李亮丹，曄沙，謝夏，胡月明，，3，4，謝健文，3，4，周悟，游小敏

（1.華南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，廣州 510642；2.海南大學(xué)熱帶作物學(xué)院，?？?570228；3.青海-廣東自然資源監(jiān)測與評價聯(lián)合重點實驗室，西寧 810016；4.廣州市華南自然資源科學(xué)技術(shù)研究院，廣州 510642）

高寒草地生態(tài)系統(tǒng)是我國海拔最高、面積最大的生態(tài)系統(tǒng)類型，也是我國重要的畜牧業(yè)基地，其對于高原地區(qū)的水源涵養(yǎng)、生物多樣性保護、固碳等生態(tài)功能具有不可替代的作用[1-4]。然而，高寒草地生態(tài)系統(tǒng)具有脆弱性與敏感性的特點，一旦被破壞，容易導(dǎo)致水土流失、江河湖泊斷流干涸、蟲鼠災(zāi)害、沙塵暴等一系列生態(tài)災(zāi)害問題。而高寒草地一旦退化，修復(fù)和治理往往需要很長時間，且要耗費極大的人力和物力資源。

為了解決高寒草地退化問題，我國在高寒草地生態(tài)系統(tǒng)監(jiān)測、草地生態(tài)修復(fù)方面開展了大量的工作[5-8]。2000 年，我國啟動青海三江源自然保護區(qū)生態(tài)保護和建設(shè)工程[5]。不少學(xué)者就三江源生態(tài)保護和建設(shè)工程的成效進行了定性或定量的分析[6]，提出了啟示性的建議[7]，并對三江源生態(tài)保護和建設(shè)成效進行了評估[8]。除此之外，也有大量的學(xué)者從事高寒區(qū)域生態(tài)評價、高寒草地評價等工作。在生態(tài)評價方面，氣候變化[9]、土壤特征[10]等是學(xué)者們關(guān)注的重點。在高寒草地評價方面，植被覆蓋變化[11]、生態(tài)因素與植被的關(guān)系[12]、草地退化評價[13]等也受到了廣泛關(guān)注。隨著國家相關(guān)部門和眾多學(xué)者對高寒草地多方面、多手段的監(jiān)測和研究，其數(shù)據(jù)量也隨時間呈爆炸式增長，合理有效地利用高寒草地海量數(shù)據(jù)進行高寒草地退化研究，通過對價值密度較低的海量數(shù)據(jù)進行挖掘及綜合分析，不僅能夠系統(tǒng)、科學(xué)地對高寒草地的退化與沙漠化的情況進行評價，而且能夠為高寒草地監(jiān)測與管理政策的科學(xué)制定提供理論依據(jù)。

基于海量數(shù)據(jù)進行高寒草地退化研究的基礎(chǔ)在于數(shù)據(jù)的存儲和分析。目前高寒草地涉及的數(shù)據(jù)按來源主要可歸納成4大類：①Landsat系列、Sentinel系列、國產(chǎn)高分以及中分辨率成像光譜儀（MODIS）等多傳感器的遙感數(shù)據(jù)[14]；②來自監(jiān)測站點的監(jiān)測數(shù)據(jù)，如氣候、生物量等基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)；③相關(guān)部門信息資料，如各類社會經(jīng)濟統(tǒng)計表格、描述文獻、地形圖、CAD 測繪圖件、GIS 數(shù)據(jù)等；④實驗數(shù)據(jù)，如根據(jù)不同實驗?zāi)康牟荚O(shè)樣點得到的各類土壤和草地健康系數(shù)、草地覆蓋度等監(jiān)管指標(biāo)數(shù)據(jù)?？傮w來說，我國積累的高寒草地數(shù)據(jù)主要呈現(xiàn)以下特點：①數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，數(shù)據(jù)分布不均衡；②多源多結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)并存，異構(gòu)數(shù)據(jù)量大、種類多；③空間性強；④數(shù)據(jù)格式多樣，數(shù)據(jù)質(zhì)量參差不齊。針對以上高寒草地數(shù)據(jù)的特點，本研究提出通過分布式技術(shù)解決其高效存儲與分析的問題，旨在為高寒草地的監(jiān)測與管理提供更多的方法與思路，并為后續(xù)政策制定及決策提供科學(xué)的數(shù)據(jù)支持。

1 高寒草地海量數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)整體設(shè)計

1.1 需求分析

針對高寒草地數(shù)據(jù)的特點，本系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)了基于Hive 的高寒草地海量數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，以解決高寒草地退化評價中數(shù)據(jù)存儲與分析的問題，主要需求如下：

（1）數(shù)據(jù)搜集

數(shù)據(jù)搜集是關(guān)鍵的第一步，需要遵循全面、準(zhǔn)確、直觀、科學(xué)的原則，多渠道、多手段地對高寒草地實時監(jiān)測數(shù)據(jù)及海量歷史數(shù)據(jù)進行搜集，主要包括監(jiān)測站信息數(shù)據(jù)、草地類型數(shù)據(jù)、生物量數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)等。

