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    數(shù)據(jù)湖

    2017-03-06 16:43郭文惠
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2016年30期
    關(guān)鍵詞:池中原始數(shù)據(jù)文本

    郭文惠

    摘要:“數(shù)據(jù)湖”是通過(guò)將原始數(shù)據(jù)分類存儲(chǔ)到不同數(shù)據(jù)池,并在各數(shù)據(jù)池里將數(shù)據(jù)整合轉(zhuǎn)化成容易分析的統(tǒng)一存儲(chǔ)格式進(jìn)行存儲(chǔ),以方便用戶對(duì)大量原始數(shù)據(jù)池中原本幾近廢棄的數(shù)據(jù)加以分析利用,從而產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)效益。該文首先介紹了數(shù)據(jù)湖的結(jié)構(gòu),其次介紹了數(shù)據(jù)湖中各數(shù)據(jù)池的特點(diǎn)及應(yīng)用;最后介紹了各數(shù)據(jù)池之間的聯(lián)系并舉例說(shuō)明了數(shù)據(jù)湖的架構(gòu)。

    關(guān)鍵詞:數(shù)據(jù)湖;數(shù)據(jù)池

    中圖分類號(hào):TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1009-3044(2016)30-0004-03

    隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,數(shù)據(jù)量日益增多,因而大數(shù)據(jù)管理[3]也是大數(shù)據(jù)發(fā)展中的一大挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)池可存儲(chǔ)大量不同來(lái)源、格式各異的數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)空間,而數(shù)據(jù)湖[1,2,5]則是包含多個(gè)數(shù)據(jù)池的存儲(chǔ)空間,而且每個(gè)數(shù)據(jù)池中的數(shù)據(jù)都是來(lái)源相同并在池內(nèi)進(jìn)行整合形成格式統(tǒng)一的數(shù)據(jù)。目前使用的數(shù)據(jù)湖大多都是單向的,即這些數(shù)據(jù)湖的功能只是存儲(chǔ)大量廢棄數(shù)據(jù),因未對(duì)其中數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、整合[3,4],故無(wú)法將這些數(shù)據(jù)提取并加以利用。原因有如下三點(diǎn):一是這些廢棄數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)湖中時(shí)沒(méi)有對(duì)其進(jìn)行類別標(biāo)記;二是存儲(chǔ)時(shí)沒(méi)有對(duì)同類數(shù)據(jù)進(jìn)行整合;三是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為文本方式,給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)困難。

    為使得數(shù)據(jù)湖不再是“數(shù)據(jù)沼澤[6]”,本文將介紹一種雙向數(shù)據(jù)湖,即既可存儲(chǔ)數(shù)據(jù)又可對(duì)數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)加以分析和使用,方法是將單向數(shù)據(jù)湖分割為五個(gè)不同類型的數(shù)據(jù)池,包括原始數(shù)據(jù)池、模擬數(shù)據(jù)池、應(yīng)用數(shù)據(jù)池、文本數(shù)據(jù)池和檔案數(shù)據(jù)池,分別用來(lái)存儲(chǔ)不同類型的數(shù)據(jù)并對(duì)它們之間建立聯(lián)系來(lái)共享信息。用戶可大量提取數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù),找出數(shù)據(jù)間的聯(lián)系,進(jìn)而用于特定的商業(yè)分析。

    1 數(shù)據(jù)池

    數(shù)據(jù)池是用來(lái)存放數(shù)據(jù)的,一個(gè)數(shù)據(jù)池中一般包含如下幾種數(shù)據(jù):

    目標(biāo)數(shù)據(jù):數(shù)據(jù)池內(nèi)存儲(chǔ)的真正能對(duì)其加以分析使用的數(shù)據(jù)。

    池元數(shù)據(jù):是描述池內(nèi)數(shù)據(jù)物理特性的數(shù)據(jù),如:數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)池的組成等。

    元處理過(guò)程:是說(shuō)明將數(shù)據(jù)池內(nèi)的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可用的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的步驟的文件。

    數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化標(biāo)準(zhǔn):是說(shuō)明轉(zhuǎn)化原始數(shù)據(jù)時(shí)應(yīng)遵循的標(biāo)準(zhǔn)的文件。

    池描述:池描述包含對(duì)數(shù)據(jù)池的外部描述和內(nèi)部描述。外部描述包括數(shù)據(jù)池的功能、大小等。內(nèi)部描述包括數(shù)據(jù)池內(nèi)數(shù)據(jù)的來(lái)源、體積、更新頻率、提取、轉(zhuǎn)化及其標(biāo)準(zhǔn)以及數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系等。

    池目標(biāo):池目標(biāo)是說(shuō)明池內(nèi)的數(shù)據(jù)未來(lái)可能要用于什么樣的商業(yè)活動(dòng),是將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的依據(jù)。

    1.1原始數(shù)據(jù)池

    原始數(shù)據(jù)池是一種單一數(shù)據(jù)湖。它僅僅是存儲(chǔ)大量原始數(shù)據(jù),不對(duì)其進(jìn)行任何處理,但難以從中提取出想要的數(shù)據(jù)并使用它。

