文/趙蓉 徐柳 陳小凡

基于Hadoop的軍交運輸大數(shù)據(jù)聯(lián)機處理模型和算法思考

文/趙蓉 徐柳 陳小凡

本文分析了在物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展的前提下，軍交運輸大數(shù)據(jù)的特點以及處理分析面臨的挑戰(zhàn)。期望建立HaMOlap一個基于Hadoop的大數(shù)據(jù)聯(lián)機處理（OLAP）模型和算法。此模型能夠?qū)崟r、快速地提取、過濾和分析處理軍交運輸海量數(shù)據(jù)信息，從而進行有效地預測，提供決策支持。

軍交運輸大數(shù)據(jù)；Hadoop；OLAP

1.概述

隨著信息技術(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展，以及這些技術(shù)在傳感器和科學領域的數(shù)據(jù)分析等廣泛應用，互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)量呈爆炸性增長，每年大約翻倍增長。而目前世界上90%以上的數(shù)據(jù)都是最近幾年才產(chǎn)生的。此外，數(shù)據(jù)又并非單純指人們在互聯(lián)網(wǎng)上發(fā)布的信息。隨著“物聯(lián)網(wǎng)”的發(fā)展，全世界的工業(yè)設備、交通工具、電表等等各種設備上有著無數(shù)的數(shù)碼傳感器，隨時測量和傳遞著有關(guān)位置、運動、震動、溫度、濕度乃至空氣中化學物質(zhì)的變化，也產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)信息。這些海量的數(shù)據(jù)信息利用新的處理模式而具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資源才能稱之為“大數(shù)據(jù)”。在某種角度上可以說，是由于“物聯(lián)網(wǎng)”和“云計算”的快速崛起，促使了大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生。而在這些生物信息學、地球物理學、天文學和氣象學科等領域大數(shù)據(jù)存儲以及工業(yè)中的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析、點擊流量分析和市場數(shù)據(jù)分析等都存在巨大的挑戰(zhàn)。

毫無疑問，整個人類社會已經(jīng)逐漸步入一個“大數(shù)據(jù)”時代。這些年來，軍事交通運輸?shù)母母镌诜绞睫D(zhuǎn)變以及結(jié)構(gòu)調(diào)整上取得明顯的進展，但也只是初步的、階段性的成果。但是，粗放型的發(fā)展方式依然未得到根本解決，各種因素的制約越來越突出。因此從根本上來講，要依托科技創(chuàng)新特別是信息化智能化來加快轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，從而推動軍事交通運輸?shù)慕Y(jié)構(gòu)調(diào)整轉(zhuǎn)型升級。在轉(zhuǎn)型中的軍事交通面臨著調(diào)整、提升發(fā)展結(jié)構(gòu)的難題，交通智能化的實現(xiàn)，大數(shù)據(jù)將起到巨大的作用。因為無論是軍事交通運行狀態(tài)還是軍事交通運輸對象和運載工具，每時每刻都在產(chǎn)生著大量的數(shù)據(jù)，以大數(shù)據(jù)的思路和角度來看，這些都是正待挖掘的寶藏，能為軍事交通決策帶來新的解題思路。

軍交運輸數(shù)據(jù)獲取的來源呈異構(gòu)的、多樣性的，而近幾年數(shù)據(jù)的增長率也逐漸增高。軍交運輸?shù)臄?shù)據(jù)有明顯的顆粒性，其數(shù)據(jù)通常帶有時間、位置、狀態(tài)屬性、環(huán)境和行為等信息。比如運輸?shù)奈镔Y屬性信息，對運輸工具的全面監(jiān)控所獲取的信息以及來自于其他軍、地各相關(guān)部門的信息等等。如果出現(xiàn)突發(fā)事件，比如大規(guī)模災害或者是恐怖襲擊等，數(shù)據(jù)的增長率還會呈“雪崩”式。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，可以更全面地實現(xiàn)智能交通；可以協(xié)助監(jiān)控中心輔助決策；可以對駕駛員進行評估，預測個體行為等。如何將軍事物流信息與國家信息有機融合，如何高效地、快速地提取、存儲、過濾和分析處理軍交運輸海量數(shù)據(jù)信息是一個非常有戰(zhàn)略意義的問題。

