較適合相對比較成熟的作業(yè)。

2.1.2 代表性處理系統(tǒng)

對于批處理系統(tǒng)來說，比較典型的代表是由Google公司開發(fā)的文件系統(tǒng)GFS（google File System）和研發(fā)的MapReduce編程模型。雖然Google公司沒有對這兩項技術(shù)進(jìn)行源碼的公開，但是基于發(fā)表的兩篇文章，Nutch子項目中的Hadoop實現(xiàn)了開源的兩個產(chǎn)品：HDFS和MapReduce。Hadoop成為批量處理架構(gòu)中非常典型的一種架構(gòu)模式，HDFS負(fù)責(zé)對靜態(tài)的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，通過MapReduce對這些靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行計算邏輯的分配。Hadoop成為很多IT公司的大數(shù)據(jù)主流架構(gòu)，基于HDFS和MapReduce建立了很多項目。

MapReduce編程模型收到很多主流IT的歡迎，主要有幾個方面的原因：（1）MapReduce是一種沒有共享的大規(guī)模集群系統(tǒng)，這種集群系統(tǒng)具有很好的性價比和伸縮性；（2）MapReduce模型比較簡單，容易理解，便于使用。能夠不僅僅處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，而且能夠?qū)芏嗉?xì)節(jié)進(jìn)行隱藏（包括自動并行化、負(fù)載均衡、災(zāi)備管理等），能夠很大程度上降低程序員的工作量。

2.2 流式處理系統(tǒng)

2.2.1 數(shù)據(jù)特征

一般情況下，對于流式數(shù)據(jù)來說，是一個無窮的數(shù)據(jù)序列信息，對于流式數(shù)據(jù)中的每個序列來說數(shù)據(jù)的來源是不同的，數(shù)據(jù)可能是結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化，這些序列往往包含時間特征，或者有其他能夠表示有序的標(biāo)簽信息。從數(shù)據(jù)庫的角度來說，流式數(shù)據(jù)中的每個元素都可以看成是一個元祖。流式數(shù)據(jù)在不同的場景中能夠表現(xiàn)出不同的特征信息，比如表現(xiàn)流速的大小、元素特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)格式不同等。

2.2.2 代表性處理系統(tǒng)

流式計算處理系統(tǒng)目前得到廣泛的應(yīng)用，包括Twitter的Storm，F(xiàn)acebook的Scribe，Linkedin的Samza等。本節(jié)主要是對Twitter的Storm進(jìn)行詳細(xì)的介紹。

Storm的主要特點是一種基于分布式的、可靠、容錯性好的流式處理系統(tǒng)，被分配的流式處理作業(yè)能夠分發(fā)到不同的組件上，被分配的每個組件負(fù)責(zé)一項單一的、特定的處理任務(wù)。Storm集群中輸入流由Spout來進(jìn)行負(fù)責(zé)，Storm將流式數(shù)據(jù)分發(fā)給Blot的組件，Blot組件對其進(jìn)行處理。Storm可以進(jìn)行實時的數(shù)據(jù)處理以及對數(shù)據(jù)庫進(jìn)行更新，能夠被用于進(jìn)行持續(xù)的計算，對連續(xù)的數(shù)據(jù)流進(jìn)行查詢處理，在計算的過程中結(jié)果是以流的形式輸出給用戶。還可以用于進(jìn)行分布式的處理RPC。

3 大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

3.1 大數(shù)據(jù)批量計算關(guān)鍵技術(shù)

在大數(shù)據(jù)批量計算中，系統(tǒng)架構(gòu)、分布式文件系統(tǒng)、分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)成為制約其發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)。

（1）系統(tǒng)架構(gòu)

在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的過程中，需要的關(guān)鍵技術(shù)主要是針對海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲以及分析計算，因此選擇合理的架構(gòu)對其進(jìn)行批量處理是其中的重點。

（2）分布式文件系統(tǒng)

在大數(shù)據(jù)應(yīng)用中，文件系統(tǒng)是其中非常重要的一個部分。對于海量的數(shù)據(jù)需要采取分布式存儲的方式存儲到磁盤上，方便后期的計算。

（3）分布式數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)

對于分布到磁盤上的海量信息，如何選取合理的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對其進(jìn)行處理分析是其中的一個非常重要的關(guān)鍵點。

3.2 大數(shù)據(jù)流式計算關(guān)鍵技術(shù)

對于流式計算中，理想中的大數(shù)據(jù)流式計算應(yīng)該具有比較低的延遲、高的吞吐量、保持持續(xù)運行、可以伸縮等特征，這些離不開系統(tǒng)的架構(gòu)、海量數(shù)據(jù)的傳輸、編程的接口、高新技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)的合理設(shè)計與規(guī)劃。

（1）系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計

流式計算中的架構(gòu)指不同的各個子系統(tǒng)之間的一種重新組合的方式，對于流式處理計算中需要選擇特定的框架進(jìn)行流式計算。目前主流的流式計算系統(tǒng)中采用的架構(gòu)分為無中心節(jié)點的對稱系統(tǒng)架構(gòu)以及具備中心節(jié)點的主從式結(jié)構(gòu)。

（2）數(shù)據(jù)傳輸

數(shù)據(jù)傳輸主要是完成從有向任務(wù)圖到物理計算節(jié)點之間的部署，部署各個節(jié)點之間的數(shù)據(jù)傳輸方式。在流式計算系統(tǒng)中，為了能夠具備高的吞吐量、比較低的延遲，需要不斷的優(yōu)化從有向任務(wù)圖到物理計算節(jié)點之間的部署及其映射方式。目前主流的數(shù)據(jù)傳輸方式分為主動推送方式和被動拉取的方式。

（3）編程接口

在流式計算中，為了方便從有向任務(wù)圖到物理計算節(jié)點之間的部署，需要進(jìn)行編程實現(xiàn)任務(wù)圖中各個節(jié)點的相應(yīng)處理功能。需要編制大量的流式數(shù)據(jù)計算系來提供應(yīng)用編程的接口，方便的接口能夠方便用戶實現(xiàn)內(nèi)部的業(yè)務(wù)邏輯及處理，減少用戶的編程的工作量。

4 總結(jié)與展望

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、云計算等高新技術(shù)的快速發(fā)展，多樣化的應(yīng)用不斷的增加，數(shù)據(jù)在各行各業(yè)中都成為非常重要的一個組成部分，如何在海量的信息中獲取有價值的信息是大數(shù)據(jù)需要完成的工作。本文根據(jù)大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)處理的形式不同，介紹了批量處理系統(tǒng)和流式處理系統(tǒng)，并對大數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了介紹。

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