（2）數(shù)據(jù)管理

本研究需要完成對高寒草地海量數(shù)據(jù)可靠的分布式存儲。Hive支持各種數(shù)據(jù)類型，包括基礎(chǔ)數(shù)據(jù)類型tinyint、smallint、int、bigint、float、string 等，同時也支持array、map、struct、union 等復(fù)雜的數(shù)據(jù)類型。Hive支持的文件格式主要包括textfile（文本文件）、sequencefile（二進制文件）、rcfile（Hive 推出的面向列的數(shù)據(jù)格式）。同時，Hive 繼承了分布式文件系統(tǒng)HDFS 的數(shù)據(jù)存儲性能，具有極優(yōu)秀的拓展性，適合對大量的高寒草地數(shù)據(jù)進行存儲與處理。

（3）數(shù)據(jù)分析

一方面，基于海量數(shù)據(jù)的高寒草地退化評價需要對高寒草地實時監(jiān)測數(shù)據(jù)及海量歷史數(shù)據(jù)進行批處理，而現(xiàn)有的技術(shù)往往難以保證數(shù)據(jù)批處理的效率，存在計算能力不強的問題，因此，需要提高對海量數(shù)據(jù)批處理分析的效率。另一方面，植被生長狀況、植被生產(chǎn)力和土壤侵蝕狀況等都需要經(jīng)過一系列復(fù)雜的分析和計算，然而通過簡單的分類、統(tǒng)計往往難以從海量高寒草地數(shù)據(jù)中獲取足夠的、有價值的信息，因此，需要提升系統(tǒng)的分析拓展能力，能夠通過編寫代碼或調(diào)用腳本的方式，完成代碼層面的拓展，滿足更新的分析需求。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)由多個渠道獲取，主要數(shù)據(jù)來源為青海省草原總站、青海湖流域生態(tài)環(huán)境綜合數(shù)據(jù)平臺等，結(jié)合國內(nèi)高寒草地研究領(lǐng)域的相關(guān)學(xué)術(shù)論文，以保證數(shù)據(jù)的真實性與數(shù)據(jù)處理的科學(xué)性。對于高寒草地退化，學(xué)者們主要從植被退化、土壤退化等方面進行研究[1，15-19]，參照相關(guān)研究內(nèi)容，本研究從生物量、植被類型、土壤、氣象、水文等因子考慮，進行相關(guān)數(shù)據(jù)指標(biāo)的確定。通過走訪青海大學(xué)、青海省草原總站、青海省圖書館、青海省環(huán)境監(jiān)測中心站、青海省水土保持局、中國科學(xué)院西北高原生物研究所、青海省測繪地理信息局、青海省氣象局等單位，最終完成數(shù)據(jù)的搜集。完成數(shù)據(jù)搜集后，通過三個標(biāo)準(zhǔn)（表1）進行數(shù)據(jù)的篩選。

表1 高寒草地數(shù)據(jù)搜集篩選標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Data collection and selection criteria for alpine grassland

1.3 整體架構(gòu)設(shè)計

本系統(tǒng)的整體架構(gòu)分為數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)存儲模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、數(shù)據(jù)應(yīng)用。各模塊功能如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計圖Figure 1 The overall system design diagram

數(shù)據(jù)源：系統(tǒng)搜集高寒草地海量科學(xué)數(shù)據(jù)，對高寒草地生態(tài)、基礎(chǔ)環(huán)境、社會經(jīng)濟等各方面的信息進行記錄。數(shù)據(jù)源為整個系統(tǒng)中最為基礎(chǔ)的模塊。本研究的數(shù)據(jù)分為高寒草地的歷史數(shù)據(jù)與草地實時監(jiān)測數(shù)據(jù)。歷史數(shù)據(jù)采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行管理，為本系統(tǒng)提供原始數(shù)據(jù)，這些原始數(shù)據(jù)通過草地普查資料、草地資源統(tǒng)計資料、草地工程項目資料等方式獲取，存儲于MySQL數(shù)據(jù)庫中；草地實時監(jiān)測數(shù)據(jù)主要通過各草地監(jiān)測站點、氣象監(jiān)測站點、水文監(jiān)測站點等監(jiān)測站點網(wǎng)絡(luò)動態(tài)監(jiān)測的數(shù)據(jù)匯總得到，主要包括監(jiān)測站信息、草地類型、生物量、氣象、水文。

數(shù)據(jù)存儲模塊：數(shù)據(jù)存儲模塊的功能主要由Hadoop 平臺完成，主要為HDFS、MapReduce、Hive 和Sqoop，各組件承擔(dān)起系統(tǒng)數(shù)據(jù)存儲的相應(yīng)功能。通過拓展并合理應(yīng)用以上組件，將海量數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive中，完成數(shù)據(jù)存儲。

