淺談基于Hadoop非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理體系在采油廠中應(yīng)用

王琪

摘要：隨著數(shù)字化油田和企業(yè)信息化的發(fā)展，每天都會產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，如何合理的對這些數(shù)據(jù)進行存儲和應(yīng)用成為數(shù)據(jù)管理人員巨大的挑戰(zhàn)。除了我們常用的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外，還包含大量格式不確定的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。這類非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)依靠現(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫無法處理，我們急需一種新的數(shù)據(jù)處理方式來應(yīng)對不斷增長的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。采用Hadoop數(shù)據(jù)管理技術(shù)能夠有效緩解不斷增長的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理造成的壓力。

關(guān)鍵詞：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù);NoSQL系統(tǒng);Hadoop;Oracle

中圖分類號：TP311? 文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）29-0142-00

1引言

在油田開發(fā)的過程中，隨著油田數(shù)字化建設(shè)的不斷深入，積累了大量數(shù)據(jù)資源，除了統(tǒng)建系統(tǒng)為核心產(chǎn)生的大量結(jié)構(gòu)化的傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)之外，也產(chǎn)生了大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)主要包含各類圖紙、文檔附件、影音錄像、地震體文件、數(shù)模建模工區(qū)文件等。如何合理的對這些數(shù)據(jù)進行科學(xué)的管理，分類規(guī)劃、分析，最大程度獲取這些數(shù)據(jù)的價值，合理利用整合數(shù)據(jù)資產(chǎn)是我們勢在必行的工作。

2企業(yè)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和區(qū)別

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是指固定類型的數(shù)據(jù)，例如：井號、類別、沉沒度等都屬于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，通過這些字段項可以準確地找到需要的信息;只要系統(tǒng)中提供結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集頁面，就可以獲取到相關(guān)內(nèi)容。

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，類型和標(biāo)準不固定，視頻、音頻、井震信息、工區(qū)文件等都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。如果需要從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取其中的信息，必須先對數(shù)據(jù)進行非結(jié)構(gòu)化處理。企業(yè)日常生產(chǎn)過程中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，最主要的就是以工區(qū)文件為主的大文件，單個文件大小有時甚至達到30G 以上。這類文件通常無法使用傳統(tǒng)FTP或通信設(shè)備共享，設(shè)備傳輸存在安全隱患。基于以上問題，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理體系的構(gòu)建勢在必行。

通過對某采油廠14個單位跟蹤調(diào)研發(fā)現(xiàn)，其中有大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沒有建庫。目前采油廠非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲和流轉(zhuǎn)，大都采用郵件、FTP 以及即時通訊等工具傳輸;本地服務(wù)器、計算機、移動硬盤存儲。這些工具傳遞文件時速度不穩(wěn)定，安全性得不到保障，并且無法很好地滿足企業(yè)中一對多的高頻數(shù)據(jù)傳遞場景。

2.1目前采油廠的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)主要類型

1）數(shù)模、建模工區(qū)文件、相帶圖、地震數(shù)據(jù)體文件等。

2）圖紙、附件、影音、視頻、文件，存儲在特定服務(wù)器中，生成編號地址，再將地址或編號存在Oracle服務(wù)器中，通過訪問地址獲取、查看。

3）數(shù)字化建設(shè)實時產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包括流量數(shù)據(jù)、監(jiān)控數(shù)據(jù)等，存入實時數(shù)據(jù)庫pSpace中。

以上這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)大部分存儲在特定硬盤或服務(wù)器中由專業(yè)人員保存。

2.2現(xiàn)有存儲方式存在的問題

目前采油廠數(shù)據(jù)庫主要包括 Oracle、VFOX 以及pSpace。但對比Hadoop架構(gòu)，都存在不同程度的使用問題。

1）Oracle11G 以上版本已經(jīng)開始支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的檢索，但在執(zhí)行效率和成本上遠遠不及Hadoop，這在存儲實時數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得非常明顯。

2）VFOX數(shù)據(jù)庫作為老牌數(shù)據(jù)庫優(yōu)勢在于操作簡便，易于掌握，但安全性和兼容性較差，并且不能處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