本文期望建立一個基于Hadoop的大數(shù)據(jù)聯(lián)機處理（OLAP）模型和算法。此模型能夠?qū)崟r、快速地提取、過濾和分析處理軍交運輸海量數(shù)據(jù)信息，從而進行有效地預測，提供決策支持。

2.現(xiàn)行數(shù)據(jù)聯(lián)機分析處理現(xiàn)狀

OLAP（聯(lián)機分析處理）是一種解決快速多維分析查詢的方法，并且能夠為查詢結(jié)果提供決策支持和直觀視圖。OLAP是基于RDBMS（關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)）以及ROLAP（關(guān)系型聯(lián)機分析處理系統(tǒng)）實現(xiàn)的，然而在面向大數(shù)據(jù)環(huán)境下傳統(tǒng)的OLAP已經(jīng)日益凸顯出其不適合了。新型的大規(guī)模并行數(shù)據(jù)架構(gòu)和分析工具已經(jīng)超越了傳統(tǒng)的并行SQL數(shù)據(jù)倉庫和OLAP引擎，因此，一些數(shù)據(jù)庫（如SQL Server和MySQL）雖然能夠提供類似OLAP的操作，但其性能卻并不能夠令人滿意。

圖1 研究技術(shù)路線

通常，OLAP具有三種類型，諸如ROLAP（關(guān)系在線分析處理），MOLAP（多維在線分析處理）和HOLAP（混合在線分析處理）。

三種類型的OLAP之間的差異如下：

（1）MOLAP服務器通過使用多維抽象數(shù)組的存儲引擎直接支持數(shù)據(jù)的多維視圖，而在ROLAP中，多維模型及其操作必須映射進入關(guān)系和SQL查詢；

（2）在MOLAP中，它通常預先計算大數(shù)據(jù)立方體以加速查詢處理，而ROLAP則依賴于數(shù)據(jù)存儲技術(shù)來加速關(guān)系查詢處理；

（3）MOLAP存儲利用率低，特別是當數(shù)據(jù)集比較稀疏時；

（4）由于ROLAP更依賴數(shù)據(jù)庫來執(zhí)行計算，因此它在其可以使用的專用函數(shù)中具有更多的限制；

（5）HOLAP通過將數(shù)據(jù)存儲在MOLAP和關(guān)系存儲中來組合ROLAP和MOLAP。 ROLAP和MOLAP都有優(yōu)缺點。然而，在大數(shù)據(jù)環(huán)境中，MOLAP表現(xiàn)出的缺點與快速響應的優(yōu)點相比是可以忽視的，并且如果我們優(yōu)化MOLAP的實現(xiàn)方法，則實現(xiàn)所消耗的成本可以忽略不計。

3.HaMOlap的實現(xiàn)原理

本文期望建立一個基于Hadoop的大數(shù)據(jù)多維聯(lián)機處理（MOLAP）模型和算法。利用多維OLAP（MOLAP）的經(jīng)驗，基于HaMoLap 采用多維模型指定數(shù)據(jù)維度和測度從而進行數(shù)據(jù)的分析處理。簡化的多維模型和數(shù)據(jù)加載的算法使HaMoLap加載過程簡單而有效。在查詢過程中， HaMoLap可以處理高基數(shù)，因為OLAP算法和MapReduce框架，我們不必將內(nèi)存中的多維數(shù)據(jù)庫實例化。

Hadoop是目前最為流行的大數(shù)據(jù)處理平臺。Hadoop最先是Doug Cutting 模仿GFS、MapReduce實現(xiàn)的一個云計算開源平臺。Hadoop 已經(jīng)發(fā)展成為包括文件系統(tǒng)（HDFS）、數(shù)據(jù)庫（HBase、Cassandra）、數(shù)據(jù)處理（MapReduce）等功能模塊在內(nèi)的完整生態(tài)系統(tǒng)（Ecosystem）。某種程度上可以說Hadoop已經(jīng)成為了大數(shù)據(jù)處理工具事實上的標準。對 Hadoop改進并將其應用于各種場景的大數(shù)據(jù)處理已經(jīng)成為新的研究熱點。主要的研究成果集中在對 Hadoop平臺性能的改進、高效的查詢處理、索引構(gòu)建和使用、在Hadoop之上構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫、Hadoop和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的連接、數(shù)據(jù)挖掘、推薦系統(tǒng)等。但現(xiàn)在無論哪一種基于平臺的數(shù)據(jù)集的處理模型都在不斷地探索改進當中。