數(shù)據(jù)分析模塊：數(shù)據(jù)存儲是系統(tǒng)的基礎(chǔ)，對存儲于系統(tǒng)中的海量數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)查詢和分析是本研究的重點之一。目前，已構(gòu)建排序函數(shù)、聚集函數(shù)、數(shù)據(jù)過濾模型等，用于高寒草地海量數(shù)據(jù)精細與復(fù)雜分析，以進行決策輔助與狀態(tài)監(jiān)測。并且提供相應(yīng)易于控制與操作的用戶接口，使得非專業(yè)技術(shù)人員可以進行管理與訪問。

數(shù)據(jù)應(yīng)用：本系統(tǒng)的開發(fā)是為基于海量數(shù)據(jù)的高寒草地退化評價服務(wù)的，旨在為高寒草地植被生長狀況、植被生長力、土壤侵蝕等高寒草地退化綜合評價提供相應(yīng)的技術(shù)支持，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)應(yīng)用。

2 高寒草地海量數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)具體實現(xiàn)

2.1 基于Hadoop的高寒草地海量數(shù)據(jù)處理平臺搭建

基于Hadoop 的高寒草地海量數(shù)據(jù)處理平臺搭建過程主要包括以下三個方面：單節(jié)點配置、集群配置、Hadoop組件配置。主要的技術(shù)流程如圖2所示。

圖2 基于Hadoop的高寒草地海量數(shù)據(jù)處理平臺搭建流程Figure 2 The process of building a massive data processing platform for alpine grassland based on Hadoop

（1）單節(jié)點配置

選擇一臺計算機節(jié)點作為名稱節(jié)點，其余的計算機節(jié)點作為數(shù)據(jù)節(jié)點。在每個節(jié)點上進行系統(tǒng)環(huán)境的配置，安裝SSH（Secure Shell）登陸、安裝JAVA 并配置環(huán)境變量（本研究使用OpenJDK 1.7 作為JAVA環(huán)境）、選擇穩(wěn)定的Hadoop 2.7.3 版本進行安裝，并通過命令行驗證單節(jié)點配置是否完成。

（2）集群配置

集群配置的第一步是進行網(wǎng)絡(luò)配置，確保集群內(nèi)所有節(jié)點處于同一局域網(wǎng)內(nèi)。第二步是通過SSH 配置無密碼登陸節(jié)點，使得名稱節(jié)點可以無密碼SSH登陸到各數(shù)據(jù)節(jié)點上。第三步是通過修改配置文件完成集群環(huán)境配置。第四步是集群Hadoop 驗證，并通過命令行或訪問Hadoop的Web 界面的方式驗證集群搭建是否成功。

（3）Hadoop 組件配置

在完成Hadoop 集群配置后，需進行Hive 環(huán)境及Sqoop 環(huán)境的部署。Hive 環(huán)境部署步驟如下：第一步是下載并解壓最新穩(wěn)定版本的Hive 源程序，本研究使用Hive 1.2.2；第二步是修改配置Hive 的PATH環(huán)境變量；第三步是修改Hive 的配置文件；第四步是選擇MySQL 作為Hive 的元數(shù)據(jù)庫而不是使用自帶的derby 元數(shù)據(jù)庫；第五步是啟用Hive，并測試驗證是否安裝成功。Sqoop 環(huán)境部署步驟如下：第一步是下載并解壓最新穩(wěn)定版本的Sqoop 程序；第二步是修改Sqoop 的配置文件；第三步是配置Sqoop 的環(huán)境變量；第四步是將 MySQL 驅(qū)動包拷貝到SQOOP_HOME/lib；第五步是測試利用Sqoop 將遠程數(shù)據(jù)導(dǎo)入Hive 是否成功。

2.2 數(shù)據(jù)ETL

ETL是英文Extract-Transform-Load 的縮寫，它定義為將數(shù)據(jù)從來源經(jīng)過抽?。‥xtract）、轉(zhuǎn)換（Transform）、加載（Load）到數(shù)據(jù)庫的過程。其主要的步驟包括：從數(shù)據(jù)源中獲取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)清洗以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，最終按照預(yù)先定義好的數(shù)據(jù)模型將數(shù)據(jù)加載到數(shù)據(jù)倉庫中。本研究從數(shù)據(jù)源獲取的草地實時監(jiān)測數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)預(yù)處理后，導(dǎo)入已設(shè)計完成的高寒草地生態(tài)數(shù)據(jù)表中，完成數(shù)據(jù)ETL處理。

（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理

通過對源數(shù)據(jù)的分析，對源數(shù)據(jù)進行基本的預(yù)處理，進行數(shù)據(jù)填充[20]的操作，將得到的數(shù)據(jù)從Excel格式轉(zhuǎn)換為文本文件格式進行存儲，每條高寒草地數(shù)據(jù)中的字段用制表符分隔，每條記錄用換行符分隔，以適應(yīng)HDFS的存儲方式，方便導(dǎo)入Hive中。