3）pSpace是企業(yè)級實時歷史數(shù)據(jù)庫，pSpace可以構(gòu)成一個復(fù)雜的企業(yè)信息化系統(tǒng)，但功能性較為單一，多用于配合傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫補充使用。

除此之外，存儲在FTP或存儲介質(zhì)中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也存在很多問題：1）不方便共享;2）安全性存在隱患，數(shù)據(jù)容易遺失，需要多個存儲介質(zhì)進行備份。

3 Hadoop的基本屬性及特點

3.1關(guān)于Hadoop

目前很多企業(yè)把Hadoop作為數(shù)據(jù)庫使用，但Hadoop并不是數(shù)據(jù)庫，而是一個由Apache基金會所開發(fā)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，主要解決海量數(shù)據(jù)的存儲和海量數(shù)據(jù)的分析問題，允許分布式處理多臺（可以達數(shù)千臺）計算機上的大數(shù)據(jù)集。使用基礎(chǔ)的功能——底層結(jié)構(gòu)HDFS處理海量數(shù)據(jù)群，作為一種先進的分布式存儲框架，它能夠最大限度地完成對數(shù)據(jù)采集、存儲、分析、處理、保管和交托。它的核心是HDFS，是一個支持跨多臺計算機存儲大數(shù)據(jù)集的 Hadoop 文件系統(tǒng)，可以說Hadoop是為了大數(shù)據(jù)的發(fā)展應(yīng)運而生的。

Hadoop 的結(jié)構(gòu)部署如圖1所示：

Hadoop 的基本組件包括以下幾種：

1）HBase：來源于Google 的BigTable;是一個高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式數(shù)據(jù)庫。

2）Hive：是基于hadoop架構(gòu)的數(shù)據(jù)倉庫的工具，可以將結(jié)構(gòu)化的sql數(shù)據(jù)文件進行映射并且可以作為數(shù)據(jù)庫表來處理sql查詢等功能。

3）Pig：這是 Hadoop 的客戶端是一個數(shù)據(jù)操作的數(shù)據(jù)分析引擎，使用特定的語法操作HDFS部件中的相關(guān)數(shù)據(jù)。

4）ZooKeeper：來源于 Google 的 Chubby;可以有針對性的解決傳統(tǒng)分布式應(yīng)用系統(tǒng)存在的協(xié)調(diào)問題以及分布式管理的操作困難。

5）Ambari：是一種用于集成管理的工具，輔助集群決策管理。

6）Sqoop：Apache Sqoop（TM）是一種在 Apache Hadoop 和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲（如關(guān)系數(shù)據(jù)庫）之間傳輸批量數(shù)據(jù)的工具。它是 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)的一部分。

7）Mahout：一個可擴展的機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘庫。

3.2 Hadoop與Oracle對比

目前采油廠的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，大部分存在本地硬盤中，或使用FTP共享，不但不容易保存，并且數(shù)據(jù)價值并沒有被充分挖掘。

例如：地震數(shù)據(jù)體文件，單個文件大小可最高達到50G 以上，傳輸困難，而一臺計算機存儲空間有限，大部分文件存儲在移動硬盤中，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長，普通存儲介質(zhì)已經(jīng)不能滿足工作需求。尤其在地質(zhì)技術(shù)人員需要同時使用時只能分別拷貝到自己的計算機內(nèi)，傳輸時間長、效率低。

我們做了一個對比試驗：在相同實驗環(huán)境下，使用Java語言接口分別對Hbase數(shù)據(jù)庫及Oracle數(shù)據(jù)庫文件傳輸結(jié)果進行效率比對?？傆媯鬏斄?0個共960M 的附件文檔，Oracle共計耗時1980秒，而HBase僅耗時136秒;而如果下載同等大小的文件，Oracle需要耗時296秒，但HBase僅需103秒。從測試結(jié)果可以看出，使用HBase存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，文件吞吐執(zhí)行效率優(yōu)于Oracle，更優(yōu)于傳統(tǒng)存儲介質(zhì)或FTP。當(dāng)文件大小超過一定量時，無法有效的通過ORACLE進行文件管理。

