摘要：當(dāng)前在進(jìn)行大數(shù)據(jù)應(yīng)用過程中存在三方面的問題，分別是大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析和管理的問題，如果不能有效解決這些問題，將會(huì)直接影響其發(fā)展和應(yīng)用。下面在總結(jié)前人經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，根據(jù)當(dāng)前研究所得到的成果，提出有效的解決策略，希望給有關(guān)人士一些借鑒。

關(guān)鍵詞：Hadoop平臺(tái)；大數(shù)據(jù)；應(yīng)用系統(tǒng)

當(dāng)前移動(dòng)電子商務(wù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)得到的快速發(fā)展，在整個(gè)數(shù)據(jù)庫市場(chǎng)中大數(shù)據(jù)占據(jù)很重要的地位，而且這一趨勢(shì)還在繼續(xù)發(fā)展，由此可見，基于Hadoop平臺(tái)的大數(shù)據(jù)將會(huì)得到廣泛的推廣。大數(shù)據(jù)具有廣度寬、深度深、規(guī)模大的特點(diǎn)，而且處理時(shí)間短，要求處理效果高，當(dāng)前在應(yīng)用中存在一定問題，下面就深入分析這方面的問題。

1分析大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題和解決方案

1.1大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)問題

HDFS屬于一種分布式文件系統(tǒng)，其中一個(gè)文 件以多個(gè)block的形式存放在多個(gè)Namenode節(jié)點(diǎn)上，每個(gè)block有多個(gè)副本，副本存放的位置根據(jù)HDFS放置算法來決定，但是在這方面還要注意，在HDFS中缺省block副本數(shù)和大小，但是對(duì)于所缺省的參數(shù)可以重新進(jìn)行設(shè)置，對(duì)于CLIENT文件，可以臨時(shí)設(shè)置兩個(gè)參數(shù)，有效提高了系統(tǒng)的靈活性，在文件中其邏輯處理單元、重要性、大小都不同。由此可見，HDFS可以對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)施分布式計(jì)算，具有較高的性價(jià)比，系統(tǒng)運(yùn)行可靠性比較高，通過增加機(jī)器設(shè)備，就可以保證系統(tǒng)的存儲(chǔ)能力。HDFS文件在讀寫并行方面存在問題，其已經(jīng)可以讀讀并行，但是寫讀并行、讀寫并行中會(huì)受到制約，對(duì)于正在寫操作的文件，讀用戶看不到最后的block內(nèi)容。

1.2相應(yīng)的解決方案

針對(duì)HDFS文件在讀寫并行方面存在問題，技術(shù)人員分析了HDFS文件組織方式，其真實(shí)數(shù)據(jù)文件和元數(shù)據(jù)文件是單獨(dú)存放的，其中的每個(gè)數(shù)據(jù)塊都和本地文件系統(tǒng)相對(duì)應(yīng)，因此在處理這一問題時(shí)，先不要改動(dòng)HDFS的主要接口和主要特點(diǎn)，利用這方面的邏輯處理功能，編號(hào)算法等，對(duì)不同的HDFS文件進(jìn)行塊集合組合，可以有效解決問題。

2 大數(shù)據(jù)分析過程的問題和解決方案

2.1 Hadoop生態(tài)系統(tǒng)存在的問題

Hadoop生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)有其自己的特點(diǎn)，對(duì)板結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)的化的數(shù)據(jù)比較容易處理，系統(tǒng)擁有很好的容錯(cuò)性和擴(kuò)展性，該系統(tǒng)的接口類型很多，適應(yīng)運(yùn)行環(huán)境的異構(gòu)性，該計(jì)算模型可以采用并行方式計(jì)算，因此該系統(tǒng)可以得到很好的性能，但是這一系統(tǒng)在相同條件下，和商業(yè)并行數(shù)據(jù)庫進(jìn)行測(cè)試對(duì)比，其在性能方面存在很大的劣勢(shì)。

2.2有效的解決方案分析

為了解決上述的問題，可以從三個(gè)方面進(jìn)行分析，第一點(diǎn)，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)開始研發(fā)時(shí)是針對(duì)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)；第二點(diǎn)，這一生態(tài)系統(tǒng)容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性非常好，技術(shù)人員在改進(jìn)時(shí)，如果增加節(jié)點(diǎn)數(shù)量就可以得到很好的性能，因此在使用中不需要在相同條件下和并行數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對(duì)比。在增加了節(jié)點(diǎn)的數(shù)量后，沒有必要對(duì)SQL接口查詢命令進(jìn)行修改，也沒有必要對(duì)編程語言進(jìn)行修改，達(dá)到很好的效果。機(jī)器使用的是中低端設(shè)備，其對(duì)性價(jià)比沒有較大的影響，當(dāng)前生態(tài)系統(tǒng)自身也可以對(duì)其問題、性能等進(jìn)行優(yōu)化，例如數(shù)據(jù)的壓縮優(yōu)化、job調(diào)度程序優(yōu)化，體系結(jié)構(gòu)優(yōu)化等。當(dāng)前主要有兩種解決方式，分別是混合型MapReduce解決方式，其主要吸收了并行數(shù)據(jù)中的一些特點(diǎn)，還有一種是經(jīng)典型MapReduce解決方式，主要針對(duì)生態(tài)系統(tǒng)中的HadoopDB項(xiàng)目和HadoopDB MapRe-duce項(xiàng)目。