本研究以2012—2014 年部分草地監(jiān)測統(tǒng)計數(shù)據(jù)中完整的生物量數(shù)據(jù)為例，進行數(shù)據(jù)填充預(yù)處理，具體數(shù)據(jù)如表2 所示，共8 個字段，69 條記錄。對該完整數(shù)據(jù)集中的紫花針茅和矮火絨草兩個字段各隨機去除6 個數(shù)據(jù)，構(gòu)建完全隨機缺失數(shù)據(jù)集（Missing completely at random，MCAR），數(shù)據(jù)缺失率略低于10%。由于樣方之間聯(lián)系緊密，且數(shù)據(jù)缺失率不高，因此，選用EM 算法[21]（Expectation-Maximum，也稱期望最大化算法）對構(gòu)建缺失數(shù)據(jù)集進行填充。

表2 草地鮮草質(zhì)量樣例預(yù)處理數(shù)據(jù)Table 2 Sample data of fresh grass weight for data preprocessing

通過EM 算法對缺失的草地生物量樣例數(shù)據(jù)進行填充，并對填充后數(shù)據(jù)集與完整數(shù)據(jù)集進行平均絕對誤差[22]、平均相對誤差[23]、最大絕對誤差[24]、均方根誤差[25-26]等四個指標(biāo)的對比，填充結(jié)果見表3和表4。

從紫花針茅字段的三組缺失數(shù)據(jù)填充結(jié)果（表3）來看，三組填充結(jié)果的平均絕對誤差第一組最高，第三組次之，第二組最低，與之相對應(yīng)的第一組平均相對誤差最高，達到了39.12%，第二組、第三組分別為16.53%、26.81%。在最大絕對誤差方面，第一組為25.91%，也遠高于第二組、第三組。從表3可知，第一組的平均相對誤差較大，說明第一組填充值與真實值之間的偏差與真實值的比值較大，原因是所構(gòu)建的缺失數(shù)據(jù)集的缺失率不高，當(dāng)?shù)谝唤M出現(xiàn)最大絕對誤差達到25.91%的數(shù)據(jù)時，對整個數(shù)據(jù)集的填充造成比較大的影響。在反映數(shù)據(jù)填充精密度的均方根誤差上，第一組最大，為12.34%，第二組最小，為2.30%，說明第一組的填充值與真實值之間的離散程度更高。

表3 紫花針茅三組缺失數(shù)據(jù)填充結(jié)果（%）Table 3 Filling results of three groups of missing data of Stipa purpurea（%）

從矮火絨草字段的三組缺失數(shù)據(jù)填充結(jié)果（表4）來看，三組填充結(jié)果的平均絕對誤差第二組、第三組較為接近，分別為11.72%、11.01%，第一組相對其他兩組更低，說明單個填充值與真實值之間的偏差不大。三組填充結(jié)果的平均相對誤差值都不高，說明三組數(shù)據(jù)填充整體效果較好，數(shù)據(jù)可信度較高。在最大絕對誤差方面，第二組、第三組均比第一組的值更高，這一特點同樣在均方根誤差上有所反映，第二組、第三組的均方根誤差比第一組的值高，這是由于均方根誤差對第一組值中較大或較小的誤差較為敏感。由于不同樣方、不同樣地的生長條件不同，紫花針茅和矮火絨草生物量的真實值間也存在差異，因此這三組數(shù)據(jù)填充的最大絕對誤差較大。

表4 矮火絨草三組缺失數(shù)據(jù)填充結(jié)果（%）Table 4 Filling results of three groups of missing data of Edelweiss dwarf（%）

一般來說，平均相對誤差更能反映數(shù)據(jù)填充的可信程度，平均相對誤差的值越小，數(shù)據(jù)填充效果越好[23]?？傮w而言，相較于孫華艷等[27]和熊秋芬等[28]研究中的數(shù)據(jù)精度，紫花針茅和矮火絨草字段數(shù)據(jù)填充結(jié)果的平均相對誤差都較低，說明數(shù)據(jù)填充效果較好，數(shù)據(jù)預(yù)處理可信度較高。

（2）導(dǎo)入數(shù)據(jù)

把數(shù)據(jù)預(yù)處理之后得到的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)映射為數(shù)據(jù)庫表，導(dǎo)入Hive 數(shù)據(jù)倉庫內(nèi)。21 世紀(jì)以來，針對高寒草地生態(tài)變遷與退化的特性，我國在高寒區(qū)域廣泛、連續(xù)地開展草地生態(tài)系統(tǒng)的監(jiān)測活動，形成了一系列完整的生態(tài)監(jiān)測站網(wǎng)體系，在這個過程中也累積了海量的歷史數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生了不斷更新的實時監(jiān)測數(shù)據(jù)[5，29]。

