范旭輝

摘? 要：工業(yè)大數(shù)據(jù)具有規(guī)模龐大、業(yè)務(wù)復(fù)雜等的特點(diǎn)，為數(shù)據(jù)存儲、查詢和分析計(jì)算帶了難度。為了優(yōu)化工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲管理，提高系統(tǒng)存儲、查詢、分析效率，利用基于Hadoop技術(shù)針對業(yè)務(wù)庫和實(shí)時監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫的存儲管理進(jìn)行優(yōu)化。系統(tǒng)設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)庫的集群化同步存儲架構(gòu)，基于Maxwell組件將MySQL業(yè)務(wù)庫數(shù)據(jù)實(shí)時同步到HBase，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)庫的讀寫分離、提高數(shù)據(jù)查詢和數(shù)據(jù)分析的效率;其次，基于Kafka和Flink對業(yè)務(wù)庫同步數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時計(jì)算處理，實(shí)現(xiàn)高并發(fā)數(shù)據(jù)寫入場景下的低延遲響應(yīng);最后，實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了HBase和MySQL的性能對比測試，結(jié)果表明本系統(tǒng)在大規(guī)模數(shù)據(jù)場景下具有更好的計(jì)算效率表現(xiàn)，能夠有效進(jìn)行工業(yè)大數(shù)據(jù)分析存儲。

關(guān)鍵詞：工業(yè)大數(shù)據(jù);Hadoop;Flink;HBase

中圖分類號：TP311.13? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2020）23-0018-04

Abstract： Industrial big data has the characteristics such as large scale and complex business， which makes it difficult for data storage， query， analysis and calculation. In order to optimize the storage management of industrial big data and improve the efficiency of system storage， query and analysis， the storage management of business database and real-time monitoring database is optimized based on Hadoop technology. The system designs the clustered synchronous storage architecture of the business library. Based on the Maxwell component， the MySQL business library data is synchronized to HBase in real time to achieve the read-write separation of the business library， improve the efficiency of data query and data analysis. Based on Kafka and Flink， real-time calculation and processing of synchronous data in the business database are carried out to realize low latency response in the scenario of high concurrent data writing. Finally， the experiment conducted a performance comparison test of HBase and MySQL， which shows that the system has better calculation efficiency performance in large-scale data scenarios， and can effectively analyze and store industrial big data.

Keywords： industrial big data; Hadoop; Flink; HBase

引言

工業(yè)數(shù)據(jù)的存儲分析是工業(yè)信息化應(yīng)用、推進(jìn)智能制造的前提和基礎(chǔ)[1]，然而工業(yè)數(shù)據(jù)的海量性、增量性為其的存儲管理帶來了難度，同時也對數(shù)據(jù)存儲的可拓展性、高效性提出了高要求[2]。目前，大多工業(yè)信息系統(tǒng)[3-4]通過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)庫如MySQL等進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲。面對頻繁讀寫的應(yīng)用服務(wù)，有研究[4]通過備份同步業(yè)務(wù)庫，實(shí)現(xiàn)讀寫分離的架構(gòu)，從而減輕數(shù)據(jù)庫壓力。然而，這種存儲管理方式對于復(fù)雜業(yè)務(wù)表的數(shù)據(jù)分析方面并不友好，需要通過垂直切分或者水平切分進(jìn)行數(shù)據(jù)查詢。

大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)HBase是一種分布式的列式數(shù)據(jù)庫，針對復(fù)雜業(yè)務(wù)的分析具有天然的優(yōu)勢，被廣泛地應(yīng)用在數(shù)據(jù)存儲和分析過程中[5-8]。然而，HBase的存儲應(yīng)用很難直接切入到現(xiàn)有系統(tǒng)中，或是需要將整套技術(shù)方案推翻重來。同時，不同于普通應(yīng)用系統(tǒng)，工業(yè)數(shù)據(jù)因其特殊的應(yīng)用場景會產(chǎn)生大量的實(shí)時監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)[2]，如設(shè)備、儀表、定位等。這些實(shí)時增量不斷增長的時序數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)存儲的效率提出了要求。此外，在數(shù)萬臺機(jī)器毫秒級監(jiān)控的場景中，服務(wù)器每秒需要處理GB級的數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)通過負(fù)載均衡進(jìn)行實(shí)時計(jì)算的處理方式已經(jīng)達(dá)到瓶頸。

