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海量數(shù)據(jù)，海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有哪些方式與方法

來源：整理 時(shí)間：2025-01-15 18:28:15 編輯：智能門戶 手機(jī)版

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1，海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有哪些方式與方法

從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的模式來看，海量存儲(chǔ)技術(shù)可以分為DAS(Direct Attached Storage，直接附加存儲(chǔ))和網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)兩種，其中網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)又可以分為NAS(Network Attached storage，網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ))和SAN(Storage Area Net、Work，存儲(chǔ)區(qū)域網(wǎng)絡(luò))。 從數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)的組成上看，無論是DAS、NAS還是SAN，其存儲(chǔ)系統(tǒng)都可以分為三個(gè)部分：首先是磁盤陣列，它是存儲(chǔ)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，是完成數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的基本保證；其次是連接和網(wǎng)絡(luò)子系統(tǒng)，通過它們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)或多個(gè)磁盤陣列與服務(wù)器之間的連接；最后是存儲(chǔ)管理軟件，在系統(tǒng)和應(yīng)用級(jí)上，實(shí)現(xiàn)多個(gè)服務(wù)器共享、防災(zāi)等存儲(chǔ)管理任務(wù)。 如果需要更多資料可以追問

海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)有哪些方式與方法

2，海量數(shù)據(jù)分布式計(jì)算并行計(jì)算 虛擬化與云計(jì)算的關(guān)系是怎樣的

您好，海量數(shù)據(jù)涉及到一些方面。我給你介紹一下第一點(diǎn)涉及到云存儲(chǔ)和分布式存儲(chǔ)。第二點(diǎn)涉及到分布式計(jì)算和并行計(jì)算。分布式計(jì)算和并行計(jì)算：并行計(jì)算偏科學(xué)領(lǐng)域，偏單用戶，單請(qǐng)求，在配置多處理機(jī)的服務(wù)器下處理。分布式計(jì)算偏多用戶，多請(qǐng)求，涉及多臺(tái)服務(wù)器多個(gè)計(jì)算單元的分布式處理。分布式計(jì)算本身又分為兩種，一種是單任務(wù)拆分，如mapreduce來實(shí)現(xiàn)；一種是多請(qǐng)求分布式調(diào)度，涉及到云計(jì)算paas還有疑問請(qǐng)追問沒有疑問請(qǐng)采納
海量數(shù)據(jù)涉及到一些方面。我給你介紹一下第一點(diǎn)涉及到云存儲(chǔ)和分布式存儲(chǔ)。第二點(diǎn)涉及到分布式計(jì)算和并行計(jì)算。分布式計(jì)算和并行計(jì)算：并行計(jì)算偏科學(xué)領(lǐng)域，偏單用戶，單請(qǐng)求，在配置多處理機(jī)的服務(wù)器下處理。分布式計(jì)算偏多用戶，多請(qǐng)求，涉及多臺(tái)服務(wù)器多個(gè)計(jì)算單元的分布式處理。分布式計(jì)算本身又分為兩種，一種是單任務(wù)拆分，如mapreduce來實(shí)現(xiàn)；一種是多請(qǐng)求分布式調(diào)度，涉及到云計(jì)算paas云計(jì)算中的云是相對(duì)于客戶端而言，其實(shí)云計(jì)算本質(zhì)上是客戶端-服務(wù)器模式，只是在服務(wù)器端通過分布式存儲(chǔ)、虛擬化等技術(shù)提供了諸如IaaS、PaaS、SaaS的高可靠服務(wù)?！　『?jiǎn)單來說：　　云計(jì)算只是分布式計(jì)算的一種特殊形式，它的特色是資源（計(jì)算、存儲(chǔ)）的租用?！　【W(wǎng)格，也是分布式計(jì)算的一種，不過強(qiáng)調(diào)的資源的共享與協(xié)作。
海量數(shù)據(jù)涉及到一些方面。我給你介紹一下第一點(diǎn)涉及到云存儲(chǔ)和分布式存儲(chǔ)。第二點(diǎn)涉及到分布式計(jì)算和并行計(jì)算。分布式計(jì)算和并行計(jì)算：并行計(jì)算偏科學(xué)領(lǐng)域，偏單用戶，單請(qǐng)求，在配置多處理機(jī)的服務(wù)器下處理。分布式計(jì)算偏多用戶，多請(qǐng)求，涉及多臺(tái)服務(wù)器多個(gè)計(jì)算單元的分布式處理。分布式計(jì)算本身又分為兩種，一種是單任務(wù)拆分，如mapreduce來實(shí)現(xiàn)；一種是多請(qǐng)求分布式調(diào)度，涉及到云計(jì)算paas云計(jì)算中的云是相對(duì)于客戶端而言，其實(shí)云計(jì)算本質(zhì)上是客戶端-服務(wù)器模式，只是在服務(wù)器端通過分布式存儲(chǔ)、虛擬化等技術(shù)提供了諸如iaas、paas、saas的高可靠服務(wù)。 簡(jiǎn)單來說： 云計(jì)算只是分布式計(jì)算的一種特殊形式，它的特色是資源（計(jì)算、存儲(chǔ)）的租用。 網(wǎng)格，也是分布式計(jì)算的一種，不過強(qiáng)調(diào)的資源的共享與協(xié)作。

