大数据存储技术分类模型构建

申剑

摘要：随着社会的发展，大数据时代终于到来，在大数据的帮助下，社会生活都得到了极大的优势和帮助。而众多的数据信息需要有科学的存储技术作为支撑，通过各种先进的方式进行存储与获取，从而更好地处理和分析大数据带来的多样信息资源。大数据的来源是各种各样的，比如大数据有不同的频率和量，大数据的速度类型与真实性也各不相同。需要我们在存储大数据的过程中，涉及到更多方面的维度，从而更好地治理大数据，保证大数据的安全性。构建合适的大数据分类模型需要更完备的解决对策，结合重多因素进行处理与分类。

关键词：大数据;存储技术;分类模型构建

在大数据时代下，在不同的渠道中得到的原始数据往往没有一致性，而且数据的结构比较混杂，数据的量也在不断地增长，导致单机系统的性能不稳定逐渐下降，不断提升硬件配置无法保证数据的增长速度。导致传统的大数据存储技术没有可行性。大数据技术是通过非传统工具进行的对大量数据展开结构化处理，并构建半结构化和非结构化的数据模型，从而保证其分析和预测的数据结果更加准确，有更完善的存储技术，本文针对大数据存储技术的分类模型构建进行了分析探讨。

一、大数据概述

大数据的数量非常巨大，而且比较难以收集和处理，有很难分析的数据集。在传统基础设施中无法得到长期的保存，企业中IT基础设施的规模也比较庞大，因此，业内对大数据分类存储技术的应用有非常的期望，其中的商业信息积累越多其带来的价值就会越大。因此，需要技术人员把数据带来的价值挖掘出来。在大数据存储分类模型构建技术的增长下，逐渐产生了很多独特的架构，也加快了大数据的存储和计算技术的发展。处理大数据存储需求是一个比较新的挑战。往往大数据的硬件发展需要软件推动。因此，我们可以明显的分析出，大数据存储分类模型应用的需求正在影响数据的存储和基础设施发展。然而在不同的角度出发，这对于存储商与其他的IT基础设施厂商也是一个新的机遇。随着大数据的存储结构化和非结构化，大数据的数量有了持续性的增长，分析数据的来源也会更加多样化。在这之前，人们对于存储系统的设计并不能满足大数据应用的要求。存储商意识到后，就会修改存储系统的架构设计，从而更好地适应新的要求。

二、大数据存储技术分类模型构建意义

大数据存储技术是大数据领域的另一个关键数据，人们利用分布式存储代替集中式存储，用更廉价的机器代替之前昂贵的机器，让海量存储的成本大大降低。从Bigtable开始各式各样的存储引擎如雨后春笋兴起，以下就是几个极具代表性的大数据存储引擎。

大数据存储的目的是要利用大数据存储器将收集到的数据有效存储起来，建立一个比较完善的数据库，再通过大数据的管理与调用，从而保证大数据得到存储和管理。大数据存储技术的研究重点是大数据的结构化、半结构化和非结构化的大数据，从而展开管理和处理。让大数据实现存储表示，可以有可靠的处理与有效的传输等等。从而对大量的文件进行存储和管理，把小文件有效存储和索引管理，让系统有可扩展的可靠性。Web 数据可以满足大数据的存储，使大数据处理技术有更加广泛的了解和应用，并开发出更多的大数据开源工具。大数据存储技术是大数据领域的关键数据，可以用分布式存储技术代替集中式存储方法，用价格低的机器取代价格高的机器，存储成本就会降低。除此之外，使用LSM技术，还可以让数据性能得到大幅度的提高。

三、大数据分类模型构建建设方案

互联网领域中包含了大量的数据，而且业务要求的时效有较高的要求，很多都是实时要求。互联网行业带来的业务有比较频繁的变化，和传统行业不同的是，使用自顶向下的方法可以建立永久的数据仓库，新的业务也可以在短时间内融入到数据库中，老业务方便从现有的数据库中下线。

