數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（從概念到算法）課件

第9章大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與檢索010203目錄CONTENTS04大數(shù)據(jù)的定義與特征大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)檢索應(yīng)用實(shí)例04本章小結(jié)01PART大數(shù)據(jù)的定義與特征大數(shù)據(jù)（BigData）是指需要通過快速獲取、處理、分析以從中提取價(jià)值的海量且多樣化的交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)與傳感數(shù)據(jù)，其規(guī)模往往達(dá)到PB（1024TB）級(jí)。不同機(jī)構(gòu)對大數(shù)據(jù)也有不同的定義。麥肯錫全球研究院（MGI）對大數(shù)據(jù)的定義為：一種規(guī)模大到在獲取、存儲(chǔ)、管理、分析方面極大超出傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力范圍的數(shù)據(jù)集合，具有海量的數(shù)據(jù)規(guī)模、快速的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、多樣的數(shù)據(jù)類型和價(jià)值密度低四大特征。移動(dòng)信息化研究中心對大數(shù)據(jù)的定義為：大數(shù)據(jù)是幫助企業(yè)利用海量數(shù)據(jù)資產(chǎn)，實(shí)時(shí)、精確地洞察未知邏輯領(lǐng)域的動(dòng)態(tài)變化，并快速重塑業(yè)務(wù)流程、組織和行業(yè)的新興數(shù)據(jù)管理技術(shù)?；ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心（IDC）認(rèn)為，大數(shù)據(jù)具備海量（Volume）、異構(gòu)（Variety）、高速（Velocity）和價(jià)值（Value）四大特性。9.1.1大數(shù)據(jù)定義大數(shù)據(jù)的定義與特征小數(shù)據(jù)與大數(shù)據(jù)的特征對比如下表所示。9.1.1大數(shù)據(jù)定義特征小數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)體積有限的量數(shù)據(jù)龐大徹底性樣本整個(gè)群體分辨率和索引性粗糙，弱精致，強(qiáng)關(guān)聯(lián)性弱強(qiáng)速度慢、定格快多樣性窄寬靈活性和可擴(kuò)展性中等高大數(shù)據(jù)的定義與特征大數(shù)據(jù)的特征可以歸納為5個(gè)層面：Volume（數(shù)據(jù)容量）、Variety（數(shù)據(jù)類型）、Value（價(jià)值密度）、Velocity（速度）、Veracity（真實(shí)性），也就是大數(shù)據(jù)的5V特征。（1）數(shù)據(jù)容量Volume表示數(shù)據(jù)容量巨大。大型數(shù)據(jù)集一般在10TB規(guī)模。但在實(shí)際應(yīng)用中，很多企業(yè)用戶把多個(gè)數(shù)據(jù)集放在一起，已經(jīng)形成了PB級(jí)的數(shù)據(jù)量。可以想象，隨著存儲(chǔ)設(shè)備容量的增大以及物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等的發(fā)展，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)還會(huì)呈幾何級(jí)增長。大數(shù)據(jù)的容量指標(biāo)是動(dòng)態(tài)增加的。9.1.2大數(shù)據(jù)特征大數(shù)據(jù)的定義與特征（2）數(shù)據(jù)類型Variety表示數(shù)據(jù)類型繁多。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型一般較為單一，且或多或少是同構(gòu)的，即結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這種特點(diǎn)使它更易于管理。但在大數(shù)據(jù)中，數(shù)據(jù)來源各異，因而形式各異。