為此，本文提出了一種工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲管理與分析系統(tǒng)，基于Hadoop平臺構(gòu)建數(shù)據(jù)存儲平臺，通過Maxwell實(shí)時讀取MySQL的數(shù)據(jù)日志寫入Kafka消息隊(duì)列，并通過Flink消費(fèi)處理同步到HBase，在不影響當(dāng)前系統(tǒng)業(yè)務(wù)庫的同時提高數(shù)據(jù)查詢和存儲管理效率。

1 相關(guān)工作

1.1 Hadoop平臺簡介

從狹義上來說，Hadoop[5-8]是一個由Apache基金會所維護(hù)的分布式系統(tǒng)基礎(chǔ)架構(gòu)，而從廣義上來說，Hadoop通常指的是它所構(gòu)建的Hadoop生態(tài)，包括Hadoop核心技術(shù)以及基于Hadoop平臺所部署的大數(shù)據(jù)開源組件和產(chǎn)品。這些組件實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)場景下的數(shù)據(jù)存儲、分布式計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、實(shí)時計(jì)算、數(shù)據(jù)傳輸?shù)取?/p>

Hadoop的核心技術(shù)：HDFS、MapReduce、HBase被譽(yù)為Hadoop的三駕馬車，更為企業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用帶來了高可靠、高容錯和高效率等特性。其中，HBase是一個可伸縮、分布式、面向列的數(shù)據(jù)庫，和傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)庫不同，HBase提供了對大規(guī)模數(shù)據(jù)的隨機(jī)、實(shí)時讀寫訪問，同時，HBase中保存的數(shù)據(jù)可以使用MapReduce來處理，它將數(shù)據(jù)存儲和并行計(jì)算完美地結(jié)合在一起。

1.2 Flink引擎簡介

Flink[9]是一個基于內(nèi)存計(jì)算的分布式計(jì)算框架，通過基于流式計(jì)算模型對有界和無界數(shù)據(jù)提供批處理和流處理計(jì)算。在實(shí)時計(jì)算方面，相比于開源方案Storm和Spark Streaming，F(xiàn)link能夠提供準(zhǔn)實(shí)時的數(shù)據(jù)計(jì)算，并能夠?qū)⑴幚砗土魈幚斫y(tǒng)一，實(shí)現(xiàn)“批流一體”的整體化方案。這種架構(gòu)使得Flink在執(zhí)行計(jì)算時具有較低的延遲，F(xiàn)link被譽(yù)為繼Hadoop、Spark之后的第三代分布式計(jì)算引擎。

1.3 Maxwell簡介

Maxwell是一個能實(shí)時讀取MySQL二進(jìn)制日志binlog、并生成json格式的消息，作為生產(chǎn)者發(fā)送給Kafka、RabbitMQ、Redis、文件或其它平臺的應(yīng)用程序。目前，常用的binlog解析工具還有canal、MySQL_streamer，canal由Java開發(fā)，性能穩(wěn)定，但需要自己編寫客戶端來消費(fèi)canal解析到的數(shù)據(jù);MySQL_streamer由Python開發(fā)，但其技術(shù)文檔比較粗略，對開發(fā)過程并不友好。

2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)：為了實(shí)現(xiàn)大規(guī)模工業(yè)數(shù)據(jù)的高效存儲，設(shè)計(jì)基于Hadoop的工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲管理系統(tǒng)總體架構(gòu)，共包括前端集群、后端業(yè)務(wù)集群和數(shù)據(jù)計(jì)算集群，具體存儲系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。

系統(tǒng)主要采用前端界面和后端業(yè)務(wù)分離的思想，在前端集群中，由Nginx負(fù)責(zé)請求的反向代理和負(fù)載均衡，分別指向靜態(tài)文件服務(wù)器或Web服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁相關(guān)界面的顯示與交互。前端集群通過遠(yuǎn)程調(diào)用的方式與后端業(yè)務(wù)集群進(jìn)行通信，實(shí)現(xiàn)相關(guān)業(yè)務(wù)操作、MySQL數(shù)據(jù)庫交互操作、數(shù)據(jù)計(jì)算與結(jié)果緩存到Redis等操作。對于后端業(yè)務(wù)操作中的數(shù)據(jù)計(jì)算環(huán)節(jié)則由數(shù)據(jù)計(jì)算集群負(fù)責(zé)，如：實(shí)時同步業(yè)務(wù)庫、設(shè)備數(shù)據(jù)實(shí)時計(jì)算等。

