摘  要： 移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，各類移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)終端的使用在為移動(dòng)用戶帶來便利的同時(shí),，也為運(yùn)營商提供了海量的可供挖掘數(shù)據(jù)來源,。運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對非結(jié)構(gòu)、半結(jié)構(gòu),、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,，可以有效提高挖掘效率，幫助運(yùn)營商找到潛在商機(jī),、提升用戶體驗(yàn),、進(jìn)行精確營銷。針對大數(shù)據(jù)挖掘中存在的效率問題,，提出了基于改進(jìn)SALS算法的Hadoop推測調(diào)度,，從而減少異構(gòu)環(huán)境下的資源浪費(fèi)，提高大數(shù)據(jù)挖掘效率,。
　　關(guān)鍵詞： 大數(shù)據(jù)挖掘,；Hadoop；推測調(diào)度；SALS

0 引言
　　移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,，隨著3G/4G的普及,，網(wǎng)絡(luò)建設(shè)速度的加快，以及大規(guī)模的數(shù)碼設(shè)備的使用,，移動(dòng)運(yùn)營商業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)張呈幾何級增長[1],。以某省的基本數(shù)據(jù)量為例，其語音通話記錄每天入庫2.5 TB,，SMS話單記錄每天入庫800 GB以上,，MC口信令數(shù)據(jù)每天20 TB，GN口信令數(shù)據(jù)每天8 TB,，警告、性能等數(shù)據(jù)每天約3 TB,。再計(jì)算通過機(jī)器設(shè)備,、服務(wù)器、軟件自動(dòng)產(chǎn)生的各類非人機(jī)會(huì)話數(shù)據(jù),，以非結(jié)構(gòu)和半結(jié)構(gòu)化形式呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)處理的能力范疇,。
　　傳統(tǒng)的RDBMS可以處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，其缺點(diǎn)是系統(tǒng)孤立,、處理數(shù)據(jù)量小,，面對移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代數(shù)據(jù)暴增的特點(diǎn)，IT系統(tǒng)的可擴(kuò)展性,、成本控制,、數(shù)據(jù)有效性挖掘均需要通過低成本的通用設(shè)備，通過構(gòu)建“池化資源”并結(jié)合“大數(shù)據(jù)挖掘”能力來推進(jìn)業(yè)務(wù)進(jìn)展,。
　　池化資源指通過運(yùn)用虛擬化技術(shù),，將單個(gè)物理機(jī)器資源進(jìn)行分割或者將多臺(tái)物理機(jī)器資源進(jìn)行整合，充分利用物理機(jī)的處理能力,，實(shí)現(xiàn)物理機(jī)的高效分配和利用[2],。大數(shù)據(jù)挖掘則針對具有4 V特點(diǎn)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮、去重,、整理,、交叉分析和對比，并結(jié)合關(guān)聯(lián),、聚合等傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[3],。本文通過對現(xiàn)有大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析比對，就其中涉及的數(shù)據(jù)查詢的可優(yōu)化部分進(jìn)行深入討論,。
1 現(xiàn)行的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
　　自大數(shù)據(jù)概念誕生以來,，陸續(xù)出現(xiàn)了多種大數(shù)據(jù)挖掘處理技術(shù)，如果以處理的實(shí)時(shí)性來分類，可以將大數(shù)據(jù)挖掘處理技術(shù)分為兩類：實(shí)時(shí)類處理技術(shù)和批處理技術(shù),。實(shí)時(shí)類大數(shù)據(jù)挖掘處理技術(shù)有Storm,、S4[4]等，而批處理技術(shù)或者稱為線下處理技術(shù)的典型代表則是MapReduce,。對于移動(dòng)運(yùn)營商來講,，實(shí)時(shí)處理能力固然重要，但是通過大批量的線下數(shù)據(jù)處理找到潛在的商業(yè)契機(jī),、提升用戶體驗(yàn),、實(shí)施決策分析、精準(zhǔn)營銷推薦,、運(yùn)營效能提升,、創(chuàng)新商業(yè)模式等對于運(yùn)營商來說更為重要。本文關(guān)注大數(shù)據(jù)批處理中現(xiàn)有技術(shù)的性能提升,。
　　1.1 MPP架構(gòu)新型數(shù)據(jù)庫技術(shù)