海量數(shù)據(jù)分布式計(jì)算并行計(jì)算 虛擬化與云計(jì)算的關(guān)系是怎樣的

3，大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)（big data），指無法在一定時(shí)間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進(jìn)行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強(qiáng)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(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)。魔方（大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)）大數(shù)據(jù)模型平臺(tái)是一款基于服務(wù)總線與分布式云計(jì)算兩大技術(shù)架構(gòu)的一款數(shù)據(jù)分析、挖掘的工具平臺(tái)，其采用分布式文件系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，支持海量數(shù)據(jù)的處理。采用多種的數(shù)據(jù)采集技術(shù)，支持結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的采集。通過圖形化的模型搭建工具，支持流程化的模型配置。通過第三方插件技術(shù)，很容易將其他工具及服務(wù)集成到平臺(tái)中去。數(shù)據(jù)分析研判平臺(tái)就是海量信息的采集，數(shù)據(jù)模型的搭建，數(shù)據(jù)的挖掘、分析最后形成知識(shí)服務(wù)于實(shí)戰(zhàn)、服務(wù)于決策的過程，平臺(tái)主要包括數(shù)據(jù)采集部分，模型配置部分，模型執(zhí)行部分及成果展示部分等。大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)抽取工具大數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)抽取工具實(shí)現(xiàn)db到hdfs數(shù)據(jù)導(dǎo)入功能，借助Hadoop提供高效的集群分布式并行處理能力，可以采用數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)、按字段分區(qū)、分頁(yè)方式并行批處理抽取db數(shù)據(jù)到hdfs文件系統(tǒng)中，能有效解決大數(shù)據(jù)傳統(tǒng)抽取導(dǎo)致的作業(yè)負(fù)載過大抽取時(shí)間過長(zhǎng)的問題，為大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供傳輸管道。數(shù)據(jù)處理服務(wù)器為每個(gè)作業(yè)分配獨(dú)立的作業(yè)任務(wù)處理工作線程和任務(wù)執(zhí)行隊(duì)列，作業(yè)之間互不干擾靈活的作業(yè)任務(wù)處理模式：可以增量方式執(zhí)行作業(yè)任務(wù)，可配置的任務(wù)處理時(shí)間策略，根據(jù)不同需求定制。采用異步事件驅(qū)動(dòng)模式來管理和分發(fā)作業(yè)指令、采集作業(yè)狀態(tài)數(shù)據(jù)。通過管理監(jiān)控端，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控作業(yè)在各個(gè)數(shù)據(jù)處理節(jié)點(diǎn)作業(yè)任務(wù)的實(shí)時(shí)運(yùn)行狀態(tài)，查看作業(yè)的歷史執(zhí)行狀態(tài)，方便地實(shí)現(xiàn)提交新的作業(yè)、重新執(zhí)行作業(yè)、停止正在執(zhí)行的作業(yè)等操作。互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集工具網(wǎng)絡(luò)信息雷達(dá)是一款網(wǎng)絡(luò)信息定向采集產(chǎn)品，它能夠?qū)τ脩粼O(shè)置的網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和更新，實(shí)現(xiàn)靈活的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集目標(biāo)，為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析提供基礎(chǔ)。未至·云（互聯(lián)網(wǎng)推送服務(wù)平臺(tái)）云計(jì)算數(shù)據(jù)中心以先進(jìn)的中文數(shù)據(jù)處理和海量數(shù)據(jù)支撐為技術(shù)基礎(chǔ)，并在各個(gè)環(huán)節(jié)輔以人工服務(wù)，使得數(shù)據(jù)中心能夠安全、高效運(yùn)行。根據(jù)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的不同環(huán)節(jié)，我們專門配備了系統(tǒng)管理和維護(hù)人員、數(shù)據(jù)加工和編撰人員、數(shù)據(jù)采集維護(hù)人員、平臺(tái)系統(tǒng)管理員、機(jī)構(gòu)管理員、輿情監(jiān)測(cè)和分析人員等，滿足各個(gè)環(huán)節(jié)的需要。面向用戶我們提供面向政府和面向企業(yè)的解決方案。顯微鏡（大數(shù)據(jù)文本挖掘工具）文本挖掘是指從文本數(shù)據(jù)中抽取有價(jià)值的信息和知識(shí)的計(jì)算機(jī)處理技術(shù), 包括文本分類、文本聚類、信息抽取、實(shí)體識(shí)別、關(guān)鍵詞標(biāo)引、摘要等?；贖adoop MapReduce的文本挖掘軟件能夠?qū)崿F(xiàn)海量文本的挖掘分析。CKM的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域?yàn)橹悄鼙葘?duì), 在專利新穎性評(píng)價(jià)、科技查新、文檔查重、版權(quán)保護(hù)、稿件溯源等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。數(shù)據(jù)立方（可視化關(guān)系挖掘）大數(shù)據(jù)可視化關(guān)系挖掘的展現(xiàn)方式包括關(guān)系圖、時(shí)間軸、分析圖表、列表等多種表達(dá)方式，為使用者提供全方位的信息展現(xiàn)方式。

