曹海平

（湖北國土資源職業(yè)學院，湖北 武漢 430090）

0 引 言

云計算實際上是一個大規(guī)模的分布式計算平臺，一方面能夠在單個計算機環(huán)境下運行，另一方面也可以依托于互聯(lián)網(wǎng)和許多計算機連接到一起，利用每個電腦的計算能力完成海量數(shù)據(jù)計算任務。在利用云計算進行海量數(shù)據(jù)信息處理時，其最大的問題點在于如何妥善安置大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲問題[1]。這是由于在進行海量數(shù)據(jù)計算的過程中，不同數(shù)據(jù)信息需要存儲到不同的硬件資源上，而當下已有的硬件資源難以達到海量數(shù)據(jù)的存儲要求，使得計算機需要反復進行尋址，浪費大量時間，不利于提高云計算效率與效果[2]。所以，設計一個可以滿足需求的大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，對進一步提高云計算應用效果有著非常大的幫助。本文提出了一種非結構化大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)，從多個通道入手，完成基于云計算背景的非結構化大數(shù)據(jù)硬件與邏輯設計，有效解決了云計算環(huán)境下海量數(shù)據(jù)存儲問題，提高了云計算效率。

1 基于大數(shù)據(jù)的智慧教育應用模式探究

非結構化大數(shù)據(jù)擁有存儲形式多種多樣、數(shù)據(jù)格式繁多、業(yè)務流程多樣、數(shù)據(jù)標準化程度低以及信息數(shù)據(jù)量龐大等特征[3]。為了更好地實現(xiàn)對海量非結構化數(shù)據(jù)資源的存儲，依托于分層網(wǎng)絡結構，將云計算環(huán)境下非結構化大數(shù)據(jù)劃分為多個功能層，涵蓋有應用層、會話層、數(shù)據(jù)層、路由層和物理層。每個層有著各自具體的功能，應用層主要是為依托于云計算的非結構化大數(shù)據(jù)應用提供相應的接口；會話層在行使權限上表現(xiàn)更高的能力，擁有系統(tǒng)安全管控能力；數(shù)據(jù)層的主要功能是對依托于云計算的非結構化數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)進行有效掌控；路由層的具體功能是確保相連設備交互穩(wěn)定，同時實現(xiàn)路徑計算[4-6]。

1.1 基于云計算環(huán)境的非結構化大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)開發(fā)框架

云計算屬于分布式計算范疇，依托于將互聯(lián)網(wǎng)中的不同計算節(jié)點視為資源地，實現(xiàn)對互聯(lián)網(wǎng)資源的分析與整合，同時基于相應的專業(yè)軟件完成對資源的管理。Hadoop是完成云計算必不可少的一部分，而在Hadoop中HBase又是極其關鍵的內(nèi)容。

HBase屬于一種分布式、面向列的數(shù)據(jù)儲存系統(tǒng)，能夠?qū)崿F(xiàn)對海量數(shù)據(jù)的隨時讀取與訪問[7]。HBase具備將表劃分為多個區(qū)域的功能，各個區(qū)域都涵蓋了表中所有行的一個子集，另外包含了一個主節(jié)點。以此節(jié)點為基礎，對初始安裝、給定服務區(qū)等相應區(qū)域進行引導，同時當區(qū)域服務產(chǎn)生問題時，能夠幫助其解決問題點，總的來說，主節(jié)點負載不重[8,9]。

依托于HBase的非結構化大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)框架開發(fā)過程中，選擇分布式架構中包含的主從方式，一方面提高了數(shù)據(jù)庫的擴展能力，使得數(shù)據(jù)庫的應用范圍更加廣泛，另一方面也確保了數(shù)據(jù)的一致性，為提高數(shù)據(jù)應用質(zhì)量奠定基礎。依托于HBase的基于云計算環(huán)境非結構化大數(shù)據(jù)儲存體系框架如圖1所示。

圖1 依托于HBase的云計算環(huán)境非結構化大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)

基于云計算背景的非結構化大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)依托于網(wǎng)絡收集與整合云計算環(huán)境下的大規(guī)模數(shù)據(jù)，然后利用后臺系統(tǒng)對非結構化大數(shù)據(jù)進行有效存儲。非結構化大數(shù)據(jù)儲存平臺如圖2所示。

圖2 非結構化大數(shù)據(jù)儲存平臺

1.2 基于云計算環(huán)境的非結構化大數(shù)據(jù)存儲算法開發(fā)

在實際進行云計算網(wǎng)絡環(huán)境中非結構化數(shù)據(jù)儲存架構探究過程中，按照依托于云計算的非結構化大數(shù)據(jù)調(diào)度模型以及存儲方式相似性較高的屬性，能夠獲取依托于云計算背景下的非結構化大數(shù)據(jù)儲存方式的二元域分布標準。假使利用k代表非結構化中眾多數(shù)據(jù)中大數(shù)據(jù)源的具體個數(shù)，有k+ε個節(jié)點，以此為載體獲得k+ε個非結構化大數(shù)據(jù)存儲個體，要求ε是一個大于零的常數(shù)[10-12]。為了簡化計算煩瑣度，便于觀察與核實，使用Yi代替k+ε個非結構化大數(shù)據(jù)存儲個體，其中i表示為1,2,3,…,k+ε，從而可以得到Yi的表達公式為：

式中，X1,X2,…,Xk是k個不同非結構化大數(shù)據(jù)源資源包，gi是一個行向量，該向量是獨立的，同時取值范圍處于二元域F2={0,1}之間。

依托于矩陣，k+ε個非結構化大數(shù)據(jù)存儲資源包可以表示為：

利用上面的計算方法，能夠?qū)崿F(xiàn)對非結構化大數(shù)據(jù)存儲算法的開發(fā)，進而得到非結構化大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)。

2 仿真實驗結果分析

為了更好地論證筆者開發(fā)的非結構化大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的可行性，針對該系統(tǒng)開展模擬實驗，以MATLAB R2018b為模擬平臺，使用Inter P4 2GB處理器作為實驗硬件，模擬非結構化大數(shù)據(jù)存儲情況。將本文開發(fā)的存儲方法與分布式云計算環(huán)境下的非結構化大數(shù)據(jù)存儲方法進行對比，得到各自的存儲性能，進而完成對比實驗。

兩種方法針對不同規(guī)模非結構化大數(shù)據(jù)開展存儲工作，得到對應的存儲時間，如表1所示。

表1 兩種方法下同等非結構化大數(shù)據(jù)存儲時間對比

從表1中可以看出，不論非結構化大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫規(guī)模如何變化，使用本文開發(fā)的方法存儲時間均要低于分布式云計算環(huán)境下的非結構化大數(shù)據(jù)存儲方法，證明本文開發(fā)的非結構化大數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)切實可行。

3 結 論

在現(xiàn)代云計算應用越來越廣泛的背景下，云計算數(shù)據(jù)規(guī)模也逐步增大，人們逐漸意識到加強非結構化數(shù)據(jù)存儲的必要性，相比較于傳統(tǒng)非結構化數(shù)據(jù)存儲中系統(tǒng)煩瑣、應用成本高的問題，本文開發(fā)的存儲方法在保證數(shù)據(jù)完整性的基礎上還擁有較高的存儲速度，表現(xiàn)出良好的應用前景。