大數(shù)據(jù)下計(jì)算機(jī)信息數(shù)據(jù)處理技術(shù)淺析

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摘要：通過圍繞計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)信息處理的任務(wù)，借助于后臺服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫、存儲(chǔ)單元等硬件設(shè)施，以及Hadoop文件系統(tǒng)架構(gòu)、SOA服務(wù)體系、HDFS分布式存儲(chǔ)等大數(shù)據(jù)技術(shù)，進(jìn)行計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)的建構(gòu)，提供虛擬機(jī)資源調(diào)度、分布式數(shù)據(jù)計(jì)算、任務(wù)處理等服務(wù)，來完成海量化數(shù)據(jù)資源的搜集、處理與存儲(chǔ)。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；信息數(shù)據(jù)處理；網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

1大數(shù)據(jù)技術(shù)的主要內(nèi)容概述

當(dāng)前常用的大數(shù)據(jù)技術(shù)，包括Hadoop文件系統(tǒng)架構(gòu)、SOA服務(wù)體系、HDFS分布式存儲(chǔ)等。其中Hadoop分布式數(shù)據(jù)處理架構(gòu)，屬于大數(shù)據(jù)云計(jì)算系統(tǒng)的平臺即服務(wù)層，包括Collect（匯總）、Map（映射）、Reduce（歸約）等組成部分，主要秉持著先進(jìn)先出的動(dòng)態(tài)化任務(wù)調(diào)度理念。針對已搜集的海量化數(shù)據(jù)信息，利用Map映射函數(shù)建立兩組數(shù)據(jù)的映射規(guī)則，并向多個(gè)主節(jié)點(diǎn)、從節(jié)點(diǎn)的任務(wù)處理需求，動(dòng)態(tài)分配虛擬主機(jī)，實(shí)現(xiàn)某一數(shù)據(jù)類型的映射、歸約操作。之后SOA服務(wù)體系為面向服務(wù)的組件模型，通常包含服務(wù)工作流、服務(wù)接口、服務(wù)注冊、服務(wù)訪問和服務(wù)查找等組件。該服務(wù)架構(gòu)通過TCP/IP網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議、定義的I/O接口，將某一應(yīng)用程序的多個(gè)功能服務(wù)單元進(jìn)行連接，并將多個(gè)分布式的服務(wù)組件進(jìn)行封裝，為用戶提供需要的Web數(shù)據(jù)發(fā)送與接收、業(yè)務(wù)處理等的服務(wù)[1]。最后，HDFS分布式存儲(chǔ)是以分布式形式，對互聯(lián)網(wǎng)中海量化的數(shù)據(jù)信息作出存儲(chǔ)，主要包括數(shù)據(jù)資源管理、存儲(chǔ)等節(jié)點(diǎn)。HDFS的存儲(chǔ)單元為每個(gè)數(shù)據(jù)塊（block），而數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（DataNode）、元數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（Namenode）負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)信息的寫入和讀出，其中數(shù)據(jù)塊的單個(gè)最小存儲(chǔ)單位是64Mbits。在HDFS文件系統(tǒng)HDFS框架的中心服務(wù)器，收到外部客戶端的數(shù)據(jù)訪問請求后，可以通過數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)、元數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)對數(shù)據(jù)訪問、目錄創(chuàng)建和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等作出控制，實(shí)現(xiàn)對不同數(shù)據(jù)資源的處理與存儲(chǔ)。

2大數(shù)據(jù)計(jì)算機(jī)信息處理的多層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