大數(shù)據(jù)與海量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

4，如何處理海量信息

簡(jiǎn)單說就是使用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行處理
在實(shí)際的工作環(huán)境下，許多人會(huì)遇到海量數(shù)據(jù)這個(gè)復(fù)雜而艱巨的問題，它的主要難點(diǎn)有以下幾個(gè)方面：一、數(shù)據(jù)量過大，數(shù)據(jù)中什么情況都可能存在。如果說有10條數(shù)據(jù)，那么大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數(shù)據(jù)，也可以考慮，如果數(shù)據(jù)上到千萬級(jí)別，甚至 過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進(jìn)行處理，尤其海量的數(shù)據(jù)中，什么情況都可能存在，例如，數(shù)據(jù)中某處格式出了問題，尤其在程序處理時(shí)， 前面還能正常處理，突然到了某個(gè)地方問題出現(xiàn)了，程序終止了。二、軟硬件要求高，系統(tǒng)資源占用率高。對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系統(tǒng)資源。一般情況，如果處理的數(shù)據(jù)過TB級(jí)，小型機(jī)是要考慮的，普通的機(jī)子如果有好的方法可以考慮，不過也必須加大CPU和內(nèi)存，就象面對(duì)著千軍萬馬，光有勇氣沒有一兵一卒是很難取勝的。三、要求很高的處理方法和技巧。這也是本文的寫作目的所在，好的處理方法是一位工程師長(zhǎng)期工作經(jīng)驗(yàn)的積累，也是個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。沒有通用的處理方法，但有通用的原理和規(guī)則。下面我們來詳細(xì)介紹一下處理海量數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)和技巧：一、選用優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫(kù)工具現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫(kù)工具廠家比較多，對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理對(duì)所使用的數(shù)據(jù)庫(kù)工具要求比較高，一般使用Oracle或者DB2，微軟 公司最近發(fā)布的SQL Server 2005性能也不錯(cuò)。另外在BI領(lǐng)域：數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，多維數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)工具也要進(jìn)行選擇，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。筆者在實(shí)際數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，對(duì)每天6000萬條的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使用SQL Server 2000需要花費(fèi)6小時(shí)，而使用SQL Server 2005則只需要花費(fèi)3小時(shí)。二、編寫優(yōu)良的程序代碼處理數(shù)據(jù)離不開優(yōu)秀的程序代碼，尤其在進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理時(shí)，必須使用程序。好的程序代碼對(duì)數(shù)據(jù)的處理至關(guān)重要，這不僅僅是數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確度的問題，更是數(shù)據(jù)處理效率的問題。良好的程序代碼應(yīng)該包含好的算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機(jī)制等。三、對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)操作對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)操作十分必要，例如針對(duì)按年份存取的數(shù)據(jù)，我們可以按年進(jìn)行分區(qū)，不同的數(shù)據(jù)庫(kù)有不同的分區(qū)方式，不 過處理機(jī)制大體相同。例如SQL Server的數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)是將不同的數(shù)據(jù)存于不同的文件組下，而不同的文件組存于不同的磁盤分區(qū)下，這樣將數(shù)據(jù)分散開，減小磁盤I/O，減小了系統(tǒng)負(fù)荷， 而且還可以將日志，索引等放于不同的分區(qū)下。四、建立廣泛的索引對(duì)海量的數(shù)據(jù)處理，對(duì)大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對(duì)大表的分組、排序等字段，都要建立相應(yīng) 索引，一般還可以建立復(fù)合索引，對(duì)經(jīng)常插入的表則建立索引時(shí)要小心，筆者在處理數(shù)據(jù)時(shí)，曾經(jīng)在一個(gè)ETL流程中，當(dāng)插入表時(shí)，首先刪除索引，然后插入完 畢，建立索引，并實(shí)施聚合操作，聚合完成后，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時(shí)機(jī)，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。