對于海量的歷史數(shù)據(jù)與實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，本研究采用不同的處理方式導(dǎo)入Hive 中，完成數(shù)據(jù)的存儲。對于海量的歷史數(shù)據(jù)，使用Sqoop 從MySQL 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)入到Hive。將海量歷史數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hive 中的方法建立在已經(jīng)搭建完成Sqoop 的使用環(huán)境。首先通過Sqoop list database 命令定位到在Hive 中需要導(dǎo)入數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫；然后篩選所需要的表及其相關(guān)的字段、屬性；最后通過Sqoop import命令將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Hive 中。而對于實時監(jiān)測數(shù)據(jù)，導(dǎo)入Hive 通常有兩種方法：①直接從本地加載數(shù)據(jù)到Hive 數(shù)據(jù)倉庫中，適用于數(shù)據(jù)量不大的情況；②數(shù)據(jù)文件導(dǎo)入Hadoop的分布式文件系統(tǒng)HDFS 中，再利用Hive 命令將數(shù)據(jù)從HDFS 中加載至Hive，適用于數(shù)據(jù)量較大的情況。本研究使用方法②將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)導(dǎo)入草地類型主題表中指定的分區(qū)內(nèi)。

2.3 數(shù)據(jù)存儲

（1）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的設(shè)計

根據(jù)表1 的標(biāo)準(zhǔn)，最終確定高寒草地關(guān)注度較高的數(shù)據(jù)：監(jiān)測站信息、草地類型數(shù)據(jù)、生物量數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)。根據(jù)以上數(shù)據(jù)內(nèi)容對數(shù)據(jù)存儲進行設(shè)計，歸納為以下5 個表：site_information、grasstype_data、biomass_data、meteorological_data、hydrological_data，主要的數(shù)據(jù)類型為string、int、float、date。本文以水文數(shù)據(jù)表（表5）為例進行數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計。

表5 水文數(shù)據(jù)表字段Table 5 Hydrological data table fields

（2）數(shù)據(jù)存儲分區(qū)設(shè)計

創(chuàng)建高寒草地數(shù)據(jù)庫，設(shè)計高寒草地生態(tài)數(shù)據(jù)表，本文以草地類型數(shù)據(jù)表為例進行描述。本研究使用分區(qū)的方法對高寒草地數(shù)據(jù)表進行設(shè)計，主要原因如下：①由于Hive 適合對數(shù)據(jù)進行批量處理，在處理單條數(shù)據(jù)時較慢，每一次數(shù)據(jù)查詢都要對數(shù)據(jù)倉庫中所有的數(shù)據(jù)進行檢索，因此，通過對數(shù)據(jù)表進行分區(qū)優(yōu)化可以達到隔離數(shù)據(jù)和優(yōu)化查詢的目的；②采用分區(qū)的方法可以建立多維度的數(shù)據(jù)模型，在分析數(shù)據(jù)時可以選擇不同的維度對數(shù)據(jù)進行處理。具體的分區(qū)如下。

時間：對于任何數(shù)據(jù)源的任何數(shù)據(jù)，時間都是一個很重要的屬性，對于高寒草地的數(shù)據(jù)來說，時間是最必要、最基本的維度。本研究從歷史數(shù)據(jù)庫中導(dǎo)入日積月累的數(shù)據(jù)，同時也導(dǎo)入草地實時監(jiān)測的更新數(shù)據(jù)，以保持系統(tǒng)的可靠性，因此，以時間為標(biāo)準(zhǔn)進行分區(qū)很有必要。

地域：考慮高寒草地數(shù)據(jù)主要從監(jiān)測站點或者草地樣方監(jiān)測得到，本研究將高寒草地的數(shù)據(jù)以監(jiān)測站點所在行政單位的行政區(qū)劃代碼為分區(qū)依據(jù)，同一行政區(qū)的所有草地監(jiān)測數(shù)據(jù)被放在同一個分區(qū)之內(nèi)，使得對于某個特定行政區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)進行查詢和分析時，只需掃描分區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)。

來源：本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)來源為青海省草原總站、青海省環(huán)境監(jiān)測中心站、青海省氣象局等部門，為了區(qū)分數(shù)據(jù)來源，將數(shù)據(jù)來源作為分區(qū)的標(biāo)準(zhǔn)。

高寒草地的數(shù)據(jù)主要由科學(xué)實地考察或者監(jiān)測站點定時監(jiān)測獲得，因此，本研究通過以數(shù)據(jù)測定的監(jiān)測站所在行政單位的行政區(qū)劃代碼為分區(qū)依據(jù)，使得對于某個特定行政區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)進行查詢和分析時，只需掃描分區(qū)內(nèi)的數(shù)據(jù)，避免對所有數(shù)據(jù)進行檢索，從而大幅提升數(shù)據(jù)查詢與分析的效率。另外，可以根據(jù)實際工作的需求，調(diào)整“分區(qū)”的劃分，如以時間、來源、海拔等條件進行分區(qū)也是常用的選擇。

2.4 數(shù)據(jù)查詢分析

數(shù)據(jù)分析的目的是根據(jù)高寒草地數(shù)據(jù)的具體內(nèi)容，通過本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理過程，將處理結(jié)果進行保存并展示。根據(jù)高寒草地工作中的具體需求，本研究設(shè)計并實現(xiàn)以下幾類數(shù)據(jù)查詢與數(shù)據(jù)分析的函數(shù)。