在數(shù)據(jù)計(jì)算集群中部署了Hadoop平臺（HDFS、HBase、Yarn）以及Flink、Kafka、Zookeeper等組件。其中HDFS負(fù)責(zé)進(jìn)行底層數(shù)據(jù)的存儲，具體由HDFS的DataNode進(jìn)行文件分片多備份存放，由NameNode進(jìn)行元數(shù)據(jù)管理和文件操作管理，同時通過Zookeeper注冊兩個NameNode并實(shí)時監(jiān)控狀態(tài)，防止一方故障立即切換到另一個，從而保證NameNode的高可用性。HBase負(fù)責(zé)對同步業(yè)務(wù)庫和時序數(shù)據(jù)庫進(jìn)行存儲，由HMaster管理多個RegionServer進(jìn)行數(shù)據(jù)維護(hù)和查詢，底層由HDFS進(jìn)行存儲。對于實(shí)時計(jì)算部分通過Kafka Broker接受Kafka生產(chǎn)者生產(chǎn)的實(shí)時消息，再通過Kafka消費(fèi)者Flink進(jìn)行處理計(jì)算，其中Kafka的生產(chǎn)、消費(fèi)進(jìn)度由Zookeeper進(jìn)行記錄。Flink不僅提供實(shí)時計(jì)算，同時提供離線批量計(jì)算，其計(jì)算過程通過Yarn申請計(jì)算資源，具體由ResourceManager管理資源并分配到NodeManager上進(jìn)行計(jì)算。

3 工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲管理系統(tǒng)

3.1 基于Maxwell的業(yè)務(wù)庫同步設(shè)計(jì)

為了緩解基礎(chǔ)業(yè)務(wù)庫的讀寫壓力，提高復(fù)雜業(yè)務(wù)表的查詢分析效率，系統(tǒng)利用Maxwell實(shí)時監(jiān)聽MySQL的binlog日志，然后解析成json格式發(fā)到消息隊(duì)列Kafka，再通過Flink消費(fèi)Kafka數(shù)據(jù)存儲到HBase，從而供其他后端分析業(yè)務(wù)進(jìn)行讀取、查詢?；贛axwell的業(yè)務(wù)庫同步設(shè)計(jì)具體過程如圖3所示。

其具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）編輯MySQL配置文件my.cnf，開啟binlog功能;

（2）創(chuàng)建Maxwell用戶并賦權(quán)限;

（3）啟動Kafka集群;

（4）修改Maxwell的config.properties文件，配置MySQL數(shù)據(jù)庫連接信息、配置producer類型為Kafka、配置Kafka集群連接信息和topic、配置同步業(yè)務(wù)庫信息;

（5）啟動Maxwell，開始監(jiān)聽;

（6）創(chuàng)建Flink消費(fèi)Kafka任務(wù)，對Maxwell產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時處理寫入HBase。

3.2 基于Kafka和Flink的實(shí)時計(jì)算

對于實(shí)時同步的MySQL業(yè)務(wù)庫binlog數(shù)據(jù)，Maxwell首先進(jìn)行解析傳入Kafka消息隊(duì)列，然后通過Flink對這些實(shí)時產(chǎn)生的業(yè)務(wù)庫同步數(shù)據(jù)進(jìn)行消費(fèi)，實(shí)現(xiàn)寫入HBase中。具體步驟包括：

（1）在Kafka中創(chuàng)建消息訂閱主題“maxwell”，定義副本數(shù)2個，分區(qū)數(shù)9個。Maxwell作為生產(chǎn)者對MySQL的binlog文件進(jìn)行解析成json格式數(shù)據(jù)，再發(fā)送到“maxwell”這個主題下。

（2）服務(wù)器端配置連接信息，包括：Flink流式處理環(huán)境、Zookeeper的集群信息、Kafka集群信息、消費(fèi)者組信息、數(shù)據(jù)格式等。

（3）通過Kafka Flink Connector API創(chuàng)建線程池對接Kafka，將Maxwell的同步數(shù)據(jù)實(shí)時寫入HBase。通過Flink的DataStream算子的map過程處理每一條消息，分別調(diào)用HBase API執(zhí)行數(shù)據(jù)寫入操作。