大數(shù)據(jù)主要來源于互聯(lián)網(wǎng)，包含多種數(shù)據(jù)類型，例如各種音頻和視頻文件、網(wǎng)絡(luò)日志、地理位置信息等。大數(shù)據(jù)大多為半結(jié)構(gòu)化，甚至完全非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)類型。這類數(shù)據(jù)毫無特征可言，給大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和檢索帶來極大的挑戰(zhàn)。9.1.2大數(shù)據(jù)特征大數(shù)據(jù)的定義與特征（3）價(jià)值密度Value表示價(jià)值密度。隨著物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，信息感知無處不在，數(shù)據(jù)海量，但是其價(jià)值密度很低。大數(shù)據(jù)蘊(yùn)藏著豐富的價(jià)值，挖掘價(jià)值往往類似沙里淘金。通過對大數(shù)據(jù)獲取、存儲(chǔ)、抽取、清洗，再經(jīng)過復(fù)雜地挖掘與分析才能從大數(shù)據(jù)中獲取到有價(jià)值的信息。如何從海量的數(shù)據(jù)中迅速地完成數(shù)據(jù)的價(jià)值提純是亟待解決的難題。（4）速度Velocity表示數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和變化快。在高速網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，通過能夠?qū)崿F(xiàn)軟件性能優(yōu)化的高速處理器和服務(wù)器創(chuàng)建實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流已經(jīng)成為流行趨勢。企業(yè)不僅需要了解如何快速創(chuàng)建數(shù)據(jù)，還需要知道如何快速處理、分析數(shù)據(jù)并返回結(jié)果給用戶，以滿足用戶的實(shí)時(shí)需求。大數(shù)據(jù)的快速處理能力充分體現(xiàn)了它與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理技術(shù)的本質(zhì)區(qū)別。9.1.2大數(shù)據(jù)特征大數(shù)據(jù)的定義與特征（5）真實(shí)性Veracity表示數(shù)據(jù)的真實(shí)性。數(shù)據(jù)真實(shí)性是一個(gè)在討論大數(shù)據(jù)時(shí)常常被忽略的屬性，但是它與其他的屬性同樣重要。采集到的大數(shù)據(jù)并不能保證完全、真實(shí)、準(zhǔn)確，可能存在著錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)、甚至是偽造的數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)分析高度依賴數(shù)據(jù)的真實(shí)性，越真實(shí)的數(shù)據(jù)，就越有助于分析出準(zhǔn)確的結(jié)果。9.1.2大數(shù)據(jù)特征大數(shù)據(jù)的定義與特征（1）物聯(lián)網(wǎng)的興起：物聯(lián)網(wǎng)和5G通信技術(shù)的發(fā)展使得智能終端廣泛應(yīng)用于家用電器的控制。（2）暗數(shù)據(jù)遷移到云：尚未轉(zhuǎn)換為數(shù)字格式的數(shù)據(jù)稱為暗數(shù)據(jù)，它是尚未開發(fā)的巨大存儲(chǔ)庫，未來這些模擬數(shù)據(jù)庫會(huì)被數(shù)字化并遷移到云中，有利于進(jìn)一步分析和決策。（3）量子計(jì)算：盡管量子計(jì)算尚處于起步階段，但相關(guān)研究實(shí)驗(yàn)從未停止，量子計(jì)算將能夠極大提升計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力，縮短處理時(shí)間。（4）邊緣計(jì)算：隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，企業(yè)收集數(shù)據(jù)的方式逐漸轉(zhuǎn)向設(shè)備端，邊緣計(jì)算相較于云計(jì)算更加靠近數(shù)據(jù)源頭，這樣可以有效降低數(shù)據(jù)傳輸處理到反饋的遲延，同時(shí)具有顯著的大數(shù)據(jù)收集與處理能力。