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大數據
- 2. 書名:挑戰大數據 • 作者: 陸嘉恒 • 陸嘉恆，中國人民大學教授 • 研究方向： – XML數據管理，數據挖掘，大數據處理技術，雲計算技術等 • 2001年獲上海交通大學計算機專業碩士學位 • 2002至2006年在新加坡國立大學攻讀博士學位 • 已在SIGMOD，VLDB，ICDE等國際一流的數據庫會 議和期刊上發表了三十餘篇論文
- 3. 書大綱 • 概論 • 資料一致性理論 • 資料儲存模型 • 資料分區與放置 • 巨量資料處理方法 • 資料複製與容錯技術 • 資料壓縮技術 • 快取技術 • 各資料庫介紹 • 分散式快取系統 • 企業應用
- 5. Big Data是什麼? • Big Data是高容量、高成長量、高變化性的資訊 資產，能提高資訊用途，以協助我們進行決策
- 6. How big?
- 8. Big Data不只談資料的分析 • 訂出需求 • 取得這些數據 • 資料儲存、備份的問題 • 資料的處理問題
- 10. 電子商務購物車的應用情境
- 12. 影響Big Data的發展因素 • 過去的作法多仰賴建置資料倉儲，透過抽取－轉換－載入（Extract－Transform－Load， ETL）工具，讓資料經過整理後存到資料庫裡，才能進行分析。 – 這麼大量的資料要做分析，要建置一套價格不斐的倉儲平台，效益不高。 • 以往的做法是全部匯入關聯式資料庫用統一模式做，資料庫有固定模式、資料型態， 且資料已經過整理，所以只要用標準SQL語言，就可以做各種形式的處理 • 於是轉向尋求另一種實作方式，也就是NoSQL，把商業智慧要做的分析演算， 直接在檔案存放的位置執行，不必再透過倉儲系統與ETL工具，且可以達到 分散式的處理，再把結果送回資料庫。 • 反觀，NoSQL要把運算行為在資料庫外部執行，表示要先知道檔案格 式的規則，及其儲存的方法，才有能力去撰寫資料分析的程式，在各 個儲存點做分散式運算處理後取回，效能雖好，門檻相對也較高。
- 14. CAP 理論 1.C: Consistency 一致性 2.A: Availability 可用性 3.P: Partition Tolerance分區容錯性 • 一個分布式系統不可能同時很好的滿足一 致性，可用性和分區容錯性這三個需求， 最多只能同時較好的滿足兩個 • 目前眾多的分布式數據系統通過降低一致 性來換取可用性。
- 15. ACID • 原子性、一致性、獨立性、持久性 • ACID特性對於大型的分佈式系統來說，適 合高性能不兼容的 • 你在網上書店買書，任何一個人買書這個過程都會鎖住數據庫直到買書行為 徹底完成（否則書本庫存數可能不一致），買書完成的那一瞬間，世界上所 有的人都可以看到熟的庫存減少了一本（這也意味著兩個人不能同時買書）。 這在小的網上書城也許可以運行的很好，可是對Amazon這種網上書城卻並不 是很好。
- 16. BASE • 強調可用性的同時，引入了最終一致性這 個概念 • 而對於Amazon這種系統，他也許會用cache系統，剩餘的庫存數也許是之前 幾秒甚至幾個小時前的快照，而不是實時的庫存數，這就捨棄了一致性。並 且，Amazon可能也捨棄了獨立性，當只剩下最後一本書時，也許它會允許兩 個人同時下單，寧願最後給那個下單成功卻沒貨的人道歉，而不是整個系統 性能的下降。 ACID BASE 強一致性 弱一致性 隔離性 可用性優先 採用悲觀保守方法 採用樂觀方法 難以變化 適應能力強
- 18. NoSQL資料庫 • 關聯式資料庫（如：Oracle、MS-SQL、MySQL..）對於 每日需應付增加的社群網站大量資料存取早就不敷需求 • 任何大數據的web系統，都非常忌諱多個大表的關聯查詢， 以及復雜的數據分析類型的複雜SQL報表查詢。 • NoSQL 基本上拋棄了傳統的 SQL 思想，轉而靠往 CAP 定理 • 由於採用最終一致性 ，因此大幅改進了可用性與延展性。 此一典範通常稱之為 BASE理論 • Google的BigTable，Amazon的Dynamo，開放原始碼計 畫上則有HBase，Apache的Cassandra ， Facebook為例， 使用自行開發的 Cassandra 資料庫
