基于Hadoop的大數據存儲與檢索性能優化

摘要：為實現大數據的安全存儲和高效檢索，本文提出基于Hadoop（分布式系統基礎架構）的大數據存儲與檢索性能優化方法。以Hadoop架構為核心，構建分布式存儲系統，利用Hadoop分布式集群優勢，實現大數據的分塊處理和存儲，并引入分布式區域檢索算法在各個區域中進行所需數據檢索。測試結果顯示：分布式存儲能夠更高效地完成大數據存儲，各個類別數據的檢索結果誤差均低于2%。

關鍵詞：Hadoop；大數據存儲；檢索性能優化

引言

計算機技術和網絡通信技術的發展使數據規模激增，數據量大、異構性等對存儲系統構成挑戰，傳統數據庫難以滿足需求[1]。同時，高效檢索海量數據成為一大難題。此時，Hadoop（分布式系統基礎架構）以其高可靠性、可擴展性和高處理效率逐漸進入大眾視野，其能夠有效處理大數據，支持并行處理，提升處理速度[2]。本文旨在利用Hadoop優化大數據存儲與檢索性能，解決分布式數據庫的局限性，提高大數據管理的效率和支持能力。

1. 大數據存儲與檢索性能優化

1.1 基于Hadoop的大數據存儲和檢索方法整體架構

為保證大數據的存儲和檢索效果，本文提出基于Hadoop的大數據存儲與檢索性能優化方法，該方法以Hadoop為核心，構建分布式存儲系統，并結合數據檢索方法，實現大數據的統一管理[3]?；贖adoop的大數據存儲和檢索方法整體架構如圖1所示。

Hadoop分布式體系集成分布式文件系統（hadoop distributed file system，HDFS）、MapReduce框架以及HBase組件，構建一個針對大數據處理的完整架構。這一架構的核心在于實現大數據的高效存儲、處理、分析及任務的并行化處理（Map階段）與結果的綜合整合（Reduce階段）。在實際應用場景中，大數據技術展現了其無可比擬的可靠性，能有效應對眾多企業面臨的龐大數據量挑戰[4]。其各個部分的詳細功能如下所述。

（1）HDFS作為Hadoop的底層存儲基石，為分布式計算環境提供強有力的文件系統支持。

（2）MapReduce負責在龐大的數據集上進行高效的分布式計算任務，可將大數據處理任務進行分割，使其形成數個小數據塊，通過數個計算節點進行并行處理后，再將處理結果進行合并。

（3）HBase是一種適用于大數據應用的高性能數據庫，其寫操作包括暫存至HLog、按row key順序寫入MemStore內存，以及MemStore滿時flush至HDFS。合理設置MemStore的flush閾值對提升大數據處理效率與穩定性至關重要。為加快數據訪問，可構建多級緩存體系，減少磁盤I/O依賴，增強Hadoop生態系統的數據管理[5]。

1.2 數據存儲

1.2.1 Hadoop分布式集群結構

在Hadoop分布式體系中，大數據以無索引堆結構存儲在HDFS中，包含索引信息文件以提升檢索能力。數據分塊存儲在從節點并冗余備份，確保安全可靠。關鍵索引文件存儲在主節點內存中，主節點定期向備份節點傳輸索引備份，維護大數據完整性[6]。Hadoop分布式集群結構如圖2所示。

1.2.2 基于HDFS的大數據存儲優化

HDFS在進行大數據存儲過程中，為保證數據存儲效果，大數據分塊處理后分布存儲于從節點上，對各個數據塊設定相應的存儲副本率，以此為后續的大數據檢索提供可靠依據[6]?；贖DFS的大數據存儲優化流程如圖3所示。

HDFS的主要目的是實現大文件或者大數據存儲，其默認的數據塊大小為64MB，在進行文件訪問時，訪問時間包括地址查詢時間和數據傳輸時間，基于此可計算數據的傳輸效率，其計算公式為

（1）

式中，t1表示數據傳輸時間；t2表示地址查詢時間；sc表示數據塊大?。籿表示數據傳輸速度。結合該公式，HDFS在進行數據存儲時，須設定合理的sc，以此保證數據傳輸效率和負載均衡性。