（1）數(shù)據(jù)查詢

數(shù)據(jù)查詢是通過設(shè)置某些查詢條件，從表或其他查詢中選取全部或者部分數(shù)據(jù)，以表的形式顯示數(shù)據(jù)供用戶瀏覽。系統(tǒng)主要提供精確查詢、模糊查詢、表關(guān)聯(lián)查詢等基本數(shù)據(jù)查詢方式，以從海量高寒草地數(shù)據(jù)中找到所需記錄。

（2）數(shù)據(jù)分析

根據(jù)Hive 的特性及高寒草地海量數(shù)據(jù)的特點，本研究設(shè)計以下數(shù)據(jù)分析的函數(shù)用于處理高寒草地海量數(shù)據(jù)，主要包括：排序聚集函數(shù)、極限函數(shù)、嵌套函數(shù)、分片函數(shù)等。

嵌套函數(shù)：本研究構(gòu)建嵌套函數(shù)，通過設(shè)計相關(guān)的嵌套查詢語句查找每個水文監(jiān)測站每年的最高徑流量的均值。

分片函數(shù)：本研究通過構(gòu)建分片函數(shù)進行數(shù)據(jù)分析，下文為水文數(shù)據(jù)分析示例。

2.5 后置處理

（1）查看系統(tǒng)執(zhí)行計劃

在執(zhí)行完成查詢分析處理后，可以通過explain關(guān)鍵字查看執(zhí)行查詢計劃的詳細信息，包括抽象語法樹、Hive 執(zhí)行各階段之間的依賴圖、執(zhí)行語句所對應(yīng)的MapReduce代碼及每個階段的信息，以上信息有助于對查詢分析處理進行調(diào)優(yōu)，更加高效地使用Hive。

（2）數(shù)據(jù)分析結(jié)果保存

在完成數(shù)據(jù)查詢分析處理后，需要對分析結(jié)果進行保存以便日后調(diào)用。由于經(jīng)過分析查詢得到的結(jié)果往往是經(jīng)過篩選的數(shù)據(jù)或經(jīng)計算得到的成果，因此數(shù)據(jù)量不會太大。為了方便使用，本系統(tǒng)使用insert overwrite local directory 語句將得到的結(jié)果保存在本地系統(tǒng)，方便查看。在完成保存結(jié)果后，可以通過shell 語句調(diào)用vim 或者gedit 文本編輯器對數(shù)據(jù)處理結(jié)果進行查看。

3 高寒草地海量數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)性能測試

利用已經(jīng)實現(xiàn)的基于Hive 高寒草地海量數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，分析其整體運行的情況，并通過設(shè)計三組實驗的方式，對系統(tǒng)各項主要性能進行測試，了解本系統(tǒng)是否能滿足高寒草地海量生態(tài)數(shù)據(jù)存儲與分析的需求，得出本系統(tǒng)在處理海量數(shù)據(jù)方面的性能特點。本文對開展的三個實驗進行說明。

3.1 測試實驗

（1）第一組實驗

為了驗證Hadoop 平臺是否對海量數(shù)據(jù)的存儲有很好的適應(yīng)性，本研究使用Hadoop 的基準(zhǔn)測試工具TestDFSIO 測試Hadoop 平臺的文件讀寫性能。通過TestDFSIO 工具，改變系統(tǒng)存儲與讀取文件的文件大小、文件數(shù)量，獲取總運行時間和平均運行時間，以對集群的性能進行評價?？刂莆募?shù)量為10，文件大小從5 MB 增加到500 MB，對系統(tǒng)的讀寫性能進行測試，獲取總運行時間和平均運行時間，對系統(tǒng)的大小、文件讀寫性能進行評價?？紤]到單次實驗的偶然性，本研究進行了3 次實驗取其平均值，實驗結(jié)果如圖3和圖4所示。

圖3 Hadoop平臺的存儲數(shù)據(jù)文件與運行時間之間的關(guān)系折線圖Figure 3 The line graph of the relationship between the stored data files and the running time of the Hadoop platform

圖4 Hadoop平臺的讀取數(shù)據(jù)文件大小與運行時間之間的關(guān)系折線圖Figure 4 The line graph of the relationship between the size of the read data file and the running time of the Hadoop platform

圖3 是數(shù)據(jù)規(guī)模的變化對系統(tǒng)存儲數(shù)據(jù)文件與運行時間的影響。由圖3 可知，隨著文件大小的增加和總體數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，系統(tǒng)的總運行時間一直呈增長的狀態(tài)，但是平均運行時間（平均寫1 MB數(shù)據(jù)所使用的時間）呈降低的趨勢?？傔\行時間在文件大小高于100 MB 后，有非常明顯的拐點且以更高的斜率上升，這與數(shù)據(jù)量的增加有關(guān)，說明系統(tǒng)對于大數(shù)據(jù)量的存儲具有良好的性能。