1.数据库的分类模型构建架构

数据源是数据的主要来源，互联网公司的数据来源于公司不断扩张的规模，会有递增的趋势，也会有不同的业务源。数据系统的数据表往往会单独存储一份，称之为ODS层，是维度建模生成的事实表与维度表层加工数据的来源，也是ODS层存储历史增量的数据或全量数据。数据仓库汇总层是数据仓库的主题内容。DWD和DWS层的数据是ODS层转换加载生成的，它们往往是维度建模理论构建成的，通过一致性维度保证子主题有一致的维度。把DWD和DWS的明细数据进行汇总，再把结果同步到DWS数据库的各个应用当中。数据采集的任务是将数据从数据源中清洗或存储。首先做sdk埋点，再实时采集访问数据，简单清洗之后存入hdfs。数据存储是在企业扩张规模之后，大公司产生的数据数量可以达到PB级，以往的数据库无法满足其存储要求。在离线计算的过程中，并没有较高的实时性要求，Hive一般是首先选择的方法，有比较丰富的数据类型与内置函数。ORC/PARQUET文件存储格式的压缩比比较高，比较适合SQL支持，Hive基于结构化数据基础上，会比MapReduce的统计分析更加高效，SQL能够完成需求，开发MR要上百行的代码。在实时计算的过程中，flink是比较好的选择，目前基本上都是支持java的。数据同步是不同数据存储系统间进行数据迁移的，hdfs上的业务与应用往往会由于效率低的原因无法从HDFS上直接获得数据，需要把hdfs上的数据统一汇总，然后才可以有数据同步，Sqoop往往很繁重，需要启动MapReduce访问业务数据库。HBASE的数据往往是添加式，对频繁改动的数据有多个副本，无法合理维护数据。

2.维度建模

维度建模是用于分析型数据库和数据集市建模的一种方法。往往会涉及到维度和事实。维度是维度建模过程的基础，在维度建模时要把度量作为事实，把环境作为维度，维度可以分析事实中的多样环境。在分析交易的过程中，要通过买家和卖家等维度，对交易的环境进行描述。事实是数据存储分类模型构建的核心，会围绕业务的过程进行设计，获取描述业务过程，从而表达业务的过程，包括引用的维度的度量。事实表中用来记录表达的业务细节是粒度。粒度一般有两种表述方式，维度属性组合表示细节的程度和具体业务的含义。

维度建模包括星形模式，是星形模式中比较常用的建模方式，星形模式的維度建模由事实表与维表组成，维表只与事实表有关系，和维表之间并没有一定的关联。而维表的主码都是单列，而且主码会放置于事实表当中，是两边连接的外码。事实表围绕核心呈现星形的分布方式，雪花模式是星形模式的扩展，维表可以向外连接多个子维表。星形模式当中维表的雪花模式比较大，不满足规范化的设计要求。雪花模型相是把星形模式的大维表拆分为小维表，从而可以满足规范化的设计要求。这种模式在实际应用过程中并不多见，往往会导致开发有比较大的难度，数据也会比较冗余。星座模式是星型模式的扩展，维度空间内的事实表并非一个，维表可以被多个事实表用到。在业务后期的发展阶段，大部分数据分类模型构建都会用星座模式。

结语：

综上所述，大数据存储与管理的技术对整个大数据系统都至关重要，数据存储与管理的好坏直接影响了整个大数据系统的性能表现。大数据存储技术分类模型构建是综合性的技术。如果该企业有比较复杂的业务时，需要专门团队和专业业务人员进行共同合作，从而才可以完成。因此，构建优秀的大数据存储技术分类模型构建一定要有坚实的数据仓库，也要有建模的技术，同时还要对现实业务进行清晰透彻的理解和分析。除此之外，大数据分类模型的架构并非技术越多越好的，而是要能够满足相关的需求，将其化繁为简形成一个稳定的模式。

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