基于大数据的秒级查询实现
摘 要：传统的关系型数据库，在单表中数据量达到上千万时，不论怎么优化，查询速度都难令人满意，用分布式并行处理的大数据环境来处理数据读写速度问题，用分布式列存储数据库提高表中数据检索速度，在性能上会有比较显著的提升。
毕业论文网 /2/view—12008541.htm 关键词：大数据；分布式；Hadoop；并行运算 一、背景和目的 随着社会逐步步入信息时代，各行各业的信息化建设都进行跨越性的发展，各类型数据呈现爆炸式增长。
国际数据公司IDC2011年发布的Digital Universe Study，全球信息总量每两年就会增长一倍，在2011年，全球被创建和被复制的数据总量为1.8ZB（1.8万亿GB），预计到2020年这一数值将增长到35ZB。
数据量每上升一个数量级，就会要求IT具备相应的高效率处理能力（包括存储、运算、查询、展现及成本等），大数据Hadoop系统为提升IT的数据处理能力在效率及性能方面提供了较好的支持。
Hadoop系统基础的组件包括了HDFS、MapReduce和HBase，HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce为海量的数据提供了计算，HBase则提供高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式大规模结构化存储集群。
HDFS采用分布式技术和低成本存储设备解决了对全类型数据（结构化、半结构化、非结构化）的存储、查询，MapReduce是并行处理大数据集的软件框架，使大数据集能在分布式环境下进行并行运算，HBase是一个分布式、面向列的适合于非结构化数据存储的数据库，可通过HBase中数据表的rowkey实现快速检索查询。
二、实例系统环境搭建 运行环境需搭建一个最基础的Hadoop系统运行环境，实验环境安装步骤：（1）软件系统环境准备，安装操作系统、网络配置能相互ping通，按照Hostname定义服务器名称，并在 /etc/hosts中增加集群中3台服务器的名称和ip；（2）安装jdk，配置jdk运行环境，需要在集群中的三台服务器上都安装；（3）创建Hadoop运行账户；（4）在3台服务器之间配置SSH无密码登录；（5） 安装配置Hadoop；1） 用Hadoop运行账户解压安装文件；2）用root用户在/etc/profile中配置Hadoop运行环境变量，需要在集群中的三台服务器上都配置修改；3）修改Hadoop运行配置文件core—site.xml、hdfs—site.xml、yarn—site.xml和slaves文件；4） 同步/etc/hosts、/etc/profile和Hadoop运行配置文件core—site.xml、hdfs—site.xml、yarn—site.xml；5） 启动 Hadoop并检查Master和Slave的进程，并验证集群是否可用。
三、设计及实现 本次实现中利用交通运营车辆的GPS定位信息数据，数据文件大小约300G，记录总条数约20亿条，数据中包括车辆基本信息（车牌号、车牌颜色、车辆归属行业、车辆归属省市等）和车辆定位信息（定位时间、经度、纬度、车辆状态等）。
1、HBase数据表设计原则：1） 建表时按照车辆归属省市划分region（提升数据读写性能）；2） 数据表中rowkey定义为：车牌号_车牌颜色_定位时间；3） 车辆基本信息和车辆定位信息都放在一个family（列簇），字段信息可自动扩展。
参考建表脚本：create ‘gpsinfo‘， {NAME => ‘vehicle‘， COMPRESSION => ‘SNAPPY‘}， {SPLITS => [‘京‘，‘吉‘，‘辽‘，‘蒙‘，‘晋‘，‘冀‘，‘津‘，‘新‘，‘宁‘，‘青‘，‘甘‘，‘陕‘，‘藏‘，‘云‘，‘贵‘，‘川‘，‘渝‘，‘琼‘，‘桂‘，‘粤‘，‘湘‘，‘鄂‘，‘皖‘，‘鲁‘，‘赣‘，‘闽‘，‘豫‘，‘浙‘，‘苏‘，‘沪‘，‘黑‘]}。
2、本实现中数据处理流程如下描述：1） 从数据源（离线文件）中读取数据，并进行初步清洗写入HDFS中（生成rowkey）； 2）编写MapReduce程序将清洗后HDFS文件生成HBase的 HFile文件；3） 通过BulkLoad方式将MapReduce生成的HFile加载到HBase中；4）HBase中表数据保存在HDFS上；5） 通过 HBase的api提供对外的快速查询接口。
四、实例运行结果 在通过发布出去的接口调用后，数据查询反馈速度达到了秒级（内网在2秒内），利用传统的设计实现模式会远远大于这个时间，所以大数据查询必将是未来发展的趋势。
参考文献： [1] 董西成，蔡斌，陈湘萍（著）《hadoop技术内幕》机械工业出版社2013—05—01 [2] 作者：（英）Garry Turkington译者：张治起《Hadoop基础教程》人民邮电出版社2014—01—01。