目前在大數(shù)據(jù)時代，缺乏有效的支持多維數(shù)據(jù)存儲模型，在OLAP中這個問題迫切需要解決。同時，Hadoop的云計算框架是最廣泛使用的大數(shù)據(jù)分析平臺，但基于Hadoop的 MOLAP工具仍是空白。本文提出了分布式MOLAP技術(shù)大數(shù)據(jù)環(huán)境，我們設計了HaMoLap系統(tǒng)，正在實驗當中，希望證明此種方法能夠提供高效的大數(shù)據(jù)的存儲和分析。本研究具有一定的理論意義和實用價值。

在研究過程中，采用了以下的技術(shù)路線，如圖1：

分析Hadoop生態(tài)系統(tǒng)及其主要功能以及利用數(shù)據(jù)庫來存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在此基礎上構(gòu)建一個數(shù)據(jù)倉庫，根據(jù)需要構(gòu)建數(shù)據(jù)立方體進行聯(lián)機分析處理，可以進行多個維度的向下挖掘（Drill-down）或上卷（Roll-up）操作。

在此基礎上，本模型構(gòu)建了Hadoop的IRA索引隨機存取算法（Index Random Access），構(gòu)建Hadoop的FSS全源掃描算法（Full Source Scan），分析這兩個算法在Hadoop下如何實現(xiàn)分區(qū)和二次索引。

借鑒MOLAP（多維聯(lián)機分析處理）的經(jīng)驗，利用簡化的多維模型映射維度和測度，維編碼和遍歷算法來實現(xiàn)卷起操作維度層次維值；分析采用結(jié)合分區(qū)和線性算法的方法來存儲數(shù)據(jù)和利用塊選擇策略來過濾數(shù)據(jù)，從而優(yōu)化OLAP的性能。

部署算法、加載數(shù)據(jù)，將本文中的模型與H i v e、HadoopDB、HBaseLattice等幾大數(shù)據(jù)集和OLAP應用性能比較，從而驗證模型算法。此模型及算法旨在建立一個可以針對具備明顯結(jié)構(gòu)化特征的軍交運輸大數(shù)據(jù)聯(lián)機處理模型，以供后期對數(shù)據(jù)的進一步挖掘分析做準備。目前驗證模型算法正在進行中。

4.結(jié)論與展望

本文介紹了設計、實現(xiàn)和評價HaMoLap大數(shù)據(jù)MOLAP系統(tǒng)。HaMoLap是基于Hadoop提出建立的模型和算法：

（1）特定的多維模型數(shù)據(jù)維度；

（2）利用維編碼和遍歷的算法實現(xiàn)卷起操作的層次維值；

（3）塊模型和分區(qū)策略簡化數(shù)據(jù)立方體；

（4）利用線性化 reverse-linearization算法存儲塊和數(shù)據(jù)；

（5）利用分片及塊選擇算法優(yōu)化OLAP性能。與Hive，HadoopDB， HBaseLattice等幾大數(shù)據(jù)集和OLAP應用性能比較，從而驗證模型算法。

HaMoLap與其他MOLAP工具的區(qū)別可以列舉如下：

（1）HaMoLap采用簡化的多維模型來映射維度和度量，使數(shù)據(jù)加載過程比OLAP簡單有效。

（2）在OLAP中，HaMoLap采用文中提出的維數(shù)編碼和遍歷算法，實現(xiàn)對維度層次的匯總操作。

（3）HaMoLap不依賴于預計算和索引技術(shù)，而是依靠分片和塊選擇來加速優(yōu)化OLAP。

（4）在OLAP中，HaMoLap不存儲大型的多維數(shù)組，而是直接計算。一般來說，HaMoLap是一種MOLAP工具，它采用簡化的維度，保持OLAP的簡單高效。

目前，對模型的算法驗證還在實驗當中，就當前的初步實驗結(jié)果，還是令人滿意的。

5.感謝

本研究資金支持來源與軍事交通學院學院基金項目：2014D29。

（作者單位：軍事交通學院軍事物流系）

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