    原始數(shù)據(jù)池中的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行分類存儲(chǔ),這樣可方便用戶提取所需數(shù)據(jù)。故需構(gòu)建模擬數(shù)據(jù)池、應(yīng)用數(shù)據(jù)池和文本數(shù)據(jù)池。

    1.2 模擬數(shù)據(jù)池

    模擬數(shù)據(jù)池是專門用來(lái)存放模擬數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)池,將模擬數(shù)據(jù)從原始數(shù)據(jù)池提取到模擬數(shù)據(jù)池中,并將提取到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成統(tǒng)一并易于用戶使用的格式。

    模擬數(shù)據(jù)是由機(jī)械設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù),一般為測(cè)量數(shù)據(jù),如溫度、濕度、重量等,通常存儲(chǔ)在記錄磁帶或日志磁帶中。而這類數(shù)據(jù)通常存在兩大問(wèn)題。第一,數(shù)據(jù)量龐大;第二,會(huì)丟失一些參數(shù),不利于數(shù)據(jù)分析。因此需要將模擬數(shù)據(jù)池中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)化,以便加以利用。

    1.2.1 模擬數(shù)據(jù)池中數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化

    一般對(duì)模擬數(shù)據(jù)池中數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)化,只保留真正有用的記錄,以減少存儲(chǔ)空間。常用方法如下:刪除重復(fù)數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)壓縮、內(nèi)插、過(guò)濾、抽樣、近似、編碼、分類、設(shè)閾值等。通過(guò)以上方法減少數(shù)據(jù)種類,最后整合[3,4]分類存儲(chǔ)于模擬數(shù)據(jù)池中以待后續(xù)使用。

    1.3 應(yīng)用數(shù)據(jù)池

    應(yīng)用數(shù)據(jù)是執(zhí)行一個(gè)應(yīng)用或事務(wù)時(shí)產(chǎn)生的數(shù)據(jù),如銷售數(shù)據(jù)、支付數(shù)據(jù)、制造過(guò)程控制數(shù)據(jù)、貨物裝運(yùn)數(shù)據(jù)、庫(kù)存管理數(shù)據(jù)等。應(yīng)用數(shù)據(jù)池是專門用來(lái)存放應(yīng)用數(shù)據(jù)的,是以標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)格式存入應(yīng)用數(shù)據(jù)池中。所有應(yīng)用數(shù)據(jù)池里的記錄都要進(jìn)行數(shù)據(jù)集成[7],以使公司業(yè)務(wù)領(lǐng)域統(tǒng)一,集成[5]過(guò)程與模擬數(shù)據(jù)池中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化類似。為了對(duì)應(yīng)用數(shù)據(jù)池里的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集成,通常首先需建立數(shù)據(jù)模型,然后據(jù)此模型進(jìn)行數(shù)據(jù)集成。

    1.4 文本數(shù)據(jù)池

    文本數(shù)據(jù)池是用來(lái)存放文本數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)池,其原始數(shù)據(jù)是一些來(lái)源不同、形式各異的文本數(shù)據(jù),如:郵件、錄音,甚至是一些物理設(shè)備(如光識(shí)別技術(shù))產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。類似于其他數(shù)據(jù)池,一旦原始數(shù)據(jù)進(jìn)入文本數(shù)據(jù)池后,在文本數(shù)據(jù)池中就要對(duì)它進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化即文本消歧。其主要規(guī)則如下:

    l 文本由形式各異、結(jié)構(gòu)混亂的狀態(tài)變?yōu)楦袷浇y(tǒng)一、可直接使用的狀態(tài);

    l 文本消歧后不得改變文本原來(lái)的含義。

    在文本數(shù)據(jù)池中,數(shù)據(jù)可按情感分類進(jìn)行存儲(chǔ),首先在文本數(shù)據(jù)池中預(yù)先設(shè)定不同情感類別,當(dāng)一個(gè)新的文本進(jìn)入數(shù)據(jù)池時(shí),情感通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)根據(jù)上下文語(yǔ)境確定其情感色彩,然后與數(shù)據(jù)池中的情感類別進(jìn)行比對(duì),找到相應(yīng)類別時(shí),就將之存儲(chǔ)為一類。

    1.5 文檔數(shù)據(jù)池

    文檔數(shù)據(jù)池主要存儲(chǔ)來(lái)自模擬數(shù)據(jù)池、應(yīng)用數(shù)據(jù)池、文本數(shù)據(jù)池中未來(lái)使用概率較小的數(shù)據(jù)。所有進(jìn)入檔案數(shù)據(jù)池中的數(shù)據(jù)都要重新對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化操作,使該數(shù)據(jù)直接與原始數(shù)據(jù)聯(lián)系起來(lái),保證當(dāng)用戶日后使用該數(shù)據(jù)的時(shí)候,其元數(shù)據(jù)和元操作過(guò)程都不至丟失。

