石娟

身份證號碼：4312301991＊＊＊＊0328 上海 201801

引言

目前基于傳統(tǒng)空間數(shù)據(jù)庫的空間數(shù)據(jù)管理方法由于存儲與計(jì)算能力有限，在面對海量空間數(shù)據(jù)的查詢以及鄰近分析、插值分析、緩沖區(qū)分析、疊加分析等空間分析時(shí)存在性能瓶頸，嚴(yán)重制約大數(shù)據(jù)GIS的發(fā)展應(yīng)用。如何將云計(jì)算引入到海量空間數(shù)據(jù)的處理近年來也成為GIS行業(yè)的研究熱點(diǎn)。

本文結(jié)合空間數(shù)據(jù)特性，基于hadoop分布式框架，從空間數(shù)據(jù)分布式存儲、二級分布式空間索引、大規(guī)模數(shù)據(jù)調(diào)度、并行GIS算法等四個(gè)方面展開討論和研究，提出了跨中心的海量空間數(shù)據(jù)高效查詢與分析的解決方案，并進(jìn)行了測試，實(shí)現(xiàn)了海量空間數(shù)據(jù)的秒級查詢響應(yīng)、分鐘級空間分析。

1 空間數(shù)據(jù)分布式存儲

海量空間數(shù)據(jù)的存儲系統(tǒng)主要有三種形式：集中式的文件系統(tǒng)存儲管理、分布式數(shù)據(jù)庫存儲管理和分布式文件系統(tǒng)存儲管理。但由于空間數(shù)據(jù)的增長速度非常快，數(shù)據(jù)存儲的體系結(jié)構(gòu)逐漸從集中式向分布式轉(zhuǎn)變，從小規(guī)模集群逐漸向大規(guī)模集群轉(zhuǎn)變，數(shù)據(jù)管理技術(shù)從依托傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫逐漸轉(zhuǎn)向依托非關(guān)系型文件系統(tǒng)轉(zhuǎn)變。本文使用基于hadoop框架的分布式文件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)海量空間數(shù)據(jù)的分布式存儲管理。

為方便討論，本文基于hadoop框架構(gòu)建了一個(gè)集群環(huán)境，集群環(huán)境由若干存儲節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，空間數(shù)據(jù)存儲至集群環(huán)境中形成大數(shù)據(jù)資源池；由于跨部門、跨網(wǎng)絡(luò)的基本情況，集群環(huán)境的服務(wù)器間采用不同帶寬的網(wǎng)絡(luò)連接，形成多中心現(xiàn)象，中心內(nèi)部為萬兆光纖環(huán)境，中心間采用千兆光纖連接；中心內(nèi)部分別部署管理端，支持集群環(huán)境管理，具體如下圖所示：

圖1 基于集群環(huán)境的分中心數(shù)據(jù)存儲

當(dāng)源數(shù)據(jù)進(jìn)入大數(shù)據(jù)資源池時(shí)，按照一定規(guī)則完成數(shù)據(jù)的分塊，在不同節(jié)點(diǎn)進(jìn)行存儲?？筛鶕?jù)集群中節(jié)點(diǎn)數(shù)和單圖層數(shù)據(jù)量的大小，自定義數(shù)據(jù)的分塊大?。ㄈ?6M、32M、64M...），并且支持自定義備份策略（如1備2或者1備N等）對塊數(shù)據(jù)進(jìn)行備份。在數(shù)據(jù)分塊存儲過程中，為了不破壞空間數(shù)據(jù)的拓?fù)潢P(guān)系，我們以數(shù)據(jù)記錄作為最小分割單元對數(shù)據(jù)進(jìn)行邏輯切塊，確保任一要素對象不被分割至多個(gè)Block中[1]。

為了確保中心內(nèi)部的計(jì)算效率，在數(shù)據(jù)存儲時(shí)優(yōu)先保證其中一份副本存儲在該中心對應(yīng)的集群節(jié)點(diǎn)中，其他副本隨機(jī)分布存儲至集群的任意節(jié)點(diǎn)?；谏鲜霾呗裕瑔沃行膬?nèi)部數(shù)據(jù)計(jì)算可基于本中心對應(yīng)的存儲和計(jì)算節(jié)點(diǎn)完成，避免了因隨機(jī)分布式存儲帶來的跨中心數(shù)據(jù)調(diào)度問題，數(shù)據(jù)與計(jì)算資源本地化率達(dá)到80%以上。

2 二級分布式空間索引

空間數(shù)據(jù)索引機(jī)制是分布式空間數(shù)據(jù)處理計(jì)算的基礎(chǔ)，是衡量分布式空間數(shù)據(jù)庫整體性能優(yōu)劣的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，傳統(tǒng)的單機(jī)的索引結(jié)構(gòu)已不適用于大規(guī)?？臻g數(shù)據(jù)的查詢問題。本文提出了基于分布式架構(gòu)的二級分布式空間索引，該索引支持快速構(gòu)建，并且具有良好的擴(kuò)展性，有效解決大規(guī)模數(shù)據(jù)分布式存儲帶來的數(shù)據(jù)檢索問題。