（5）人工智能：隨著機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能（AI）的崛起，越來越多與人們生活日常息息相關(guān)的大數(shù)據(jù)被輸送到AI模型中，進(jìn)一步提升了AI系統(tǒng)的智能化決策水平，以便更好地為人類服務(wù)。9.1.3大數(shù)據(jù)的行業(yè)發(fā)展趨勢02PART大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.1數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理已經(jīng)不能滿足大數(shù)據(jù)的發(fā)展要求，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理面臨著巨大的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)管理技術(shù)也不斷涌現(xiàn)，有多種數(shù)據(jù)管理技術(shù)被廣泛關(guān)注，例如分布式存儲(chǔ)、內(nèi)存數(shù)據(jù)庫技術(shù)、列式數(shù)據(jù)庫技術(shù)、云數(shù)據(jù)庫技術(shù)、NoSQL技術(shù)、移動(dòng)數(shù)據(jù)庫技術(shù)等。分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)是將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)在多臺(tái)獨(dú)立的設(shè)備上。內(nèi)存數(shù)據(jù)庫技術(shù)將數(shù)據(jù)放在內(nèi)存中直接操作，內(nèi)存的數(shù)據(jù)讀寫速度要比磁盤高出幾個(gè)數(shù)量級(jí)，因此數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存中能為應(yīng)用程序提供即時(shí)的響應(yīng)和高吞吐量。列式數(shù)據(jù)庫是以列相關(guān)存儲(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫，主要適用于批量數(shù)據(jù)處理和即時(shí)查詢，占用更少的存儲(chǔ)空間，它是構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫的理想架構(gòu)之一。云數(shù)據(jù)庫是指被優(yōu)化或部署到一個(gè)虛擬計(jì)算環(huán)境中的數(shù)據(jù)庫，其可以被隨意地進(jìn)行擴(kuò)展，具有按需付費(fèi)、按需擴(kuò)展、高可用性以及存儲(chǔ)整合等優(yōu)勢。NoSQL（NotOnlySQL）泛指非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，適用于龐大的數(shù)據(jù)量、極端的查詢量和模式演化等場景下。移動(dòng)數(shù)據(jù)庫是分布式數(shù)據(jù)庫的延伸和擴(kuò)展，擁有分布式數(shù)據(jù)庫的諸多優(yōu)點(diǎn)和獨(dú)特的性能，能夠滿足未來人們訪問信息的要求。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.2分布式文件系統(tǒng)分布式文件系統(tǒng)（DistributedFileSystem）是指文件系統(tǒng)管理的存儲(chǔ)資源不一定直接連接在本地節(jié)點(diǎn)上，而是通過計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)相連，或是若干不同的邏輯磁盤分區(qū)或卷標(biāo)組合在一起而形成的完整、有層次的文件系統(tǒng)。分布式文件系統(tǒng)把大量數(shù)據(jù)分散到不同的節(jié)點(diǎn)上存儲(chǔ)，并使用備份機(jī)制，極大減小了數(shù)據(jù)丟失的風(fēng)險(xiǎn)。分布式文件系統(tǒng)具有冗余性，部分節(jié)點(diǎn)的故障并不影響整體的正常運(yùn)行，而且即使出現(xiàn)故障的計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)損壞、甚至丟失，也可以由其他節(jié)點(diǎn)將缺失的數(shù)據(jù)恢復(fù)出來。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.2分布式文件系統(tǒng)Hadoop