4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

4.1 集群環(huán)境部署

系統(tǒng)在1個主節(jié)點(diǎn)、6個計(jì)算節(jié)點(diǎn)上搭建Hadoop集群，同時部署MySQL主備節(jié)點(diǎn)、Kafka、Flink、Maxwell等組件。各節(jié)點(diǎn)配置包括：CentOS 7.3 64位操作系統(tǒng)、Intel（R） Xeon CPU 2.4GHz 4Core的CPU、24GB內(nèi)存、1TB硬盤，Hadoop版本為Hadoop 2.6.0，F(xiàn)link版本為Flink 1.9.0，MySQL版本為MySQL 5.6。

4.2 性能測試

系統(tǒng)采用HBase存儲業(yè)務(wù)同步庫面向數(shù)據(jù)查詢和分析，因此，在性能測試方面針對HBase的數(shù)據(jù)查詢性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。如圖4所示為不同數(shù)據(jù)量情況下執(zhí)行run操作時MySQL和HBase的耗時對比。

在數(shù)據(jù)量比較少的情況下，MySQL與HBase所用時間相當(dāng)，但隨著數(shù)據(jù)量的增長，HBase和MySQL的處理時間產(chǎn)生越來越大的差距，且HBase具有更低的處理延遲。

如圖5所示為向HBase與MySQL中插入數(shù)據(jù)時總吞吐量的對比。當(dāng)數(shù)據(jù)量較小，MySQL吞吐量較HBase更大;當(dāng)數(shù)據(jù)量較大，HBase的吞吐量相比MySQL更優(yōu)，且隨著插入數(shù)據(jù)量規(guī)模的增大，MySQL的吞吐量逐漸變小并趨于平緩達(dá)到瓶頸，而HBase在數(shù)據(jù)規(guī)模增大的同時具有更大的數(shù)據(jù)吞吐量。因此，在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)插入場景中，HBase相較MySQL更具優(yōu)勢。

5 結(jié)束語

本文基于Hadoop技術(shù)實(shí)現(xiàn)對工業(yè)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲管理，對業(yè)務(wù)庫和實(shí)時監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)庫的存儲管理進(jìn)行優(yōu)化。設(shè)計(jì)業(yè)務(wù)庫的集群化同步存儲架構(gòu)，對存儲在MySQL中的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時同步到Kafka;基于Flink對業(yè)務(wù)庫同步數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時計(jì)算處理，實(shí)現(xiàn)高并發(fā)數(shù)據(jù)寫入場景下的低延遲響應(yīng);最后，實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了HBase和MySQL的性能對比測試，結(jié)果表明本系統(tǒng)在大規(guī)模數(shù)據(jù)場景下具有更好的計(jì)算效率表現(xiàn)，能夠有效進(jìn)行工業(yè)大數(shù)據(jù)分析存儲。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉祎，王瑋.工業(yè)大數(shù)據(jù)時代技術(shù)示能性研究綜述與未來展望[J].科技進(jìn)步與對策，2019，36（20）：154-160.

[2]何文韜，邵誠.工業(yè)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展及其面臨的挑戰(zhàn)[J].信息與控制，2018，47（04）：398-410.

[3]黃新波，張瑜，朱波.智能變電設(shè)備監(jiān)控與決策輔助系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].高壓電器，2016，52（03）：15-22.

[4]王瀚哲，楊超宇，梁胤程.煤礦作業(yè)規(guī)程管理系統(tǒng)設(shè)計(jì)及關(guān)鍵技術(shù)研究[J].中國煤炭，2014，40（12）：71-74+95.

[5]張華偉，陳勇，李海斌，等.基于HBase的工業(yè)大數(shù)據(jù)時序數(shù)據(jù)存儲實(shí)現(xiàn)[J].電信科學(xué)，2017，33（S1）：21-27.

[6]孟祥曦，張凌，郭皓明，等.一種面向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的云存儲方法[J].北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)，2019，45（01）：130-140.

[7]趙亞楠，李朝奎，肖克炎，等.基于Hadoop的地質(zhì)礦產(chǎn)大數(shù)據(jù)分布式存儲方法[J].地質(zhì)通報(bào)，2019，38（Z1）：462-470.

[8]鄭柏恒，孟文，易東，等.在Hadoop集群下的智能電網(wǎng)數(shù)據(jù)云倉庫設(shè)計(jì)[J].制造業(yè)自動化，2014，36（19）：134-138.

[9]代明竹，高嵩峰.基于Hadoop、Spark及Flink大規(guī)模數(shù)據(jù)分析的性能評價(jià)[J].中國電子科學(xué)研究院學(xué)報(bào)，2018，13（02）：149-155.