而Hadoop另一核心組件HDFS，則是為了存儲大文件而存在的：它將每個文件存儲成一系列可以配置大小的數(shù)據(jù)塊，除了最后一個，所有數(shù)據(jù)塊都是同樣大小的。并且每個數(shù)據(jù)塊都有副本，每個副本系數(shù)都是可配置的。應(yīng)用程序可以指定每個文件的副本數(shù)目。每個文件都是一次性寫入的（讀多寫少模式）。

3.3 Hadoop 的安全性

對于數(shù)據(jù)的來說，擁有的數(shù)據(jù)越多，對數(shù)據(jù)的保護就越重要。 Hadoop 的安全性一直廣受質(zhì)疑。為了解決安全性問題， Hadoop設(shè)置了 Simple 和 Kerberos這兩種安全機制。Simple 是一種認證與授權(quán)服務(wù)機制; Kerberos是基于認證服務(wù)器的一種機制。經(jīng)測試，這兩種機制均有比較安全的效果。

同時，隨著 Hadoop 的廣泛應(yīng)用。很多大數(shù)據(jù)資源廠商都針對Hadoop發(fā)布了安全補充方案。比如DataGuise for Hadoop 以及DataStax等配套資源，這也為我們安全的使用Hadoop提供了技術(shù)支持和后續(xù)保障。

4 Hadoop架構(gòu)在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理的應(yīng)用前景

4.1利用Hadoop存儲油田非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的方式

4.2 Hadoop數(shù)據(jù)架構(gòu)的搭建：

1）文件存取使用統(tǒng)一接口，封裝對數(shù)據(jù)中心所有的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的讀寫操作接口;

2）以HDFS對大文件負責(zé)存儲，并作為文件協(xié)議標(biāo)準;

3）以 HBase通過維護一張文件表完成對小文件的存儲并作為文件協(xié)議標(biāo)識。

搭建一個Hadoo分布式存儲架構(gòu)，通常只需要三到五臺計算機，成本低廉并且 Hadoop 和Storm作為開源的框架，幾乎是免費的，有效地降低了企業(yè)應(yīng)用成本。

該架構(gòu)能將實時計算和離線計算都是在一個架構(gòu)或一個集群中，所需要的數(shù)據(jù)共用共享，共享的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)一次寫入，多次讀取，寫入后存儲在HDFS上就不能修改，但可以把文件下載到本地，把HDFS上的文件刪除，修改后再上傳到HDFS 上，實現(xiàn)文件的修改，確保共享文件的安全性和實時性，以及數(shù)據(jù)源的唯一性。在此基礎(chǔ)上，甚至可以進一步構(gòu)建大數(shù)據(jù)技術(shù)生態(tài)體系。

5總結(jié)

隨著大數(shù)據(jù)時代的發(fā)展，很多運營商深切認識到 Hadoop 的價值，開發(fā)的軟件和數(shù)據(jù)庫都為 Hadoop 提供了接口。比如我們現(xiàn)在一直在用的Oracle。 Oracle從11G版本開始就為Ha?doop提供了免費接口，幾乎可以做到無縫銜接，這就使我們在管理企業(yè)數(shù)據(jù)時有了更加便捷的管理途徑。之前提過Hadoop 是為大數(shù)據(jù)時代而生的，盡管由于開發(fā)時間尚短，存在許多不足，比如對于傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的處理方面還不能完全取代Ora?cle，但隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展以及技術(shù)的不斷創(chuàng)新，終有一天能夠為企業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)提供更加堅實的支撐。

數(shù)據(jù)建設(shè)和管理是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程，作為數(shù)據(jù)管理人員，我們的主要任務(wù)，就是利用先進的理念和技術(shù)，打破傳統(tǒng)的模式，對數(shù)據(jù)進行全方位的管理和升級，在實踐中尋找方法，開拓道路，為油田高質(zhì)量高效益發(fā)展提供數(shù)據(jù)支撐。

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【通聯(lián)編輯：唐一東】