5，如何在海量數(shù)據(jù)中挖掘有價(jià)值信息

1、數(shù)據(jù)ETL過程2、數(shù)據(jù)整理，生成與業(yè)務(wù)相關(guān)的新變量3、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析或數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)4、展現(xiàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果或數(shù)據(jù)挖掘歸納的知識(shí)5、結(jié)果應(yīng)用，指導(dǎo)實(shí)踐。
下面是一些特定的挑戰(zhàn)，它們引發(fā)了對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的研究。可伸縮 由于數(shù)據(jù)產(chǎn)生和收集技術(shù)的進(jìn)步，數(shù)吉字節(jié)、數(shù)太字節(jié)甚至數(shù)拍字節(jié)的數(shù)據(jù)集越來越普遍。如果數(shù)據(jù)挖掘算法要處理這些海量數(shù)據(jù)集，則算法必須是可伸縮的（scalable）。許多數(shù)據(jù)挖掘算法使用特殊的搜索策略處理指數(shù)性搜索問題。可伸縮可能還需要實(shí)現(xiàn)新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以有效的方式訪問個(gè)別記錄。例如，當(dāng)要處理的數(shù)據(jù)不能放進(jìn)內(nèi)存時(shí)，可能需要非內(nèi)存算法。使用抽樣技術(shù)或開發(fā)并行和分布算法也可以提高可伸縮程度。高維性 現(xiàn)在，常常遇到具有數(shù)以百計(jì)或數(shù)以千計(jì)屬性的數(shù)據(jù)集，而不是數(shù)十年前常見的只具有少量屬性的數(shù)據(jù)集。在生物信息學(xué)領(lǐng)域，微陣列技術(shù)的進(jìn)步已經(jīng)產(chǎn)生了涉及數(shù)千特征的基因表達(dá)數(shù)據(jù)。具有時(shí)間或空間分量的數(shù)據(jù)集也趨向于具有很高的維度。例如，考慮包含不同地區(qū)的溫度測(cè)量的數(shù)據(jù)集。如果溫度在一個(gè)相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間周期內(nèi)重復(fù)地測(cè)量，則維度（特征數(shù)）的增長(zhǎng)正比于測(cè)量的次數(shù)。為低維數(shù)據(jù)開發(fā)的傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)通常不能很好地處理這樣的高維數(shù)據(jù)。此外，對(duì)于某些數(shù)據(jù)分析算法，隨著維度（特征數(shù)）的增加，計(jì)算復(fù)雜性迅速增加。異種數(shù)據(jù)和復(fù)雜數(shù)據(jù) 通常，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法只處理包含相同類型屬性的數(shù)據(jù)集，或者是連續(xù)的，或者是分類的。隨著數(shù)據(jù)挖掘在商務(wù)、科學(xué)、醫(yī)學(xué)和其他領(lǐng)域的作用越來越大，越來越需要能夠處理異種屬性的技術(shù)。近年來，已經(jīng)出現(xiàn)了更復(fù)雜的數(shù)據(jù)對(duì)象。這些非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型的例子包括含有半結(jié)構(gòu)化文本和超鏈接的web頁(yè)面集、具有序列和三維結(jié)構(gòu)的dna數(shù)據(jù)、包含地球表面不同位置上的時(shí)間序列測(cè)量值（溫度、氣壓等）的氣象數(shù)據(jù)。