- 21. NoSQL資料庫儲存模型 1.鍵值儲存 – 優點 • 模型簡單易於實現 • 單筆資料進行查詢修改 • 高平行讀寫效能 – 缺點 • 批次資料操作效能差 • 資料無結構化 應用場景： 1.內容快取，處理大量資料的高負載 2.紀錄檔系統 KEY VALUE Name:101 Bill Name:102 Steve Message:201 “Microsoft is great!” Message:202 “U mean the beautiful” Name-Message:1 101:201 Redis、Dynamo
- 22. NoSQL資料庫儲存模型 2.列式儲存 • 儲存資料時回繞著列，而非行 • 相似的列放一起組成列簇，加速列的儲存與查詢 – 優點 • 查詢迅速、可擴充性強，更容易進行分散式擴充 – 缺點 • 功能相對有限 應用場景： 1.分散式檔案系統 Id Name Company Birthday email 101 Bill Microsoft 1955-10-28 bill@micosoft.com 102 Steve Apple 1955-2-24 steve@apple.com Bigtable、 Hbase、 Cassandra
- 23. NoSQL資料庫儲存模型 3.文件儲存 • 鍵值資料庫升級版，允許在儲存的值中在巢狀結構鍵值 • 可對值建立索引，方便上層運用 • 資料主要以JASON格式儲存 • 優點 – 資料要求不嚴格，不需要先定義結構 • 缺點 – 查詢效能不高，缺乏統一查詢法 應用場景： 1.WEB應用 CouchDB、MongoDB
- 24. NoSQL資料庫儲存模型 4.圖形儲存 • 包含節點、關係、節點與關係上面的屬性 • 使用者為節點，屬性附著於所屬的節點 • 關係(邊)為訊息發送，以向量表示方向，屬性附著於所屬的關係(邊) • 優點 – 利用圖結構演算法提高效能 • 缺點 – 功能相對有限，不方便進行分散式叢集解決方案 應用場景： 1.社交網路 2.推薦系統 3.關係圖譜 Name:Bill Company:microsoft Name:Steve Company:Apple Msg:Windows’ Great Msg:U mean the Blue Screen? Neo4j
- 27. CouchDB Redis MongoDB Riak Membase 開發 語言 Erlang C/C++ C++ Erlang，C，Javascript Erlang，C 優點 數據一致性, 易用 運行非常快 保留了SQL一些的 特性（查詢，索引） 具備容錯能力 兼容Memcache， 兼具持久化和支 持集群 適用 場景 積累性的、 較少改變的 數據 數據變化快 數據庫大小 可遇見（內 存容量）的 應用程序 動態查詢; 索引比 map/reduce方式更 合適時; 跟 CouchDB一樣,但數 據變動更多. 多站點複製 單個站點的擴展性 可用性及出錯處理有要 求的情況 適用於需要低延 遲數據訪問，高 並發支持以及高 可用性 舉例 CRM、CMS 股票價格、 數據分析、 實時數據蒐 集、 實時通訊 Mysql/PostgreSQL 場合，但是無法使 用預先定義好所有 列的時候 銷售數據蒐集、 工廠控制系統 低延遲數據訪問 比如以廣告為目 標的應用、 web 應用比如網 絡遊戲 NoSQL資料庫
- 28. NoSQL資料庫 Cassandra Hbase 開發 語言 Java Java 優點 對大型表格 支持得最好 支持數十億 的列 適用 場景 寫操作多過 讀操作,實時 數據分析 適用於偏好 BigTable， 需要對大數 據進行隨機、 實時訪問的 場合 舉例 銀行業 金融業 Facebook
- 30. 企業應用(Facebook) Facebook作為最大的社群網站，目前流量排名世界第二 • 龐大資料量 – Facebook估計擁有超過六萬台伺服器。 – 所有Memcached的執行程式所儲存的資料總量達300TB。 – Hadoop跟Hive叢集是由三千台伺服器組成。每台都是八核心， 32GB記憶體，12TB硬碟。結果是24000核心，96TB記憶體與 36PB的儲存空間。 – 每天有一千億次的點擊，光log也有130TB。 Facebook主要使用了哪些技術來架構這個系統?