二級分布式空間索引采用兩層索引機(jī)制，索引全局設(shè)置一個(gè)主控節(jié)點(diǎn)，記錄一級索引的節(jié)點(diǎn)信息。主控節(jié)點(diǎn)采用熱備的方式，熱備節(jié)點(diǎn)可以實(shí)時(shí)同步主控節(jié)點(diǎn)的信息，一旦主控節(jié)點(diǎn)掉線或出現(xiàn)問題，熱備節(jié)點(diǎn)會(huì)立即啟動(dòng)，取代主控節(jié)點(diǎn)的位置，同時(shí)主控節(jié)點(diǎn)成為熱備節(jié)點(diǎn)。在主控節(jié)點(diǎn)之下，采用分布式集群索引的方式，根據(jù)數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)規(guī)模以及操作模式構(gòu)建不同的空間數(shù)據(jù)索引集群，空間數(shù)據(jù)索引集群是一個(gè)邏輯控制節(jié)點(diǎn)，記錄了此集群中數(shù)據(jù)存儲的節(jié)點(diǎn)信息、數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)分布、元數(shù)據(jù)信息等。不同的空間數(shù)據(jù)集群，記錄了數(shù)據(jù)的分塊信息及其組裝拆分的方式。對于用戶來說所有的數(shù)據(jù)都是圖層，但是其內(nèi)部的構(gòu)成卻各自不同，此圖層構(gòu)成的差異性，全部會(huì)在集群索引以及空間數(shù)據(jù)集中進(jìn)行屏蔽。

通過構(gòu)建二級分布式空間索引可實(shí)現(xiàn)導(dǎo)入云數(shù)據(jù)庫的空間數(shù)據(jù)自動(dòng)生成相應(yīng)的數(shù)據(jù)元表，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)識，可以快速確定單個(gè)圖層中各個(gè)小塊所在的節(jié)點(diǎn)，以提高空間數(shù)據(jù)的查詢檢索及分析效率。

3 數(shù)據(jù)調(diào)度

目前，對Map Reduce的任務(wù)調(diào)度算法的研究主要集中在：①任務(wù)的數(shù)據(jù)本地化；②多個(gè)用戶對hadoop集群的計(jì)算資源的共享；③容錯(cuò)調(diào)度；④集群資源。本文提出了在跨中心的集群環(huán)境中的數(shù)據(jù)調(diào)度策略。

3.1 跨中心的空間數(shù)據(jù)“本地化”計(jì)算

基于數(shù)據(jù)分布式存儲策略，在進(jìn)行跨中心的海量空間數(shù)據(jù)計(jì)算時(shí)，優(yōu)先選擇存儲“本地化”的節(jié)點(diǎn)參與計(jì)算，避免數(shù)據(jù)的跨中心調(diào)度，提高分析應(yīng)用效率。如下圖所示（模擬兩個(gè)中心場景，下同），模擬中心A數(shù)據(jù)1與中心B數(shù)據(jù)2進(jìn)行疊加分析。該場景涉及跨中心計(jì)算，系統(tǒng)優(yōu)先選擇DN1.1（A1、a2），DN2.2（B2、b1）兩個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，無須跨中心調(diào)度數(shù)據(jù)。

圖2 跨中心計(jì)算無須數(shù)據(jù)調(diào)度分析示意圖

3.2 跨中心的空間數(shù)據(jù)調(diào)度

當(dāng)參與計(jì)算的數(shù)據(jù)分布存儲在不同中心、不同計(jì)算節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)調(diào)度不可避免時(shí)，系統(tǒng)采用“就近原則”和“少向多原則”完成數(shù)據(jù)調(diào)度。

“就近原則”：分析時(shí)優(yōu)先在中心機(jī)柜內(nèi)部調(diào)度，然后在中心機(jī)柜間進(jìn)行調(diào)度，最后進(jìn)行跨中心數(shù)據(jù)調(diào)度。以DN1.1進(jìn)行A與a疊加分析為例（下圖屏蔽其他Block塊），優(yōu)先通過機(jī)柜內(nèi)部調(diào)度a3；當(dāng)a3不存在時(shí)，通過中心內(nèi)部機(jī)柜2調(diào)度a2；當(dāng)a2不存在時(shí)，跨中心調(diào)度a1。