為挖掘這種復(fù)雜對(duì)象而開發(fā)的技術(shù)應(yīng)當(dāng)考慮數(shù)據(jù)中的聯(lián)系，如時(shí)間和空間的自相關(guān)性、圖的連通性、半結(jié)構(gòu)化文本和xml文檔中元素之間的父子聯(lián)系。數(shù)據(jù)的所有權(quán)與分布 有時(shí)，需要分析的數(shù)據(jù)并非存放在一個(gè)站點(diǎn)，或歸屬一個(gè)單位，而是地理上分布在屬于多個(gè)機(jī)構(gòu)的資源中。這就需要開發(fā)分布式數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。分布式數(shù)據(jù)挖掘算法面臨的主要挑戰(zhàn)包括：(1) 如何降低執(zhí)行分布式計(jì)算所需的通信量？(2) 如何有效地統(tǒng)一從多個(gè)資源得到的數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果？(3) 如何處理數(shù)據(jù)安全性問題？非傳統(tǒng)的分析 傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法基于一種假設(shè)—檢驗(yàn)?zāi)Ｊ健Q句話說，提出一種假設(shè)，設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)來收集數(shù)據(jù)，然后針對(duì)假設(shè)分析數(shù)據(jù)。但是，這一過程勞力費(fèi)神。當(dāng)前的數(shù)據(jù)分析任務(wù)常常需要產(chǎn)生和評(píng)估數(shù)以千計(jì)的假設(shè)，因此希望自動(dòng)地產(chǎn)生和評(píng)估假設(shè)導(dǎo)致了一些數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開發(fā)。此外，數(shù)據(jù)挖掘所分析的數(shù)據(jù)集通常不是精心設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，并且它們通常代表數(shù)據(jù)的時(shí)機(jī)性樣本（opportunistic sample），而不是隨機(jī)樣本（random sample）。而且，這些數(shù)據(jù)集常常涉及非傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)類型和數(shù)據(jù)分布。通常，數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)分為下面兩大類：l 預(yù)測(cè)任務(wù)。這些任務(wù)的目標(biāo)是根據(jù)其他屬性的值，預(yù)測(cè)特定屬性的值。被預(yù)測(cè)的屬性一般稱目標(biāo)變量（target variable）或因變量（dependent variable），而用來做預(yù)測(cè)的屬性稱說明變量（explanatory variable）或自變量（independent variable）。l 描述任務(wù)。這里，目標(biāo)是導(dǎo)出概括數(shù)據(jù)中潛在聯(lián)系的模式（相關(guān)、趨勢(shì)、聚類、軌跡和異常）。本質(zhì)上，描述性數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)通常是探查性的，并且常常需要后處理技術(shù)驗(yàn)證和解釋結(jié)果。
首要重點(diǎn)是去除無效信息次要重點(diǎn)式保證原始信息采集的規(guī)范性，否則無法批量整合。上面保證了，以后就是統(tǒng)計(jì)問題了，需要知道什么就統(tǒng)計(jì)什么。