基于大數(shù)據(jù)及云計(jì)算技術(shù)的計(jì)算機(jī)信息處理系統(tǒng)，通常為包含基礎(chǔ)硬件設(shè)備、資源虛擬化硬件、用戶與映像管理、SOA服務(wù)體系的多層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，不同層級分別負(fù)責(zé)不同的硬件支持、任務(wù)響應(yīng)、數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)工作[2]。1）硬件設(shè)施資源層。物理資源層為多層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的最底層，包括計(jì)算機(jī)、后臺服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫、存儲(chǔ)器和網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)等硬件設(shè)備，不同設(shè)備之間經(jīng)由定義的I/O接口進(jìn)行連接，來為網(wǎng)絡(luò)資源虛擬化池、虛擬化計(jì)算機(jī)的建構(gòu)提供支持。2）資源虛擬化層。資源虛擬化層是依托于后臺服務(wù)器，對多臺計(jì)算機(jī)主機(jī)、數(shù)據(jù)信息服務(wù)硬件等進(jìn)行虛擬化，該層級存在網(wǎng)絡(luò)資源池、數(shù)據(jù)資源池、存儲(chǔ)與計(jì)算資源池等組成部分。在任務(wù)管理中間層收到前端用戶，發(fā)送的web網(wǎng)絡(luò)訪問、數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)請求后，會(huì)充分借助資源虛擬化層的分布式虛擬硬件，為不同用戶任務(wù)執(zhí)行匹配合適的虛擬化硬件資源。3）映像與用戶管理層。映像與用戶管理層是負(fù)責(zé)不同數(shù)據(jù)之間映像、映射規(guī)則建立，以及用戶權(quán)限、任務(wù)請求管理的層級。其中用戶管理包括用戶身份、用戶許可、用戶請求等的管理模塊；映像管理包括映像創(chuàng)建、映像部署、映像庫管理和映像周期管理等組成模塊，負(fù)責(zé)對后臺服務(wù)器端搜集的數(shù)據(jù)信息，建立起兩組數(shù)據(jù)的映射規(guī)則，并作出映像周期的合理控制[3]。4）SOA服務(wù)體系層。SOA體系是是一種精確定義接口、松耦合的服務(wù)架構(gòu)，包含服務(wù)工作流、服務(wù)接口、服務(wù)注冊、服務(wù)訪問和服務(wù)查找等組件結(jié)構(gòu)。多種服務(wù)組件為即插即用的排布方式，也即可以先進(jìn)行用戶安全檢查、再作服務(wù)處理與管理，也可以按相反順序執(zhí)行服務(wù)，多種服務(wù)執(zhí)行有明確的接口定義、業(yè)務(wù)代碼。

3計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)信息處理涉及到的大數(shù)據(jù)關(guān)鍵技術(shù)

3.1數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是對網(wǎng)絡(luò)海量數(shù)據(jù)資源，進(jìn)行快速收集、篩選、處理與存取的技術(shù)，通常利用關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等的數(shù)據(jù)挖掘算法，對存在關(guān)聯(lián)性的、有價(jià)值的數(shù)據(jù)內(nèi)容作出挖掘。當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息處理中用到的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，包含數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)評估等內(nèi)容，各功能模塊分別負(fù)責(zé)多個(gè)數(shù)據(jù)挖掘步驟的執(zhí)行。

3.2分布式計(jì)算技術(shù)

分布式計(jì)算為多種Agent技術(shù)、Webservice技術(shù)等融合的計(jì)算技術(shù)，其可以通過中間件為不同數(shù)據(jù)傳輸與處理、軟件應(yīng)用執(zhí)行提供支持。在利用分布式計(jì)算技術(shù)對海量數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理過程中，會(huì)將復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理步驟，分解為若干個(gè)小的軟件處理任務(wù)，再依托于虛擬化計(jì)算機(jī)硬件資源，多多種數(shù)據(jù)處理任務(wù)分配相應(yīng)的元數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)，不同節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)特定的資源調(diào)度、分布式任務(wù)執(zhí)行，因而使用虛擬機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)批量處理的效率更高、成本更低。

4大數(shù)據(jù)技術(shù)在計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用流程研究

4.1數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)技術(shù)支持下的數(shù)據(jù)信息處理系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、虛擬化資源調(diào)動(dòng)、數(shù)據(jù)分析等的執(zhí)行流程，其分布式數(shù)據(jù)處理的組成架構(gòu)如圖1所示。當(dāng)前局域網(wǎng)絡(luò)中的計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)信息采集，通常涉及經(jīng)營資本、財(cái)務(wù)流轉(zhuǎn)、業(yè)務(wù)執(zhí)行和人力資源管理等的數(shù)據(jù)，特別在大量臨時(shí)文件、數(shù)字文檔或日志信息采集的過程中，需要先驗(yàn)證信息來源的安全性準(zhǔn)確性?；贖adoop分布式文件系統(tǒng)的數(shù)據(jù)信息采集模塊，主要利用Sqoop、Flume等數(shù)據(jù)采集工具，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)海量化數(shù)據(jù)資源的采集，再使用SQL語句將現(xiàn)有數(shù)據(jù)信息，傳輸至后臺服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫的硬件端口。