3大數(shù)據(jù)管理問題和解決方案

3.1分析大數(shù)據(jù)管理中有待解決的問題

一般在大數(shù)據(jù)管理中都不重視易用性，其中的hadoop也有類似的問題，但是在商業(yè)解決方案中技術(shù)人員就注意到了這一點(diǎn)，因此在設(shè)計(jì)中具有針對(duì)性，有效解決了這一問題。例如IBM大數(shù)據(jù)解決方案中，BI-ginsights對(duì)相應(yīng)的集群、作業(yè)運(yùn)行、HDFS文件管理有一個(gè)統(tǒng)一的管理模式，管理中系統(tǒng)具有可視化功能，對(duì)于大數(shù)據(jù)解決方案而言，也有賴于內(nèi)部的集群管理系統(tǒng)。對(duì)于一個(gè)完整的大數(shù)據(jù)解決方案而言，必須使用到一體化的管理系統(tǒng)，這一系統(tǒng)在管理中包括很多的項(xiàng)目，例如通過大量機(jī)器構(gòu)成大集群和小集群，具有多種數(shù)據(jù)來源，涉及到很多作業(yè)的運(yùn)行和部署。在管理中如果只使用手工操作，沒有專業(yè)的平臺(tái)和技術(shù)工具等，不能保證系統(tǒng)的工作效率，間接也會(huì)影響系統(tǒng)的進(jìn)一步推廣。相關(guān)企業(yè)雖然使用這一生態(tài)系統(tǒng)建立了平臺(tái)，沒有一個(gè)完整的集群配置平臺(tái)，在刪除節(jié)點(diǎn)和增加節(jié)點(diǎn)時(shí)必須進(jìn)行手工操作，進(jìn)行參數(shù)配置時(shí)主要依靠個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，工作中沒有可靠的模擬器來幫助。從當(dāng)前的解決方案中分析，在對(duì)Hadoop生態(tài)系統(tǒng)大數(shù)據(jù)管理中，主要應(yīng)用了Ganglia和Sqoop[1]。

3.2分析具體的解決方案

解決大數(shù)據(jù)中的管理問題時(shí)，主要引入了Sqoop技術(shù)，其可以將生態(tài)系統(tǒng)以外的內(nèi)容導(dǎo)入其中，還可以將內(nèi)部的數(shù)據(jù)導(dǎo)出，具體應(yīng)用Sqoop技術(shù)時(shí)主要存在下列問題，缺少圖形化的客戶端，導(dǎo)入的效率還需要進(jìn)一步提高 穩(wěn)定性問題需要解決。針對(duì)這一情況，技術(shù)人員進(jìn)行了深入的研究，進(jìn)而開發(fā)設(shè)計(jì)出了插件、application、Web客戶端。在使用中發(fā)現(xiàn)使用Sqoop進(jìn)行大表導(dǎo)入過程中，工作狀態(tài)較差，導(dǎo)入效率低，而且經(jīng)常出現(xiàn)問題，技術(shù)人員根據(jù)MapReduce設(shè)計(jì)出了大表導(dǎo)入編程模型，在該方式下實(shí)行切分算法，具體而言，對(duì)大表總的記錄mapper數(shù)求步長(zhǎng)，得到與之對(duì)應(yīng)的splitSQL查詢語句的起始行和區(qū)間長(zhǎng)度，最終就可以保證導(dǎo)入工作量完全相同；這一模型工作方式是先進(jìn)入 到MAP函數(shù)的鍵值對(duì)中的鍵[2]，是split對(duì)應(yīng)的SQL語句，把查詢放入到地圖函數(shù)中，這樣使用這一模型時(shí)，對(duì)于其中的每一個(gè)mapper只調(diào)用一次map函數(shù)，通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比得知，使用的大表記錄數(shù)據(jù)都相同，測(cè)試中無論是記錄的分布情況還是區(qū)間情況，導(dǎo)入的時(shí)間都相同，或者對(duì)同一表分別用不同的分割字段，導(dǎo)入時(shí)間也完全相同。針對(duì)同一個(gè)大表模型而言，其實(shí)際導(dǎo)入效率比Sqoop有明顯的提高。在引入Ganglia技術(shù)時(shí)，主要存在兩個(gè)問題，分布是收集到的metrics數(shù)據(jù)只能進(jìn)行顯示，用戶不能制定自己的metrics。針對(duì)這一情況，可以在OpenTSDB架構(gòu)中融入Ganglia，這樣可以吧gmond所收集到的數(shù)據(jù)送往HBase和RRDTool中，有效解決了上述存在的問題，使用中可以進(jìn)行監(jiān)控，還有些保存了原始數(shù)據(jù)。

總結(jié)：

通過以上對(duì)Hadoop平臺(tái)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)解決方案分析，根據(jù)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中存在的問題，結(jié)合生態(tài)系統(tǒng)的特點(diǎn)解決其問題，可以得到顯著的效果。在商業(yè)的解決方案中，在服務(wù)、易用性、性能方面具有優(yōu)勢(shì)，在解決問題時(shí)，技術(shù)人員還優(yōu)化了相關(guān)項(xiàng)目，前言工作者已經(jīng)開始開發(fā)與之配套的管理套件。在以后的發(fā)展中，Hadoop生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展速度會(huì)更快，但是在發(fā)展中要提高對(duì)大數(shù)據(jù)安全的重視度，否則影響會(huì)很大。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳吉榮，樂嘉錦.基于Hadoop生態(tài)系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)解決方案綜述[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)，2013，35（10）：25-35.

[2]向庭波，劉樹莊，何濤，等.大數(shù)據(jù)技術(shù)在卡口系統(tǒng)聯(lián)網(wǎng)方面的應(yīng)用——基于Hadoop的卡口系統(tǒng)云計(jì)算聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)改造設(shè)計(jì)與開發(fā)[J].中國公共安全：學(xué)術(shù)版， 2015（11）：45-50.

作者姓名：朱立 出生年月：1970年3月 學(xué)歷：碩士endprint