- 31. 雲端運算平臺Hadoop • Hadoop是以java寫成 • 提供大量資料的分散式運算環境 • Hadoop的架構是由Google發表的BigTable及Google File System等文章提出的概念製成 Hadoop組成元件
- 32. HBase • Hbase為Hadoop所使用的資料庫 • 一種分散式儲存系統 – region server – master server • 備高可用性、高效能，以及容易擴充容量及效能的特性 • 以Hadoop分散式檔案系統(HDFS)為基礎 • 提供類似Bigtable的功能，HBase同時也提供了MapReduce程式設計 的能力 • 每一筆資料都有一個時間戳記 (timestamp)
- 33. MapReduce • 定義: – Hadoop Map/Reduce是一個易於使用的軟體平台，以MapReduce為基礎的應用程 序，能夠運作在由上千台PC所組成的大型叢集上，並以一種可靠容錯的方式平行 處理上P級別 • Hadoop適用於大規模資料集、可拆解的運算、批次處理、預先運算 • Map映射、Reduce化簡 • 流程圖解:
- 34. Hbase&MapReduce
- 35. Hadoop Distributed File System (HDFS) • Hadoop系統中大量的資料和運算時產生的暫存檔案，都是存放在這 個分散式的檔案系統上 • 分散式的儲存環境，提供單一的目錄系統 (Single Namespace)，一 個典型的超大型分散式檔案系統 • 具容錯能力、高效率且超大容量的儲存環境 • Write Once Read Many存取模式 • HDFS概念： – 是認為移動運算到資料端通常 比移動資料到運算端來的成本低
- 38. 資料分區 • 將大表和索引分成可方便管理的小區塊，避免直接將每一 個表坐為一個大的物件進行管理，為大量資料提供可伸縮 的效能。 • 分而治之 1.加強資料的可管理性、可用性、效能 2.使得查詢操作不用在整個資料庫進行 3.維護範圍可針對分區進行，效率提升 • 範圍分區、列表分區、雜湊分區
- 39. 範圍分區 • 最早最經典的分區演算法 • 根據值的範圍進行資料的劃分 優點： – 在時間週期資料儲存時顯得特別出色 • 資料以星期分區為例： CREATE TABLE sales ( acct_no NUMBER(5), person VARCHAR(50), sales_amount NUMBER(8), week_no NUMBER(2) ); PARTITION BY RANGE (week_no) ( PARTITION p1 VALUES LESS THAN (4) TABLESPACE data0, PARTITION p2 VALUES LESS THAN (8) TABLESPACE data1, PARTITION p3 VALUES LESS THAN (53) TABLESPACE data2, ); …
- 40. 列表分區 • 當資料為離散數值時，且要求資料重複率高 • 分區之間沒有連結關係，不均勻 • 適合於對資料的離散值進行控制 • 指支援單一欄位 • 優點： – 可透過分區來很方便尋找對應的資料 CREATE TABLE sales_list ( Salesman_id NUMBER(5), Salesman_name VARCHAR(30), Salesman_state VARCHAR(20),, Sales_date Date ); PARTITION BY LIST (Salesman_state) ( PARTITION sales_west VALUES (‘Chengdu’), PARTITION sales_west VALUES (‘Shanghai’,’Dalian’,’Qingdao’), );