Distributed

FileSystem（簡稱HDFS）是一個(gè)分布式文件系統(tǒng)。HDFS

與現(xiàn)有的分布式文件系統(tǒng)有很多共同點(diǎn)，但同時(shí)它與其他分布式文件系統(tǒng)的區(qū)別也非常明顯。HDFS

是基于滿足流數(shù)據(jù)模式訪問和處理超大文件的需求而開發(fā)的，是一個(gè)具有高度容錯(cuò)性的系統(tǒng)，適合部署在廉價(jià)的商用服務(wù)器上。HDFS

能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，非常適合那些有著超大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.2分布式文件系統(tǒng)HDFS采用了主從（Master/Slave）結(jié)構(gòu)模型，一個(gè)HDFS集群由一個(gè)名稱節(jié)點(diǎn)（NameNode）和若干數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)（DataNode）組成。其中，名稱節(jié)點(diǎn)作為主服務(wù)器，用于管理文件命名空間和調(diào)節(jié)客戶端對文件的訪問；集群中的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)才是真正存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的地方，一般一個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)對應(yīng)一臺(tái)服務(wù)器。HDFS系統(tǒng)架構(gòu)如圖所示。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.2分布式文件系統(tǒng)NameNode管理文件系統(tǒng)的命名空間，維護(hù)著文件系統(tǒng)樹以及整棵樹內(nèi)所有的文件和目錄，這些元數(shù)據(jù)以兩個(gè)文件的形式永久保存在本地磁盤上，即命名空間鏡像文件和編輯日志文件。NameNode也記錄著每個(gè)文件中各個(gè)塊所在的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)信息，但它并不持久化在硬盤上，而是存儲(chǔ)在內(nèi)存中，這些信息是在系統(tǒng)啟動(dòng)時(shí)由DataNode發(fā)送過來的。因此，NameNode并不參與客戶數(shù)據(jù)的讀寫操作，只負(fù)責(zé)維護(hù)一些控制信息。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.2分布式文件系統(tǒng)DataNode是文件系統(tǒng)的工作節(jié)點(diǎn)，是真正存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的位置。DataNode在存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)以數(shù)據(jù)塊為單位讀寫數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)塊是HDFS讀寫數(shù)據(jù)的基本單位。每個(gè)文件除了最后一個(gè)塊，其他塊都有相同的大小。數(shù)據(jù)塊一般都有多個(gè)備份，存儲(chǔ)在不同的DataNode中，DataNode也可以分布在不同的機(jī)架上。DataNode負(fù)責(zé)執(zhí)行文件系統(tǒng)客戶端發(fā)出的讀/寫請求，將數(shù)據(jù)塊持久化存儲(chǔ)在本地。DataNode同時(shí)也負(fù)責(zé)執(zhí)行NameNode發(fā)送過來的指令，例如進(jìn)行數(shù)據(jù)塊的創(chuàng)建、刪除和復(fù)制。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.2分布式文件系統(tǒng)HDFS主要有以下幾個(gè)特點(diǎn)。（1）故障檢測和自動(dòng)快速恢復(fù)硬件故障的出現(xiàn)在HDFS中是常態(tài)。由于整個(gè)HDFS系統(tǒng)由數(shù)百或數(shù)千個(gè)存儲(chǔ)著文件數(shù)據(jù)片段的服務(wù)器組成，且都很復(fù)雜，因此每一個(gè)部分都很有可能出現(xiàn)故障，這就意味著HDFS系統(tǒng)中總有一些部件是失效的?？梢哉f，故障的檢測和自動(dòng)快速恢復(fù)是HDFS一個(gè)很核心的設(shè)計(jì)目標(biāo)（2）簡單、一致模型大部分的HDFS程序?qū)ξ募僮鞯男枨笫且淮螌懭攵啻巫x取。一個(gè)文件一旦被創(chuàng)建、寫入、關(guān)閉之后就不需要再修改了，這個(gè)假定簡化了數(shù)據(jù)一致的問題，同時(shí)也能提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問。Map-Reduce程序或者網(wǎng)絡(luò)爬蟲應(yīng)用都可以完美地適合這個(gè)模型。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.2分布式文件系統(tǒng)（3）大數(shù)據(jù)集運(yùn)行在HDFS上的應(yīng)用程序有著大量的數(shù)據(jù)集。典型的HDFS文件大小是GB到TB的級(jí)別，操作系統(tǒng)中磁盤塊的大小默認(rèn)是512字節(jié)，而hadoop2.x版本中塊的大小默認(rèn)為128MB，其目的是減小尋址的開銷。只要塊足夠大，磁盤傳輸數(shù)據(jù)的時(shí)間必定會(huì)明顯大于這個(gè)塊的尋址時(shí)間。