圖4是數(shù)據(jù)規(guī)模的變化對系統(tǒng)讀取數(shù)據(jù)文件與運行時間的影響。由圖4 可知，隨著文件大小的增加和總體數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，系統(tǒng)的總運行時間一直呈增長的狀態(tài)，但是平均運行時間呈降低的趨勢，說明隨著數(shù)據(jù)量的增加，系統(tǒng)讀取海量數(shù)據(jù)的能力也增強。

以上說明隨著數(shù)據(jù)量的增加，系統(tǒng)并行處理海量數(shù)據(jù)的能力得到體現(xiàn)。因此，Hadoop 集群對高寒草地海量數(shù)據(jù)的存儲有很好的適應(yīng)性。

（2）第二組實驗

為了解Hive 在分析海量高寒草地數(shù)據(jù)方面的效率，本研究對Hive 以及關(guān)系型數(shù)據(jù)庫RDBMS 對數(shù)據(jù)處理的性能進行對比。測試數(shù)據(jù)采用2014 年青海省稱多縣草地樣方監(jiān)測數(shù)據(jù)和部分虛擬數(shù)據(jù)，總數(shù)據(jù)量約為3 958 萬條，7.56 GB。對此數(shù)據(jù)采用SQL Server 2008 與Hive 集群進行字段“植物種類”中的查詢處理，得到數(shù)據(jù)處理性能的對比。考慮到單次實驗的偶然性，每組實驗進行三次處理并取平均值得到最后結(jié)果。實驗結(jié)果如圖5所示。

圖5 高寒草地分析數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量與運行時間關(guān)系折線圖Figure 5 The line graph of the relationship between the data volume and the running time of the analysis of alpine grassland data

實驗結(jié)果表明，當(dāng)數(shù)據(jù)量較小的時候，RDBMS 的處理效率更高，本系統(tǒng)并行處理效率沒有體現(xiàn)，但隨著數(shù)據(jù)量的增大，當(dāng)數(shù)據(jù)量超過350 萬條后，本系統(tǒng)處理效率逐漸超過RDBMS，Hive 處理海量數(shù)據(jù)的優(yōu)勢十分明顯。這是由于本系統(tǒng)是建立在Hadoop 平臺上的數(shù)據(jù)批處理技術(shù)，集群對環(huán)境的初始化、任務(wù)調(diào)度及數(shù)據(jù)傳輸耗時較長，但當(dāng)數(shù)據(jù)規(guī)模逐漸增大時，這些額外耗時基本穩(wěn)定，額外耗時所占比例減少，本系統(tǒng)對海量數(shù)據(jù)的分析優(yōu)勢得以體現(xiàn)。實驗證明，本系統(tǒng)對高寒草地海量數(shù)據(jù)的分析效率較高。

（3）第三組實驗

在創(chuàng)建基于Hive 的高寒草地生態(tài)數(shù)據(jù)倉庫后，可以通過HiveQL 對高寒草地生態(tài)數(shù)據(jù)進行分析處理，從海量數(shù)據(jù)中獲取有用信息。為了驗證本系統(tǒng)對海量數(shù)據(jù)的分析處理能力，開展第三組實驗，實驗采用2000—2015 年青海省草地類型數(shù)據(jù)，從中統(tǒng)計青海省東南部三縣2007—2014 年的主要草地類型及其營養(yǎng)枝與生殖枝高度，通過本系統(tǒng)分析處理之后得到的結(jié)果如圖6 所示。主要植物種類為：早熟禾、火絨草、高山嵩草、蒲公英、龍膽、苔草、馬先蒿，其中早熟禾與蒲公英的營養(yǎng)枝、生殖枝高度較高，火絨草與高山嵩草高度較低。

圖6 Hive系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析處理結(jié)果Figure 6 Data analysis and processing results of the Hive system

為了驗證以上數(shù)據(jù)分析結(jié)果的正確性，本研究開展相應(yīng)的對照實驗。首先從2000—2015 年青海省草地類型數(shù)據(jù)中篩選出2007—2014 年數(shù)據(jù)，再從中篩選出研究區(qū)的數(shù)據(jù)。然后，通過多次使用計數(shù)函數(shù)的方法統(tǒng)計各草地類型出現(xiàn)的頻次，并對其進行排序，提取研究區(qū)最主要的草地類型。之后，分別計算每種草地類型的營養(yǎng)枝與生殖枝的高度，結(jié)果見圖7。最后，將Hive 數(shù)據(jù)分析技術(shù)得到的結(jié)果與對照實驗結(jié)果進行比對，發(fā)現(xiàn)兩組處理結(jié)果相同。因此，實驗證明，基于Hive 的數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以從海量高寒草地生態(tài)數(shù)據(jù)中提取有效信息，分析效率較高，分析結(jié)果對于草地退化評價和草地生態(tài)保護等工作都具有較好的指導(dǎo)意義。