1.3 大數據檢索方案

1.3.1 分布式區域檢索方法

Hadoop的HDFS實現大數據分布式存儲，配合分布式區域檢索算法高效完成大規模數據的區域檢索，通過多節點協同和索引機制實現快速數據檢索[7]。基于分布式區域檢索算法的大數據檢索步驟如下所述。

步驟1：依據HDFS實現大數據分塊存儲后，對各個數據塊進行信息命名。

步驟2：依據數據塊所處的從節點和時序區間來劃分存儲區域，并為這些區域賦予相應的時間命名。同時，對每個時間范圍內的數據，根據預設的數據塊尺寸，為這些文件塊中的數據構建一套時間索引架構[8]。

步驟3：為了計算各個區域從節點中需要的數據塊數量，計算公式為

（2）

式中，表示大數據量；t代表數據傳輸的時間；x表示開銷比，指的是除了實際數據以外，為了存儲或傳輸數據而額外增加的開銷。

步驟4：針對大數據的數據塊數量分割結果，構建分區索引，即為每個分區生成一個獨立的索引文件，文件詳細記錄該分區所涵蓋的所有數據塊。這個分區索引的主要作用是，當進行查詢時，能夠迅速定位到與查詢區域存在交集的分區[9]。

步驟5：通過初始化與HDFS的連接，能夠將所有局部的索引文件整合成一個統一的全局索引文件，以此構建全局索引系統。這個全局索引扮演至關重要的角色，能夠在分布式環境中快速識別出哪些節點存儲著滿足查詢條件的數據，從而精確地定位到數據分區所在的節點位置。

大數據檢索通過分布式計算環境中的兩級索引架構實現，全局索引文件存于主節點內存，局部索引文件存儲在從節點，優化查詢性能并減少Map任務數量。利用Hadoop容錯能力，設計主從節點容錯機制，包括主節點信息備份和從節點Block備份策略，確保數據完整性和可靠性[10]。

2. 結果分析

為檢驗方法有效性，選取四川巴蜀聯勝科技有限公司對生產數據的處理為例。該企業原服務器難以應對大數據管理，查詢效率低下。采用文中方法進行數據存儲與檢索，并分析其效果。在該企業原有的核心主機中部署Hadoop集群，設置靜態內網IP，以此避免該服務器被外部網絡入侵，并且修改計算機中的hosts文件，向該文件中添加所有服務器的IP和主機名稱，以此保證大數據能夠正確傳輸，同時保證worker節點和slave節點之間能夠相互識別，保證節點之間能夠完成遠程連接，數據服務器相關參數如表1所示。

為驗證文中方法對該企業大數據的存儲效果，通過文中方法對該企業生產相關的大數據進行存儲，獲取在存儲不同數據量時所需的存儲時間，并將該存儲結果與原始該企業的存儲結果進行對比，測試結果如表2所示。

對表2測試結果進行分析后得出：文中方法在進行不同大小的數據存儲時，能夠在較短的時間內完成，數據量為100GB時，所需的存儲時間為62.5秒；該企業原始的數據庫在進行100GB數據存儲時需要225.7秒。因此，文中采用的分布式存儲能夠更高效地完成大數據存儲。

數據存儲后則需滿足數據的檢索需求，為驗證文中方法的數據檢索效果，采用檢索結果誤差作為評價指標，測試該方法在進行不同類別數據檢索時的效果，檢索誤差標準低于2%，測試結果如表3所示。

對表3測試結果進行分析后得出：隨著數據塊數量的逐漸增加，通過文中方法對設計數據、生產數據、檢驗數據進行檢索后，各個類別數據的檢索結果誤差均低于2%。因此，文中方法能夠滿足該公司的大數據檢索需求。

結語

本文針對大數據的存儲和檢索展開相關研究，提出基于Hadoop的大數據存儲與檢索優化方法，該方法將Hadoop集成架構和分布式區域檢索算法相結合，以此更好地滿足大數據的存儲需求和檢索需求，為大數據的管理提供了可靠依據。

參考文獻：

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[10]吳元杰.基于大數據的網絡數據安全存儲檢索系統的設計[J].軟件，2024，45（5）：95-97.

作者簡介：袁海平，本科，工程師，yhp@lzls.net，研究方向：大數據、人工智能。