另外，HDFS提供很高的聚合數(shù)據(jù)帶寬，即一個(gè)集群中支持?jǐn)?shù)百個(gè)節(jié)點(diǎn)，另一個(gè)集群中還應(yīng)該支持千萬級(jí)別的文件。（4）數(shù)據(jù)訪問運(yùn)行在HDFS上的應(yīng)用程序必須流式地訪問它們的數(shù)據(jù)集，它不是運(yùn)行在普通文件系統(tǒng)上的程序。HDFS被設(shè)計(jì)成適合批量處理的，而不是用戶交互式的。HDFS強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)吞吐量，而不是數(shù)據(jù)訪問的反應(yīng)時(shí)間。POSIX（PortableOperatingSystemInterfaceofUNIX）的很多硬性需求對HDFS應(yīng)用都是非必需的，去掉POSIX中小部分關(guān)鍵語義可以獲得更好的數(shù)據(jù)吞吐量。（大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.2分布式文件系統(tǒng)（5）異構(gòu)軟硬件平臺(tái)間的可移植性HDFS被設(shè)計(jì)成可以簡單實(shí)現(xiàn)平臺(tái)間的遷移，這樣將推動(dòng)需要大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用更廣泛地采用HDFS作為平臺(tái)。（6）移動(dòng)計(jì)算比移動(dòng)數(shù)據(jù)更經(jīng)濟(jì)在靠近計(jì)算數(shù)據(jù)的真實(shí)存儲(chǔ)位置來進(jìn)行計(jì)算是最理想的狀態(tài)，尤其是在數(shù)據(jù)集特別巨大的時(shí)候，傳送代碼的通信代價(jià)通常比傳送數(shù)據(jù)小得多。因此，就近計(jì)算能消除網(wǎng)絡(luò)的擁堵，提高系統(tǒng)的整體吞吐量。一個(gè)假定就是遷移程序到距離數(shù)據(jù)更近的位置比將數(shù)據(jù)移動(dòng)到程序運(yùn)行更近的位置要更好。HDFS提供了讓程序?qū)⒆约阂苿?dòng)到距離數(shù)據(jù)存儲(chǔ)更近位置的接口。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.2分布式文件系統(tǒng)HDFS的設(shè)計(jì)理念是為了滿足特定的大數(shù)據(jù)場景，所以HDFS也具有一定的局限性，主要體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)。（1）小文件問題文件系統(tǒng)的元數(shù)據(jù)是由NameNode保存在內(nèi)存中，而HDFS系統(tǒng)只有一個(gè)NameNode，文件系統(tǒng)所能存儲(chǔ)的文件總量受限于NameNode的內(nèi)存總?cè)萘?，因此過多的小文件會(huì)大量消耗NameNode的存儲(chǔ)量。（2）實(shí)時(shí)性差HDFS針對高數(shù)據(jù)吞吐量做了優(yōu)化，以獲取數(shù)據(jù)有延遲為代價(jià)，因此HDFS并不適用于對實(shí)時(shí)性要求很高的應(yīng)用場景。（3）文件修改問題HDFS并不支持修改文件，HDFS適合一次寫入，然后多次讀取的場景。（4）不支持用戶的并行寫同一時(shí)間內(nèi)，只能有一個(gè)用戶執(zhí)行寫操作。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.3NoSQL數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫可以很好地支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理，它們具有嚴(yán)格的數(shù)據(jù)模式和標(biāo)準(zhǔn)，并且支持事務(wù)的ACID特性：原子性（Atomicity）、一致性（Consistency）、隔離性（Isolation）和持久性（Durability）。但是，大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)大多為半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫并不適合存儲(chǔ)和管理這些數(shù)據(jù)，因此NoSQL數(shù)據(jù)庫應(yīng)運(yùn)而生。NoSQL具有以下幾個(gè)特點(diǎn)。（1）靈活的可擴(kuò)展性NoSQL數(shù)據(jù)庫種類繁多，但是它們有一個(gè)共同的特點(diǎn)，就是沒有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的關(guān)系性特性。數(shù)據(jù)之間沒有關(guān)系使擴(kuò)展變得更加容易，如在架構(gòu)層面上無形之間帶來可擴(kuò)展的能力。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.3NoSQL數(shù)據(jù)庫（2）大數(shù)據(jù)量和高性能大數(shù)據(jù)時(shí)代需要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)規(guī)模增大了好幾個(gè)數(shù)量級(jí)。盡管傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一直在優(yōu)化以適應(yīng)這種規(guī)模的增長，但是其特點(diǎn)決定存儲(chǔ)上限；NoSQL數(shù)據(jù)庫具有無關(guān)系性，數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)也相對簡單，這些使得它具有非常高的讀寫性能，尤其是在大數(shù)據(jù)量場景下。