- 41. 雜湊分區 • 要求資料重複率低 • 追求資料在分區上均勻分布的特性 • 給定分區數量、雜湊函數，資料庫會自動完成對應的工作 SQL>create table hashtest partition by hash(object_id) partition 4 as Select * from dba_objects;
- 42. 資料放置(一致性雜湊演算法)
- 44. 資料備份 • 目的: – 資料遭到破壞，能夠及時從備份資料庫中恢復 – 資料複製，可增加進行讀取時的效率，節約很 多時間 • 限制: – 需要大量的時間與空間 – 複製資料的過程中，常常會發生差錯，需要進 行資料容錯與對應的故障處理
- 45. 資料備份 • Dynamo的複寫原則 – key-value模式 – 儲存按照一致性雜湊 • 要儲存的資料先按照其鍵值K找到相對應的位置 • 每個資料會被複製到N個主機上 A G F B C DE K
- 47. 資料壓縮 • 資訊爆炸，如何管理這些巨量資料？ • 如何把這資料儲存起來？ • 資料壓縮定義： – 在不遺失資訊的前提下，縮減資料量以減少儲存空間，加強其傳 輸、儲存、處理效率的一種技術，或按照一定的演算法對資料進 行重新組織，減少資料的容錯和儲存的空間 • 目標： – 用最少的空間儲存最多的資訊 AAAAAAAAA……..AAAAAAAA 1,000,000 個 A
- 48. 傳統的壓縮技術 • 一般可分為無失真壓縮與失真壓縮 1.無失真壓縮: – 得到的壓縮資料與原來資料完全相同 – 霍夫曼演算法、LZ77壓縮演算法 2.失真壓縮: – 得到的壓縮資料與原來資料有所不同 – 適用於不影響人對原始資料的理解 – 離散餘弦轉換、分形壓縮、小波壓縮、線性預測編碼等
- 52. Oracle 混合列壓縮(HCC) • Oracle採用行儲存的形式來儲存資料，並且採用混合列壓 縮技術 • HHC以區塊(block)的形式來組織資料，同時採用行儲存與 列儲存 • 列壓縮之所以能取得很高的壓縮率，是因為同一列的資料 形態和值常常都很接近，重複的內容也比較多，位壓縮提 供了很大的空間 • HCC對於倉庫壓縮和歸檔壓縮都是有效技術 擷取自<挑戰大數據> 7-11
- 53. 分散式快取的產生 • 大幅提升系統查詢效能 • 提供一個緩衝層 • 可橫跨多個伺服器，能在大小和處理能力 上進行擴充 －記憶體價格愈來愈便宜 －網路卡速度愈來愈快 －對節點的伺服器要求不高
- 55. 衡量可用性 • 能夠不在停止整個快取叢集的情況下移除快取伺服器嗎？ • 能夠不在停止整個快取叢集的情況下增加快取伺服器嗎？ • 能夠不在停止整個快取叢集的情況下增加新的用戶端嗎？ • 能夠不在停止整個快取叢集的情況下增加記憶體大小嗎？ 停下來的因素愈少，說明快取可用性愈高
- 56. 內部機制 • 真正需要快取的為動態資料 – 生命週期短 • 快取動態資料加強系統性能 • 生命期機制、一致性機制、換出機制
- 57. 生命期機制 • 數據可以在快取中存在多長時間，然後將其自動移除 1.絕對時間 – 從現在開始10分鐘後過期 – 到晚上12點過期 – 更新無效資料 2.滑動時間(閒置時間) – 閒置10分鐘無被讀或修改為過期 – 及時清理不用的資料
- 59. 分散式快取拓撲結構 • 可擴充性 1.複製式拓撲 – 適用於讀頻繁的應用 2.分割式拓撲 – 將快取資料分成不同部分，每台伺服器儲存一部份資料 3.用戶端快取拓撲 – 適用於讀頻繁的應用