6，如何處理海量數(shù)據(jù)

在實(shí)際的工作環(huán)境下，許多人會(huì)遇到海量數(shù)據(jù)這個(gè)復(fù)雜而艱巨的問題，它的主要難點(diǎn)有以下幾個(gè)方面： 一、數(shù)據(jù)量過大，數(shù)據(jù)中什么情況都可能存在。 如果說有10條數(shù)據(jù)，那么大不了每條去逐一檢查，人為處理，如果有上百條數(shù)據(jù)，也可以考慮，如果數(shù)據(jù)上到千萬級(jí)別，甚至 過億，那不是手工能解決的了，必須通過工具或者程序進(jìn)行處理，尤其海量的數(shù)據(jù)中，什么情況都可能存在，例如，數(shù)據(jù)中某處格式出了問題，尤其在程序處理時(shí)， 前面還能正常處理，突然到了某個(gè)地方問題出現(xiàn)了，程序終止了。 二、軟硬件要求高，系統(tǒng)資源占用率高。 對(duì)海量的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系統(tǒng)資源。一般情況，如果處理的數(shù)據(jù)過TB級(jí)，小型機(jī)是要考慮的，普通的機(jī)子如果有好的方法可以考慮，不過也必須加大CPU和內(nèi)存，就象面對(duì)著千軍萬馬，光有勇氣沒有一兵一卒是很難取勝的。 三、要求很高的處理方法和技巧。 這也是本文的寫作目的所在，好的處理方法是一位工程師長(zhǎng)期工作經(jīng)驗(yàn)的積累，也是個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。沒有通用的處理方法，但有通用的原理和規(guī)則。 下面我們來詳細(xì)介紹一下處理海量數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)和技巧： 一、選用優(yōu)秀的數(shù)據(jù)庫(kù)工具 現(xiàn)在的數(shù)據(jù)庫(kù)工具廠家比較多，對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理對(duì)所使用的數(shù)據(jù)庫(kù)工具要求比較高，一般使用Oracle或者DB2，微軟 公司最近發(fā)布的SQL Server 2005性能也不錯(cuò)。另外在BI領(lǐng)域：數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，多維數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)挖掘等相關(guān)工具也要進(jìn)行選擇，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。筆者在實(shí)際數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目中，對(duì)每天6000萬條的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使用SQL Server 2000需要花費(fèi)6小時(shí)，而使用SQL Server 2005則只需要花費(fèi)3小時(shí)。 二、編寫優(yōu)良的程序代碼 處理數(shù)據(jù)離不開優(yōu)秀的程序代碼，尤其在進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)處理時(shí)，必須使用程序。好的程序代碼對(duì)數(shù)據(jù)的處理至關(guān)重要，這不僅僅是數(shù)據(jù)處理準(zhǔn)確度的問題，更是數(shù)據(jù)處理效率的問題。良好的程序代碼應(yīng)該包含好的算法，包含好的處理流程，包含好的效率，包含好的異常處理機(jī)制等。 三、對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)操作 對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分區(qū)操作十分必要，例如針對(duì)按年份存取的數(shù)據(jù)，我們可以按年進(jìn)行分區(qū)，不同的數(shù)據(jù)庫(kù)有不同的分區(qū)方式，不 過處理機(jī)制大體相同。例如SQL Server的數(shù)據(jù)庫(kù)分區(qū)是將不同的數(shù)據(jù)存于不同的文件組下，而不同的文件組存于不同的磁盤分區(qū)下，這樣將數(shù)據(jù)分散開，減小磁盤I/O，減小了系統(tǒng)負(fù)荷， 而且還可以將日志，索引等放于不同的分區(qū)下。 