一般關(guān)系型數(shù)據(jù)庫使用查詢緩存，而NoSQL使用的是記錄級(jí)緩存，即一種細(xì)粒度的緩存，所以在這個(gè)層面上來說NoSQL的性能就要高很多。（3）靈活的數(shù)據(jù)模型，可處理半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的大數(shù)據(jù)在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)字段需要事先建立好，因?yàn)橄到y(tǒng)運(yùn)行后再增、刪字段是一件非常麻煩的事情。NoSQL數(shù)據(jù)庫在這一方面的優(yōu)勢就顯而易見了——NoSQL數(shù)據(jù)庫在數(shù)據(jù)模型約束方面更加寬松，無須用戶事先為要存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)建立字段，且允許隨時(shí)存儲(chǔ)自定義的數(shù)據(jù)格式。NoSQL數(shù)據(jù)庫可以讓應(yīng)用程序在一個(gè)數(shù)據(jù)元素中存儲(chǔ)任何結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如半結(jié)構(gòu)化、完全非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.3NoSQL數(shù)據(jù)庫近些年，伴隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，NoSQL數(shù)據(jù)庫的發(fā)展十分迅猛。據(jù)統(tǒng)計(jì)，目前已經(jīng)出現(xiàn)50～150款NoSQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。它們一般被劃分為4類，分別是鍵值數(shù)據(jù)庫、列式數(shù)據(jù)庫、文檔數(shù)據(jù)庫和圖形數(shù)據(jù)庫，如圖所示。其中，鍵值數(shù)據(jù)庫以鍵值對為基本存儲(chǔ)單元，具有非?？斓臋z索能力，這樣可以極大提升數(shù)據(jù)檢索的效率；列式數(shù)據(jù)庫以列簇式存儲(chǔ)，具有很強(qiáng)的數(shù)據(jù)可擴(kuò)展性，更容易進(jìn)行分布式擴(kuò)展；文檔型數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的要求不嚴(yán)格，使得數(shù)據(jù)存儲(chǔ)更加靈活多變；圖形數(shù)據(jù)庫主要用于社交網(wǎng)絡(luò)、推薦系統(tǒng)等典型場景，在圖計(jì)算和數(shù)據(jù)可視化方面具有天然的優(yōu)勢，但其構(gòu)建成本相對較高。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.4HBase數(shù)據(jù)庫HBase是一款基于Hadoop的分布式、可伸縮、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，其用于存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)。HBase與一般的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫不同，它是一款適用于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫，而且它是基于列而不是基于行的模式。HBase有如下幾個(gè)特點(diǎn)。（1）海量存儲(chǔ)HBase適合存儲(chǔ)PB級(jí)別的海量數(shù)據(jù)，人們即使是使用廉價(jià)計(jì)算機(jī)上的HBase來存儲(chǔ)PB級(jí)別的數(shù)據(jù)，也能在幾十毫秒到百毫秒內(nèi)獲得反饋數(shù)據(jù)。HBase的這個(gè)特點(diǎn)得益于其極易擴(kuò)展性。正因?yàn)镠Base擁有良好的擴(kuò)展性，才為海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)提供了便利。（2）列式存儲(chǔ)里“列式存儲(chǔ)”其實(shí)是列族存儲(chǔ)，其中列族是指多個(gè)列的組合。區(qū)別于原來關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的行式存儲(chǔ)，HBase的列式存儲(chǔ)將行內(nèi)的數(shù)據(jù)按照列族分組，并且在物理存放上具有更加緊湊的空間使用效率。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.4HBase數(shù)據(jù)庫（3）極易擴(kuò)展HBase的擴(kuò)展性主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一方面，通過橫向添加RegionSever的機(jī)器進(jìn)行水平擴(kuò)展，可以提高HBase的上層處理能力；另一方面，通過橫向添加DataNode的機(jī)器進(jìn)行存儲(chǔ)層的擴(kuò)容，可以提升HBase的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)能力和后端存儲(chǔ)的讀寫能力。（4）高并發(fā)目前大部分采用HBase的架構(gòu)都是使用的廉價(jià)PC，因此單個(gè)I/O的延遲其實(shí)并不低。但是在并發(fā)的情況下，HBase的單個(gè)I/O延遲并不會(huì)變差很多，所以總體上用戶能獲得高并發(fā)、低延遲的服務(wù)。