圖3 跨中心計(jì)算“就近原則”數(shù)據(jù)調(diào)度分析示意圖

“少向多原則”：由于相同空間范圍內(nèi)，不同數(shù)據(jù)圖層的要素密度及其屬性個(gè)數(shù)不同，其數(shù)據(jù)量大小存在區(qū)別。當(dāng)采用相同規(guī)格進(jìn)行數(shù)據(jù)分塊時(shí)，如以64M為一個(gè)Block，其數(shù)據(jù)分塊數(shù)量必不同。在進(jìn)行數(shù)據(jù)調(diào)度時(shí)，優(yōu)先將Block個(gè)數(shù)較少的數(shù)據(jù)塊調(diào)度至Block個(gè)數(shù)較多的數(shù)據(jù)塊所在的節(jié)點(diǎn)中，利用更多節(jié)點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，提高計(jì)算效率。同時(shí)，在調(diào)度過程中根據(jù)空間范圍對調(diào)度的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾，進(jìn)一步減少調(diào)度的數(shù)據(jù)量。

圖4 跨中心重度計(jì)算“少向多原則”數(shù)據(jù)調(diào)度分析示意圖

3.3 超大規(guī)模數(shù)據(jù)跨中心分析應(yīng)用數(shù)據(jù)調(diào)度

超大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行跨中心分析應(yīng)用時(shí)，數(shù)據(jù)調(diào)度規(guī)模巨大。為了避免分析過程中跨中心之間頻繁的數(shù)據(jù)調(diào)度，可將超大規(guī)模數(shù)據(jù)的Block副本預(yù)先定向備份到某一中心的集群節(jié)點(diǎn)中，避免計(jì)算過程中數(shù)據(jù)在中心之間的臨時(shí)調(diào)度，進(jìn)一步提高服務(wù)分析效率。

4 并行GlS算法

基于hadoop分布式架構(gòu)，空間大數(shù)據(jù)被均勻分布到可以彈性擴(kuò)展的各個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上。在進(jìn)行海量空間數(shù)據(jù)分析時(shí)，需要將分塊數(shù)據(jù)調(diào)度到對應(yīng)計(jì)算節(jié)點(diǎn)，參與空間分析。

傳統(tǒng)的GIS算法主要采用串行計(jì)算方式，無法滿足分塊（Block）后數(shù)據(jù)的空間分析要求。本文提出通過并行計(jì)算的GIS算法，實(shí)現(xiàn)算法級的多節(jié)點(diǎn)并行計(jì)算和分析結(jié)果的合并返回。并行計(jì)算的GIS算法主要包括兩個(gè)步驟，首先是任務(wù)的分配，任意參與計(jì)算的數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)成為計(jì)算節(jié)點(diǎn)，利用節(jié)點(diǎn)的被分配的計(jì)算資源實(shí)現(xiàn)分布式的本地化計(jì)算；第二是計(jì)算結(jié)果的合并，如下圖所示：

圖5 并行計(jì)算GlS算法功能示意圖

5 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

實(shí)驗(yàn)環(huán)境說明：三臺服務(wù)器模擬環(huán)境的測試結(jié)果，隨著硬件資源的增加，速度可以更快。三臺服務(wù)器集群規(guī)格：共十個(gè)節(jié)點(diǎn)，其中主節(jié)點(diǎn)16核64G內(nèi)存，子節(jié)點(diǎn)8核32G內(nèi)存。

測試結(jié)果：

功能說明 功能描述 數(shù)據(jù)量 性能描述數(shù)據(jù)查詢提供極速查詢能力，支持屬性查詢、范圍查詢、復(fù)合查詢和自定義方案查詢等；支持查詢結(jié)果詳情查看，支持對查詢結(jié)果的再次過濾，支持查詢結(jié)果下載。查詢返回符合要求的百萬條數(shù)據(jù) 2秒以內(nèi)空間分析提供疊加分析、緩沖分析、鄰域分析、距離分析、空間插值分析、空間統(tǒng)計(jì)分析、表面分析等空間分析功能。兩個(gè)1GB以上百萬級圖斑疊加分析1分鐘以內(nèi)

6 結(jié)束語

本文提出并驗(yàn)證了采用分布式存儲、二級分布式空間索引、數(shù)據(jù)調(diào)度、并行GIS算法等策略可實(shí)現(xiàn)基于并行計(jì)算的多中心海量空間數(shù)據(jù)高效查詢與分析。較單一的通過數(shù)據(jù)分布式存儲、空間索引或數(shù)據(jù)調(diào)度等策略提高海量空間數(shù)據(jù)處理性能，本文全面考慮了現(xiàn)實(shí)情況中跨部門、跨網(wǎng)絡(luò)的多中心的海量空間數(shù)據(jù)分析應(yīng)用，從不同層次、不同角度提出了完整的解決方案，并通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明，基于本文的思路，解決了存儲、索引、調(diào)度、算法等多方面的問題，可以大幅度提升多中心海量空間數(shù)據(jù)的查詢與分析性能。