圖7 對照實驗數(shù)據(jù)分析處理結(jié)果Figure 7 Data analysis and processing results of control experiments

3.2 實驗結(jié)果

為了測試本系統(tǒng)能否滿足高寒草地海量數(shù)據(jù)存儲與分析的需求，一共進行3 組實驗，結(jié)果表明：①基于Hadoop的集群面對數(shù)據(jù)量增加時，整體并行處理能力得到體現(xiàn)，集群對海量數(shù)據(jù)的存儲、讀取都有很好的適應(yīng)性。②Hive 系統(tǒng)對高寒草地海量數(shù)據(jù)進行處理時，相較RDBMS 方法具有更高的分析效率。③對照試驗表明，Hive系統(tǒng)可以從海量高寒草地數(shù)據(jù)中提取有效信息。綜上，Hive系統(tǒng)在對海量高寒草地數(shù)據(jù)進行存儲和數(shù)據(jù)分析方面具有良好的性能，能夠有效滿足高寒草地海量數(shù)據(jù)的存儲與分析要求。

4 結(jié)論與展望

4.1 結(jié)論

根據(jù)高寒草地數(shù)據(jù)存儲的需要，本研究搭建基于Hadoop 的高寒草地海量數(shù)據(jù)處理平臺。使用基于Hive的分布式數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)進行結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲，使用HiveQL 語句對數(shù)據(jù)進行分析。通過使用EM 算法進行數(shù)據(jù)填充、數(shù)據(jù)導(dǎo)入、數(shù)據(jù)分區(qū)存儲等步驟完成數(shù)據(jù)ETL及存儲。之后，通過函數(shù)編碼實現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)各查詢功能、分析功能，將數(shù)據(jù)分析結(jié)果進行后置處理，完成高寒草地海量數(shù)據(jù)分析。最后，進行系統(tǒng)性能測試。主要結(jié)論如下：

（1）Hadoop 平臺具有較強的數(shù)據(jù)存儲和讀取性能。在文件數(shù)量為10 個，每個文件大小增加時，總體數(shù)據(jù)規(guī)模增大，系統(tǒng)整體存儲、讀取時間一直處于增長的狀態(tài)，但是平均運行時間（平均處理1 MB數(shù)據(jù)所使用的時間）呈降低的趨勢。說明隨著數(shù)據(jù)量的增加，系統(tǒng)并行處理海量數(shù)據(jù)的能力得到體現(xiàn)。

（2）基于Hive的高寒草地數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)對不斷增長的海量數(shù)據(jù)具有較好的并行處理能力，并在查詢的數(shù)據(jù)量超過350萬條時，查詢效率比SQL Server更高。

研究結(jié)果對高寒草地海量數(shù)據(jù)的存儲和分析提供了新的思路及可行的方法，且能夠滿足實際應(yīng)用的需求，對高寒草地海量數(shù)據(jù)的可靠存儲和高效分析具有重要意義。

4.2 展望

本研究初步設(shè)計完成基于Hive 的高寒草地海量數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，主要的功能均已實現(xiàn)，相較于傳統(tǒng)的Oracal、Mysql 技術(shù)具有拓展性能更強、計算效率更高的優(yōu)勢。但還有許多工作需要進一步研究和探討，具體如下：

（1）系統(tǒng)功能的拓展

本系統(tǒng)的數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)分析功能是基于Hive進行設(shè)計實現(xiàn)的，通過對Hive 的特性研究了解到，仍有許多拓展性的技術(shù)有待開發(fā)應(yīng)用于高寒草地海量數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。可以通過編寫更多的用戶定義函數(shù)（UDF），并在數(shù)據(jù)查詢分析的時候調(diào)用，完成系統(tǒng)拓展，使得系統(tǒng)功能更豐富與強大。

（2）可視化交互界面

本系統(tǒng)目前由專業(yè)程序員使用，考慮到成本及開發(fā)時間因素，暫時沒有提供可視化用戶交互界面。因為很多的系統(tǒng)功能仍可進行拓展，目前的主要工作目標(biāo)仍放在完善系統(tǒng)功能上，在系統(tǒng)運行過程中并未提供用戶交互界面，因此，設(shè)計美觀大方的系統(tǒng)可視化界面將是未來研究的一個重點。

（3）未來的研究方向

本系統(tǒng)是搭建在Hadoop 分布式計算框架上，通過對Hive 數(shù)據(jù)倉庫工具進行開發(fā)實現(xiàn)的，Hive 只是本研究應(yīng)用的所屬于Hadoop 的其中一個工具，而在Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中仍有許多工具有待研究以應(yīng)用于高寒草地數(shù)據(jù)的存儲分析。HBase 可以用于高寒草地多源異構(gòu)海量數(shù)據(jù)的存儲，研究重點可放在基于HBase 對矢量空間數(shù)據(jù)并行存儲和查詢或者基于HBase 對遙感影像進行多維度并行存儲。