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.4HBase數(shù)據(jù)庫（5）稀疏稀疏主要是針對HBase列的靈活性而言的，即在列族中可以指定任意多的列，但只有列數(shù)據(jù)不為空的才會(huì)真正地占用存儲(chǔ)空間。HBase實(shí)際上是一個(gè)稀疏、多維度、有序的映射表，表中的每個(gè)單元是由行鍵、列族、列限定符和時(shí)間戳組成的唯一索引標(biāo)識(shí)。當(dāng)用戶在表中存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)，表中的每一行至少由一個(gè)列族組成，每一個(gè)列族又包含任意多的列。同一個(gè)表模式的列族數(shù)量是固定的，即每一行有相同數(shù)量的列族，且列族的名稱相同，但每一行中每個(gè)列族的列個(gè)數(shù)是可以變動(dòng)的。HBase的數(shù)據(jù)模型示意圖如圖所示。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.4HBase數(shù)據(jù)庫HBase中同一列族里面的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一起，列族支持動(dòng)態(tài)擴(kuò)展，即不用提前定義列的數(shù)量，可隨時(shí)增加新的列。因此，同一個(gè)表中的不同行有相同的列族，但是可能具有完全不同的列。正因如此，對于整個(gè)映射表的每行數(shù)據(jù)而言，部分列的值是空的，所以HBase的表是稀疏的。HBase表中所有的行都是排好序的，一般按照行鍵的字典序排列。一個(gè)HBase表一般都很大，所以存儲(chǔ)時(shí)在行的方向上被分割成多個(gè)HRegion。HRegion是按大小分割的，默認(rèn)大小為10GB。HBase表是自動(dòng)分割HRegion的，其自動(dòng)分割原理是：每個(gè)表最開始只有一個(gè)HRegion，隨著數(shù)據(jù)不斷被插入表中，HRegion不斷增大；當(dāng)增大到一個(gè)閾值的時(shí)候，HRegion就會(huì)被等分成兩個(gè)新的HRegion；表中的行不斷增多，就會(huì)有越來越多的HRegion。HBase的數(shù)據(jù)單元層次示意圖如圖所示。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.4HBase數(shù)據(jù)庫HRegion是HBase中分布式存儲(chǔ)和負(fù)載均衡的最小單元，因此不同的HRegion可以分布在不同的HRegionServer上，但是HRegion不會(huì)拆分到多個(gè)服務(wù)器上。盡管HRegion是負(fù)載均衡的最小單元，但它并不是物理存儲(chǔ)上的最小單元。事實(shí)上，HRegion由一個(gè)或多個(gè)Store組成，每個(gè)Store保存一個(gè)列族，而每個(gè)Store又由一個(gè)MemStore和0個(gè)或多個(gè)StoreFile組成。HBase中所有的文件都存儲(chǔ)在HDFS上，其主要包括兩種文件類型：分別為HFile和HLogFile。HRegion的內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖如圖所示。大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)9.2.4HBase數(shù)據(jù)庫HFile是Hadoop的二進(jìn)制格式文件，實(shí)際上StoreFile就是對HFile做了輕量級(jí)包裝，即StoreFile就是HFile。HFile內(nèi)部結(jié)構(gòu)示意圖如下圖所示。其中，Data為數(shù)據(jù)塊，保存的是表中的數(shù)據(jù)，可以被壓縮；Meta為元數(shù)據(jù)塊，保存用戶自定義的鍵值對，也可以被壓縮；FileInfo是HFile的元數(shù)據(jù)信息，用戶也可以在這一部分添加自己的元信息；DataIndex是存儲(chǔ)Data塊索引信息的塊文件，每條索引的key是被索引block中第一條記錄的key；MetaData是存儲(chǔ)Meta塊索引信息的塊文件；Trailer是HFile的最后一部分，它用來存儲(chǔ)FileInfo、DataIndex、MetaIndex塊的偏移量和尋址信息。03PART大數(shù)據(jù)檢索傳統(tǒng)意義上的索引，其目標(biāo)是加快查詢速度。索引是獨(dú)立于數(shù)據(jù)的，它通?？梢员患虞d到內(nèi)存中，這樣就可以高效地進(jìn)行數(shù)據(jù)訪問，例如典型的B樹等。但是在大數(shù)據(jù)中，這一點(diǎn)就變得不太現(xiàn)實(shí)。即使索引比實(shí)際數(shù)據(jù)小很多，但由于實(shí)際數(shù)據(jù)的規(guī)模非常大，索引量依然會(huì)很大，因此索引仍然無法全部被放入內(nèi)存，這樣就導(dǎo)致很多傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的索引模式對大數(shù)據(jù)失效。關(guān)系型數(shù)據(jù)庫一般采用B+樹作為索引的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中，數(shù)據(jù)隨機(jī)無序?qū)懺诖疟P上，B+樹能夠很好地提高數(shù)據(jù)庫的讀數(shù)據(jù)能力。對于大型分布式數(shù)據(jù)系統(tǒng)，B+樹的性能就沒那么強(qiáng)了；這種情況下，日志結(jié)構(gòu)合并樹（LogStructuredMergeTree，LSM樹）是一個(gè)更好的選擇。9.3.1大數(shù)據(jù)索引大數(shù)據(jù)檢索LSM