四、建立廣泛的索引 對(duì)海量的數(shù)據(jù)處理，對(duì)大表建立索引是必行的，建立索引要考慮到具體情況，例如針對(duì)大表的分組、排序等字段，都要建立相應(yīng) 索引，一般還可以建立復(fù)合索引，對(duì)經(jīng)常插入的表則建立索引時(shí)要小心，筆者在處理數(shù)據(jù)時(shí)，曾經(jīng)在一個(gè)ETL流程中，當(dāng)插入表時(shí)，首先刪除索引，然后插入完 畢，建立索引，并實(shí)施聚合操作，聚合完成后，再次插入前還是刪除索引，所以索引要用到好的時(shí)機(jī)，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考慮。 五、建立緩存機(jī)制 當(dāng)數(shù)據(jù)量增加時(shí)，一般的處理工具都要考慮到緩存問題。緩存大小設(shè)置的好差也關(guān)系到數(shù)據(jù)處理的成敗，例如，筆者在處理2億條數(shù)據(jù)聚合操作時(shí)，緩存設(shè)置為100000條/Buffer，這對(duì)于這個(gè)級(jí)別的數(shù)據(jù)量是可行的。 六、加大虛擬內(nèi)存 如果系統(tǒng)資源有限，內(nèi)存提示不足，則可以靠增加虛擬內(nèi)存來解決。筆者在實(shí)際項(xiàng)目中曾經(jīng)遇到針對(duì)18億條的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理， 內(nèi)存為1GB，1個(gè)P42.4G的CPU，對(duì)這么大的數(shù)據(jù)量進(jìn)行聚合操作是有問題的，提示內(nèi)存不足，那么采用了加大虛擬內(nèi)存的方法來解決，在6塊磁盤分區(qū) 上分別建立了6個(gè)4096M的磁盤分區(qū)，用于虛擬內(nèi)存，這樣虛擬的內(nèi)存則增加為 4096*6 + 1024 =25600 M，解決了數(shù)據(jù)處理中的內(nèi)存不足問題。 七、分批處理 海量數(shù)據(jù)處理難因?yàn)閿?shù)據(jù)量大，那么解決海量數(shù)據(jù)處理難的問題其中一個(gè)技巧是減少數(shù)據(jù)量?？梢詫?duì)海量數(shù)據(jù)分批處理，然后處 理后的數(shù)據(jù)再進(jìn)行合并操作，這樣逐個(gè)擊破，有利于小數(shù)據(jù)量的處理，不至于面對(duì)大數(shù)據(jù)量帶來的問題，不過這種方法也要因時(shí)因勢(shì)進(jìn)行，如果不允許拆分?jǐn)?shù)據(jù)，還 需要另想辦法。不過一般的數(shù)據(jù)按天、按月、按年等存儲(chǔ)的，都可以采用先分后合的方法，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分開處理。 八、使用臨時(shí)表和中間表 數(shù)據(jù)量增加時(shí)，處理中要考慮提前匯總。這樣做的目的是化整為零，大表變小表，分塊處理完成后，再利用一定的規(guī)則進(jìn)行合 并，處理過程中的臨時(shí)表的使用和中間結(jié)果的保存都非常重要，如果對(duì)于超海量的數(shù)據(jù)，大表處理不了，只能拆分為多個(gè)小表。如果處理過程中需要多步匯總操作， 可按匯總步驟一步步來，不要一條語(yǔ)句完成，一口氣吃掉一個(gè)胖子。 九、優(yōu)化查詢SQL語(yǔ)句 在對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢處理過程中，查詢的SQL語(yǔ)句的性能對(duì)查詢效率的影響是非常大的，編寫高效優(yōu)良的SQL腳本和存儲(chǔ) 過程是數(shù)據(jù)庫(kù)工作人員的職責(zé)，也是檢驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù)工作人員水平的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，在對(duì)SQL語(yǔ)句的編寫過程中，例如減少關(guān)聯(lián)，少用或不用游標(biāo)，設(shè)計(jì)好高效的數(shù)據(jù)庫(kù)表 結(jié)構(gòu)等都十分必要。筆者在工作中試著對(duì)1億行的數(shù)據(jù)使用游標(biāo)，運(yùn)行3個(gè)小時(shí)沒有出結(jié)果，這是一定要改用程序處理了。 十、使用文本格式進(jìn)行處理 對(duì)一般的數(shù)據(jù)處理可以使用數(shù)據(jù)庫(kù)，如果對(duì)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理，必須借助程序，那么在程序操作數(shù)據(jù)庫(kù)和程序操作文本之間選擇， 是一定要選擇程序操作文本的，原因?yàn)椋撼绦虿僮魑谋舅俣瓤?；?duì)文本進(jìn)行處理不容易出錯(cuò)；文本的存儲(chǔ)不受限制等。例如一般的海量的網(wǎng)絡(luò)日志都是文本格式或者 csv格式（文本格式），對(duì)它進(jìn)行處理牽扯到數(shù)據(jù)清洗，是要利用程序進(jìn)行處理的，而不建議導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù)再做清洗。 