　　MPP（Massive Parallel Processing）從構(gòu)成上來講,，是由多個(gè)SMP服務(wù)器橫向擴(kuò)展組成的分布式服務(wù)器集群[5]。但MPP架構(gòu)并不是一種池化資源的大數(shù)據(jù)處理架構(gòu),，集群中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)均可訪問本地資源,，采用Share Nothing結(jié)構(gòu)，集群節(jié)點(diǎn)之間并不存在共享及互訪問的問題,，而是通過統(tǒng)一的互聯(lián)模塊來調(diào)度,、平衡節(jié)點(diǎn)負(fù)載和并行處理過程。其架構(gòu)如圖1所示,。

　　1.2 大數(shù)據(jù)一體機(jī)
　　大數(shù)據(jù)一體機(jī)是商業(yè)公司專門為處理大數(shù)據(jù)而設(shè)計(jì)的軟硬件一體機(jī),，由集成服務(wù)器、存儲(chǔ),、操作系統(tǒng),、數(shù)據(jù)庫軟件、其他數(shù)據(jù)分析軟件等統(tǒng)一封裝在機(jī)箱內(nèi),，經(jīng)過運(yùn)營商對數(shù)據(jù)處理流程進(jìn)行優(yōu)化,，從而形成高性能的大數(shù)據(jù)處理能力。
　　1.3 Hadoop開源大數(shù)據(jù)技術(shù)
　　Hadoop技術(shù)框架是以MapReduce為核心的一個(gè)開源大數(shù)據(jù)處理框架,，其架構(gòu)如圖2所示,。其中，最底層的HDFS為分布式文件系統(tǒng),，底層使用廉價(jià)x86進(jìn)行冗余備份,；MapReduce分為map、shuffle和reduce階段[6],，map階段對處理數(shù)據(jù)進(jìn)行分解映射,，分開處理,，shuffle階段拽取map階段數(shù)據(jù)到reduce端，reduce階段對處理子集進(jìn)行歸約合并,，得到處理結(jié)果,；HBase不同于傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，是一種基于列的分布式數(shù)據(jù)庫,。

　　1.4 小結(jié)
　　三種大數(shù)據(jù)挖掘處理技術(shù)各有特點(diǎn),，綜合比較如下：根據(jù)CAP理論，在兼顧分區(qū)性,、一致性和分區(qū)可容忍性的情況下,，MPP擴(kuò)展能力有限，目前最多可以橫向擴(kuò)展至500個(gè)節(jié)點(diǎn),，并且MPP成本較高,，以處理結(jié)構(gòu)性重要數(shù)據(jù)為主。大數(shù)據(jù)一體機(jī)環(huán)境封閉,，例如Oracle的ExtData,，技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)不清晰，在處理性能上難以做出橫向?qū)Ρ?，且成本高，這里暫不做討論,。Hadoop以處理非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主,，橫向擴(kuò)展能力達(dá)到    1 000個(gè)節(jié)點(diǎn)以上，并且支持廠家和社區(qū)龐大,，成本低廉,，是一項(xiàng)較好的大數(shù)據(jù)挖掘框架技術(shù)。
　　2 現(xiàn)行的Hadoop推測調(diào)度對大數(shù)據(jù)挖掘的影響
　　采用Hadoop開源框架進(jìn)行大數(shù)據(jù)挖掘,，具有較多的便利條件：Hive的使用可以簡化數(shù)據(jù)挖掘程序的編寫,，只需要掌握普通SQL操作即可進(jìn)行程序編寫；基于HDFS和MapReduce的分布式特點(diǎn),，數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)可以在多臺(tái)機(jī)器,、不限地域的情況下實(shí)施，縮短了挖掘時(shí)間,，提高了挖掘效率,。但是，Hadoop對分布式任務(wù)進(jìn)行推測調(diào)度的算法上存在效率問題[7],，下面對該調(diào)度進(jìn)行概要分析,。
　　（1）為防止任務(wù)因機(jī)器故障,、程序意外中斷引起的任務(wù)執(zhí)行時(shí)間過長,，Hadoop啟用了推測調(diào)度，即啟用新節(jié)點(diǎn)對卡殼任務(wù)進(jìn)行重新執(zhí)行；
　?。?）對于每一個(gè)運(yùn)行在節(jié)點(diǎn)上的Task,，其執(zhí)行剩余時(shí)間=（1-當(dāng)前進(jìn)度）/任務(wù)平均計(jì)算速度，其中任務(wù)平均計(jì)算速度=當(dāng)前進(jìn)度/執(zhí)行時(shí)間,；
　?。?）根據(jù)（2）對所有Task執(zhí)行剩余時(shí)間進(jìn)行排序，選出最大的Task,，若其平均計(jì)算速度<其他任務(wù)平均速度,，則對該任務(wù)進(jìn)行推測，啟用新節(jié)點(diǎn)執(zhí)行該節(jié)點(diǎn)的任務(wù),；
　?。?）當(dāng)推測節(jié)點(diǎn)任務(wù)執(zhí)行完畢后，強(qiáng)制結(jié)束執(zhí)行同任務(wù)節(jié)點(diǎn)進(jìn)程,。
　　上述過程在同構(gòu)環(huán)境且多任務(wù)運(yùn)行的情況下,，可以一定程度地避免硬件故障及程序bug對整個(gè)MapReduce的影響。但其存在如下可能的推測調(diào)度缺陷：（1）由于啟動(dòng)新節(jié)點(diǎn)重復(fù)執(zhí)行某任務(wù),，會(huì)造成同時(shí)存在兩個(gè)以上節(jié)點(diǎn)執(zhí)行同樣任務(wù),，造成資源浪費(fèi)；（2）當(dāng)在異構(gòu)環(huán)境下（硬件機(jī)器廠商不同,、運(yùn)行操作系統(tǒng)差異,、機(jī)器性能差異等），任務(wù)節(jié)點(diǎn)的資源性能并不等同,，以上述標(biāo)準(zhǔn)判斷是否需要啟動(dòng)推測調(diào)度,，會(huì)出現(xiàn)較大誤差，形成無效的調(diào)度,，從而使新任務(wù)得不到節(jié)點(diǎn)來執(zhí)行任務(wù),；（3）Hadoop針對Reduce階段任務(wù)劃分為復(fù)制、排序,、歸并,，并規(guī)定每一階段占據(jù)1/3進(jìn)度；然而,，統(tǒng)計(jì)表明,，復(fù)制階段最消耗時(shí)間和資源，明顯存在不合理調(diào)度,。