樹是一種分層、有序、面向磁盤的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。LSM

樹的核心思想是以放棄部分讀數(shù)據(jù)能力來換取寫入能力的最大化。使用LSM

樹，假定內(nèi)存足夠大，因此不需要每次更新數(shù)據(jù)時(shí)就必須將數(shù)據(jù)寫入磁盤，而是將最新的數(shù)據(jù)駐留在內(nèi)存中，等積累到閾值后再使用歸并排序的方式將內(nèi)存中的數(shù)據(jù)歸并且追加到磁盤隊(duì)尾。事實(shí)上，所有待合并的樹都是有序的，因而我們可以通過合并排序的方式將它們快速合并到一起。LSM

樹的原理是把一棵大樹拆分成N

棵小樹，即將它寫入內(nèi)存中，隨著不斷更新數(shù)據(jù)，小樹越來越大，達(dá)到一定的閾值之后，內(nèi)存中的小樹會(huì)被寫回到磁盤中，磁盤中的樹可定期做歸并操作，歸并成一棵大樹，以優(yōu)化讀性能。LSM

樹合并示意圖如圖所示。9.3.1大數(shù)據(jù)索引大數(shù)據(jù)檢索LSM樹與B樹的差異就體現(xiàn)于在讀性能和寫性能之間進(jìn)行取舍，在犧牲性能的同時(shí)，尋找其他方案來彌補(bǔ)。LSM樹具有批量特性，可實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)延遲。當(dāng)寫操作大于讀操作時(shí)，LSM樹相較于B

樹有更好的性能。這是因?yàn)殡S著插入操作的增多，為了維護(hù)B樹結(jié)構(gòu)，結(jié)點(diǎn)需要分裂，讀磁盤的隨機(jī)概率會(huì)變大，性能會(huì)逐漸減弱。LSM樹的數(shù)據(jù)更新只在內(nèi)存中操作，沒有磁盤訪問環(huán)節(jié)。如果讀取的是最近訪問過的數(shù)據(jù)，則可以直接從內(nèi)存中讀取，減少了磁盤訪問，因而提高性能。9.3.1大數(shù)據(jù)索引大數(shù)據(jù)檢索

大數(shù)據(jù)檢索技術(shù)是科學(xué)家一直都在研究的內(nèi)容，搜索引擎就是發(fā)展很多年的一項(xiàng)檢索技術(shù)。搜索引擎是根據(jù)用戶需求和利用一定算法，運(yùn)用特定策略從互聯(lián)網(wǎng)檢索出指定信息并反饋給用戶的一門

檢索技術(shù)。搜索方式大致可以分為4種：全文搜索引擎方式、元搜索引擎方式、垂直搜索引擎方式和目錄搜索引擎方式。（1）全文搜索引擎方式全文搜索引擎方式是利用爬蟲程序抓取互聯(lián)網(wǎng)上所有相關(guān)文章并予以索引的搜索方式，一般的

網(wǎng)絡(luò)用戶使用全文搜索引擎。全文搜索能夠方便、簡捷地獲得所有相關(guān)信息，但是搜索到的信息比

較龐雜，需要用戶進(jìn)一步自行篩選。在用戶沒有明確檢索意圖的情況下，這種搜索方式非常高效。9.3.2大數(shù)據(jù)高效檢索大數(shù)據(jù)檢索（2）元搜索引擎方式元搜索引擎方式是基于多個(gè)搜索引擎結(jié)果并對之整合處理的二次搜索方式。元搜索方式適用廣泛，能夠準(zhǔn)確地收集信息。不同全文搜索引擎的性能和反饋能力差異較大，導(dǎo)致各有利弊。元搜索引擎剛好能夠解決這個(gè)問題，有利于各基本搜索引擎間的優(yōu)勢互補(bǔ)。元搜索方式還有利于對基本搜索方式進(jìn)行全局控制，引導(dǎo)全文搜索引擎自我完善。（3）垂直搜索引擎方式垂直搜索引擎方式是對某一特定行業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速檢索的一種專業(yè)搜索方式。這種方式適用于有明確搜索意圖情況下的檢索。例如，用戶購買機(jī)票、火車票、汽車票時(shí)或想要瀏覽網(wǎng)絡(luò)視頻資源時(shí)，都可以直接選用行業(yè)內(nèi)專用搜索引擎，以準(zhǔn)確、迅速地獲得相關(guān)信息。（4）目錄搜索引擎方式目錄搜索引擎方式是依賴人工收集、處理數(shù)據(jù)并置于分類目錄鏈接下的搜索方式。這種方式通常是網(wǎng)站內(nèi)部使用的檢索方式。9.3.2大數(shù)據(jù)高效檢索04PART應(yīng)用實(shí)例ApacheS