十一、定制強(qiáng)大的清洗規(guī)則和出錯(cuò)處理機(jī)制 海量數(shù)據(jù)中存在著不一致性，極有可能出現(xiàn)某處的瑕疵。例如，同樣的數(shù)據(jù)中的時(shí)間字段，有的可能為非標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)間，出現(xiàn)的原因可能為應(yīng)用程序的錯(cuò)誤，系統(tǒng)的錯(cuò)誤等，這是在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)，必須制定強(qiáng)大的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則和出錯(cuò)處理機(jī)制。 十二、建立視圖或者物化視圖 視圖中的數(shù)據(jù)來源于基表，對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理，可以將數(shù)據(jù)按一定的規(guī)則分散到各個(gè)基表中，查詢或處理過程中可以基于視圖進(jìn)行，這樣分散了磁盤I/O，正如10根繩子吊著一根柱子和一根吊著一根柱子的區(qū)別。 十三、避免使用32位機(jī)子（極端情況） 目前的計(jì)算機(jī)很多都是32位的，那么編寫的程序?qū)?nèi)存的需要便受限制，而很多的海量數(shù)據(jù)處理是必須大量消耗內(nèi)存的，這便要求更好性能的機(jī)子，其中對(duì)位數(shù)的限制也十分重要。 十四、考慮操作系統(tǒng)問題 海量數(shù)據(jù)處理過程中，除了對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)，處理程序等要求比較高以外，對(duì)操作系統(tǒng)的要求也放到了重要的位置，一般是必須使用服務(wù)器的，而且對(duì)系統(tǒng)的安全性和穩(wěn)定性等要求也比較高。尤其對(duì)操作系統(tǒng)自身的緩存機(jī)制，臨時(shí)空間的處理等問題都需要綜合考慮。 十五、使用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和多維數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)量加大是一定要考慮OLAP的，傳統(tǒng)的報(bào)表可能5、6個(gè)小時(shí)出來結(jié)果，而基于Cube的查詢可能只需要幾分鐘，因此處理海量數(shù)據(jù)的利器是OLAP多維分析，即建立數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，建立多維數(shù)據(jù)集，基于多維數(shù)據(jù)集進(jìn)行報(bào)表展現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘等。 十六、使用采樣數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘 基于海量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)挖掘正在逐步興起，面對(duì)著超海量的數(shù)據(jù)，一般的挖掘軟件或算法往往采用數(shù)據(jù)抽樣的方式進(jìn)行處理，這樣 的誤差不會(huì)很高，大大提高了處理效率和處理的成功率。一般采樣時(shí)要注意數(shù)據(jù)的完整性和，防止過大的偏差。筆者曾經(jīng)對(duì)1億2千萬行的表數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，抽取出 400萬行，經(jīng)測(cè)試軟件測(cè)試處理的誤差為千分之五，客戶可以接受。 還有一些方法，需要在不同的情況和場(chǎng)合下運(yùn)用，例如使用代理鍵等操作，這樣的好處是加快了聚合時(shí)間，因?yàn)閷?duì)數(shù)值型的聚合比對(duì)字符型的聚合快得多。類似的情況需要針對(duì)不同的需求進(jìn)行處理。 海量數(shù)據(jù)是發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)數(shù)據(jù)分析和挖掘也越來越重要，從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息重要而緊迫，這便要求處理要準(zhǔn)確，精度要高，而且處理時(shí)間要短，得到有價(jià)值信息要快，所以，對(duì)海量數(shù)據(jù)的研究很有前途，也很值得進(jìn)行廣泛深入的研究。
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