　　針對這些問題,，本文在SALS算法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，從而提高Hadoop的推測調(diào)度效率,，減少重復(fù)任務(wù),，加快MapReduce的執(zhí)行,。
3 采用改進(jìn)SALS算法對Hadoop推測調(diào)度調(diào)優(yōu)
　　SALS算法原本用于鄰近節(jié)點(diǎn)搜索，首先確定節(jié)點(diǎn)集合,，然后根據(jù)權(quán)重與節(jié)點(diǎn)間舉例建立聯(lián)系圖,。這里，選取節(jié)點(diǎn)集合節(jié)點(diǎn)的判定,，在第二階段根據(jù)Hadoop的推測調(diào)度進(jìn)行修改,。
　　（1）對所有運(yùn)行Task節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排隊(duì),，形成TaskQueue,，該隊(duì)列保存Slave節(jié)點(diǎn)任務(wù)的索引，以節(jié)省空間,；
　?。?）根據(jù)歷史平均速率，對空閑節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排隊(duì),，速率高節(jié)點(diǎn)在隊(duì)列頭部,，從未運(yùn)行過節(jié)點(diǎn)速率為所有空閑節(jié)點(diǎn)平均速率，插入到隊(duì)列中,，形成FreeQueue,；
　　（3）對TaskQueue進(jìn)行動(dòng)態(tài)排隊(duì),，每1分鐘1次,，并對隊(duì)尾節(jié)點(diǎn)進(jìn)行判定：
　　（a）運(yùn)行時(shí)間超過其他節(jié)點(diǎn)運(yùn)行時(shí)間的1.5倍,；
　　（b）若為非Reduce任務(wù),，任務(wù)進(jìn)度與上次更新差別在10%以內(nèi),；
　　（c）若為Reduce任務(wù),，根據(jù)shuffle數(shù)據(jù)量更新進(jìn)度,，任務(wù)進(jìn)度與上次更新差別在10%以內(nèi)。
　?。?）符合（3）-（a）且符合（3）-（b）或（3）-（c）時(shí),，對隊(duì)尾任務(wù)啟動(dòng)新節(jié)點(diǎn)進(jìn)行執(zhí)行，立即結(jié)束當(dāng)前節(jié)點(diǎn)并做標(biāo)記,，形成BugQueue以備檢查節(jié)點(diǎn)狀態(tài),。
4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
　　為檢驗(yàn)上述算法的有效性，啟用1臺(tái)機(jī)器作為主節(jié)點(diǎn)（2 GB內(nèi)存,，80 GB存儲(chǔ),，Ubuntu OS）,，4臺(tái)機(jī)器作為從屬節(jié)點(diǎn)（分別為1 GB、256 MB,、256 MB,、512 MB內(nèi)存，兩個(gè)Ubuntu OS,，兩個(gè)Red Hat OS）進(jìn)行試驗(yàn),。先后部署Hadoop環(huán)境和改進(jìn)推測調(diào)度的Hadoop環(huán)境進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果如圖3所示,。

　　實(shí)驗(yàn)表明,，基于改進(jìn)的SALS推測調(diào)度相較于基礎(chǔ)Hadoop推測調(diào)度能提高40%左右的時(shí)間，達(dá)到了改進(jìn)目的,。采用該改進(jìn)的SALS算法后,，可以減少重復(fù)任務(wù)的執(zhí)行數(shù)量并及時(shí)釋放可能存在問題的節(jié)點(diǎn)以備檢查。合理更新Reduce任務(wù)進(jìn)度,，減少出現(xiàn)活躍任務(wù)節(jié)點(diǎn)被關(guān)閉現(xiàn)象,。加強(qiáng)推測調(diào)度的準(zhǔn)確性，對節(jié)點(diǎn)資源進(jìn)行高效利用,，提高了大數(shù)據(jù)挖掘的效率,。
5 結(jié)論
　　移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，大數(shù)據(jù)技術(shù)在數(shù)據(jù)挖掘方面所起的作用越來越重要,。針對其中可以優(yōu)化改進(jìn)的流程和技術(shù)環(huán)節(jié)還有許多可以深究之處,。基于改進(jìn)的SALS算法優(yōu)化的推測調(diào)度,，在流程方面優(yōu)化了大數(shù)據(jù)挖掘,，提高了Hadoop推測調(diào)度的準(zhǔn)確性和有效性。除此之外,，大數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化,、大數(shù)據(jù)不同架構(gòu)之間的融合使用等均值得進(jìn)一步研究。
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