云计算环境中的数据挖掘存储管理设计

1.引言
    Hadoop提供了一个基于HDFs的简单数据库HBase，它的设计思想和数据模型都与Google开发的模型简化的大规模分布式数据库BigTabIe极为相似。HBase不支持完全的关系数据模型，只为用户提供了简单的数据模型，让客户来动态控制数据的分布和格式。从数据模型角度看，HBase是一个稀疏的、长期存储的（存在硬盘上）、多维度的、排序的映射表。这张表的索引是行关键字、列关键字和时间戳。每个值是一个不解释的字符数组，用户需要自己解释存储的字串的类型和含义。这种模型具有很大的灵活性，通过仔细选择数据表示，用户可以控制数据的局部化。但是这种灵活性的代价就是不支持完全的关系数据模型，这导致传统的数据存储格式无法应用于HBase。Google自身的GFS是为网页搜索功能量身定做的，采用BigTable的简单数据模型可以以字符串形式灵活存储网页的URL、时间戳等信息。HDFS的设计完全借鉴了GFS的思想，因此从目前的版本来看，HDFS对网页搜索具有较好的支持，但是对于使用传统的关系数据模型的产品来说，HDFS并不是一个很好的选择，因为它不能提供传统的关系数据库的相关功能。如上所述，以Hadoop为例，目前的开源解决方案并不完全适用于某公司的新产品需求，因此我们需要参照现有解决方案，设计符合自身需要的新方案。
   2.DDF的数据划分策略
    面对大量的异构的用户数据，我们有必要对数据进行划分，以期得到更好的查询性能。
    数据划分策略可分为垂直数据划分（Horizontal panition）和水平数据划分（VerticaI partition），在DDF中同时采用了这两种划分策略。垂直数据划分是按照功能划分：
    （1）首先把对象数据、查询数据和其他数据划分到不同的数据表中（数据库的表）。
    （2）对于对象数据，由于是按对象类型（Object type）访问的，那么我们可以进一步按照对象类型进行垂直划分，把不同类型的对象数据划分到相应的数据表中。
    （3）对于查询数据，在目前的研究阶段，也将其按照对象类型进行垂直划分，存储到相应的数据表中。
    另外，采用对象的全局标识（UID）的哈希值（Hash）进行水平划分，从而将对象数据划分到不同的数据节点（Datanode）的策略，需要面对数据迁移的问题，即当增加新的数据节点时，如何确保原有数据节点上的数据不进行或者尽量少进行迁移。
   3.DDF的数据存储策略
    DDF借鉴了HDFS的设计思想，在架构中引入了数据节点的概念，整个数据存储策略的设计理念如下。
    （1）每个数据划分只可能存放在同一个数据库中，不允许一个数据划分分裂存放在多个数据库的情况出现。但是，具有相同数据对象类型的不同划分可以存放在不同的数据库中。
    （2）允许不同类型的数据（如对象数据和查询数据）采用不同的划分策略。
    （3）概念层次上的划分和存储层次上的数据库是一个多对多的关系，也就是说，我们甚至可以将所有的划分存放在同一个数据库内。这种极端情况同样是被允许的。
    （4）当我们将一个划分指定给一个数据库时，它们的对应关系应被记录，这样在查询数据时可以定位到正确的数据库。
   4.DDF的节点划分策略
    DDF的节点划分策略是建立在数据划分和数据存储策略的基础之上的，节点划分策略从应用层面上描述了DDF各节点的功能。
    对于收到的远程更新和查询操作的请求，调度节点必须进行分析，以判断这些操作的作用域。如果操作与当前位置的数据无关，那么这些更新和查询操作会被拒绝。数据节点则应具有以下功能：
    （1）存储数据。
    （2）处理索引相关的请求。
    （3）处理查询请求。
    （4）负责部分对查询结果进行分页的功能。
    （5）创建并管理集合对象（对缓存的查询）。
    （6）负责对过期数据进行处理，这包括删除与过期数据相关的对象和索引。
    数据节点本身并不关心数据的位置问题，调度节点应该关心数据所处的位置。数据对象的全局标识符决定了它应该位于哪个位置。