4.2數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊通常采取均值法、平滑法等處理方式，對廣域網(wǎng)或局域網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)空間中，存在的錯(cuò)誤、冗余度高數(shù)據(jù)信息作出處理，主動(dòng)過濾掉帶有噪聲的、重復(fù)性的、空值的數(shù)據(jù)，對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)預(yù)處理的計(jì)算公式為R=Qq+Ww+Ee。在完成企事業(yè)單位的數(shù)據(jù)信息采集后，可以依托大數(shù)據(jù)云服務(wù)平臺的虛擬化資源池，設(shè)置設(shè)置時(shí)間系數(shù)Q、負(fù)荷系數(shù)W、緩存系數(shù)E，并設(shè)定時(shí)間系數(shù)Q的A1、A2和A3預(yù)設(shè)值，以及負(fù)荷系數(shù)W的B1、B2和B3預(yù)設(shè)值，緩存系數(shù)E的C1、C2和C3預(yù)設(shè)值。然后根據(jù)虛擬化資源池中不同數(shù)據(jù)處理任務(wù)的不同權(quán)重，分配預(yù)設(shè)值q、w和e（q<w﹤e）。將多種數(shù)據(jù)信息的處理任務(wù)代入以上公式，得出海量大數(shù)據(jù)的與處理結(jié)果，并將數(shù)據(jù)處理的R值與原始預(yù)設(shè)值r作比較，若R≤r則生成并輸出正常的數(shù)據(jù)處理信號。

4.3虛擬化資源任務(wù)調(diào)度

整個(gè)大數(shù)據(jù)信息處理過程中的虛擬化資源調(diào)度，主要針對不同數(shù)據(jù)信息的業(yè)務(wù)處理需求，選擇合適的分布式算法、網(wǎng)格算法等模型，在邏輯或物理操作層，向不同任務(wù)分配特定的虛擬化節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行用戶訪問管理、數(shù)據(jù)映射及處理的功能執(zhí)行。虛擬資源管理、任務(wù)分配，主要對虛擬機(jī)負(fù)載、故障情況進(jìn)行監(jiān)測與統(tǒng)計(jì)，來保障虛擬資源運(yùn)行的負(fù)載均衡與安全。該任務(wù)調(diào)度的執(zhí)行流程為：將m個(gè)任務(wù)（Task），調(diào)度到n個(gè)元數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行執(zhí)行，假定設(shè)置單個(gè)任務(wù)執(zhí)行時(shí)間為TET（TaskExecutionTime），則第i個(gè)任務(wù)在第j個(gè)資源中的執(zhí)行時(shí)間為：CET（i，j）=starttime（j）+TET（i，j）在資源虛擬化硬件中，所有數(shù)據(jù)信息處理任務(wù)執(zhí)行完成的總時(shí)間為：T=min{T1，T2，T3，…，Ti}4.4數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)分析是對挖掘到的數(shù)據(jù)處理、任務(wù)執(zhí)行結(jié)果，進(jìn)行全方位的價(jià)值評估。在映像與用戶管理層完成用戶身份、權(quán)限與網(wǎng)絡(luò)安全的審查后，由SOA服務(wù)體系層發(fā)送傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信息處理信號，保證整個(gè)數(shù)據(jù)分析流程的安全穩(wěn)定性。當(dāng)后臺服務(wù)器的虛擬化網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，接收到傳送的數(shù)據(jù)信息處理信號后，從虛擬控制器模塊讀取、提取出某一時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)信息，存儲(chǔ)于后臺數(shù)據(jù)庫、模塊化存儲(chǔ)單元等設(shè)備中，以便于不同管理主體對數(shù)據(jù)的訪問、調(diào)用和共享。

5結(jié)語

大數(shù)據(jù)資源整合、云服務(wù)信息處理時(shí)代的到來，使得不同企事業(yè)單位都開始利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計(jì)算服務(wù)平臺，進(jìn)行內(nèi)部數(shù)據(jù)收集與傳輸、業(yè)務(wù)處理活動(dòng)的開展。因此，依托后臺服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)云平臺的分布式計(jì)算技術(shù)，大數(shù)據(jù)云服務(wù)系統(tǒng)可針對多種數(shù)據(jù)信息處理、虛擬計(jì)算機(jī)運(yùn)行負(fù)載等的任務(wù)，進(jìn)行用戶身份驗(yàn)證、數(shù)據(jù)處理與傳輸審計(jì)的安全管理，以及實(shí)時(shí)任務(wù)執(zhí)行監(jiān)測、故障統(tǒng)計(jì)，完成多種分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)與管理的工作，以保證系統(tǒng)運(yùn)行的安全性。

參考文獻(xiàn)

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作者:孫宇軒 單位:韶關(guān)學(xué)院信息工程學(xué)院