    1.6 各數(shù)據(jù)池之間的聯(lián)系

    數(shù)據(jù)湖中各數(shù)據(jù)池是緊密相連的。一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)入數(shù)據(jù)湖中首先進(jìn)入原始數(shù)據(jù)池,然后根據(jù)其類別被提取到模擬數(shù)據(jù)池、應(yīng)用數(shù)據(jù)池或文本數(shù)據(jù)池中,在數(shù)據(jù)池中對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后再根據(jù)未來(lái)使用概率的大小決定是存儲(chǔ)在本數(shù)據(jù)池中或文本數(shù)據(jù)池中,最后將未來(lái)使用概率較小的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在文檔數(shù)據(jù)池中并重新對(duì)其標(biāo)準(zhǔn)化。

    2 數(shù)據(jù)湖的實(shí)現(xiàn)

    目前,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)湖常用的手段是Hadoop。進(jìn)化后的Hadoop數(shù)據(jù)管理架構(gòu)依托Apache Falcon數(shù)據(jù)管理平臺(tái),將數(shù)據(jù)群與程序,運(yùn)算規(guī)則、顯示器和歷史記錄聯(lián)系到一起,完成數(shù)據(jù)湖的使用目標(biāo)。下面以GE數(shù)據(jù)湖平臺(tái)[1]為例說(shuō)明數(shù)據(jù)湖的實(shí)現(xiàn)。

    GE工業(yè)數(shù)據(jù)湖體系將數(shù)據(jù)的管理、運(yùn)算和存儲(chǔ)進(jìn)行預(yù)先規(guī)劃,它將優(yōu)化整個(gè)程序鏈上的信息負(fù)載量。首先,他將優(yōu)化關(guān)鍵任務(wù)工作負(fù)載,為產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供信息,以解決服務(wù)等級(jí)協(xié)議(SLA)中的重點(diǎn);其次,它能夠快速的錄入、存儲(chǔ)和計(jì)算各種運(yùn)算數(shù)據(jù)以支持多個(gè)模式和數(shù)據(jù)類型;再次,它可以進(jìn)行高性能數(shù)據(jù)分析;最后,數(shù)據(jù)湖將對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理并形成數(shù)據(jù)連接。表1是GE工業(yè)數(shù)據(jù)湖所使用的Hadoop系統(tǒng)。

    3 使用數(shù)據(jù)湖進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

    問(wèn)題的分析過(guò)程大致分為兩步:搜集數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)。

    首先,通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)和概念搜索(Concept Search)在數(shù)據(jù)湖中搜集那些標(biāo)準(zhǔn)不清晰的數(shù)據(jù)。查找方法有很多種,比如,首先查找數(shù)據(jù)的限制因素,然后檢查數(shù)據(jù)標(biāo)簽,最后找到大量的數(shù)據(jù)。

    其次,由于數(shù)據(jù)湖中的數(shù)據(jù)是以一種統(tǒng)一的、適合一般用戶直接提取用作分析使用的格式存儲(chǔ)的,故當(dāng)用戶搜索到目標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí),便可將其直接植入業(yè)務(wù)開始對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。分析方法有如下幾種:1)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單排序,突出顯示重要數(shù)據(jù);2)匯總數(shù)據(jù),找回丟失的數(shù)據(jù);3)比較數(shù)據(jù);4)去除奇異值;5)數(shù)據(jù)可視化[8,9,10]。

    總之,將數(shù)據(jù)進(jìn)行分類存儲(chǔ)于不同數(shù)據(jù)池中,然后將各數(shù)據(jù)池中的數(shù)據(jù)以統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)格式進(jìn)行存儲(chǔ),把不可用數(shù)據(jù)變?yōu)榭捎脭?shù)據(jù),帶給用戶極大的搜索便捷和商業(yè)價(jià)值。

    4 總結(jié)與展望

    數(shù)據(jù)湖實(shí)現(xiàn)了把原始數(shù)據(jù)按類存儲(chǔ)到不同的數(shù)據(jù)池中,并在各數(shù)據(jù)池中將其中數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為統(tǒng)一的可直接提取進(jìn)行分析使用的格式進(jìn)行存儲(chǔ)。它的產(chǎn)生具有極大的商業(yè)價(jià)值。首先它把不同種類的數(shù)據(jù)匯集到了一起。其次它將很多原本無(wú)法用作分析的數(shù)據(jù)變得不需要預(yù)定義的模型就可以提取使用,對(duì)大數(shù)據(jù)分析做出了極大貢獻(xiàn)。然而數(shù)據(jù)湖架構(gòu)也存在這多方面的挑戰(zhàn),其一,數(shù)據(jù)湖中很多數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不會(huì)刪除,所需存儲(chǔ)空間架構(gòu)龐大。其二,信息安全問(wèn)題。數(shù)據(jù)湖架構(gòu)可看作是將所有雞蛋放進(jìn)一個(gè)籃子里,如果其中一個(gè)數(shù)據(jù)池的安全被破壞,那么數(shù)據(jù)湖中所有數(shù)據(jù)將可能被訪問(wèn)。故,我們還需要在數(shù)據(jù)湖的存儲(chǔ)和安全方面作更多工作。

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