有關云計算與云數據管理技術的探討

彭馳

摘 要：隨著計算機技術的快速發展，其在生產、生活中占據著越來越重要的地位，人們也對網絡的應用提出了更高的要求，由此而產生的云技術與云數據管理，為用戶提供了更全面的服務，也使信息領域逐漸走向專業化，改進了數據管理。

關鍵詞：云計算；云數據；管理技術

近年來，我國實現了數據的快速增長，與此同時，用戶對計算機的運算能力的要求也在不斷提高，提高計算機快速解決復雜問題的能力成為了一個亟待解決的問題，云計算也因此而誕生。云計算能夠使計算機的運算模式發生改變，按照用戶的需要設置運算能力和存儲能力，減少了用戶的購買費用，為計算機用戶提供了方便。

1 云計算技術

云計算中的“云”指的是計算機群，在每一個計算機群中都包含大數量的計算機。進行云計算時，所用到的處理數據都儲存在“云端”，運算也都在“云端”上進行。用戶在使用時可以用任意電腦訪問“云”中所儲存的數據。云計算的使用避免了文件的丟失，在運用上也十分便利，同時避免了病毒對文件的破壞。近年來，各大IT企業都推出了云計算應用，但這項技術還處于發展階段。

對于云計算沒有統一的概念，要根據不同的服務模式才能下具體的定義，但其最終目的都是做好用戶服務。在云計算的引用中，用戶要運用虛擬的平臺獲取網絡資源或者完成資源的存儲，與操作自己的計算機資源沒有太大區別。云計算是以利用并行計算解決文本網格計算為基礎，實現分布式處理以及網格處理的改進。其應用能為用戶提供多種服務，如軟件即服務、平臺即服務等，這些服務都能使用戶擺脫細節的干擾，專注于自己的工作。

2 云數據管理技術

云計算需要對海量的信息進行處理，因此，數據管理的實施必須能夠有效管理大量數據，并構建出高效的和擴展式的數據存儲系統。目前的云數據管理技術中，主要使用的有Big Table技術和Hadoop技術。

2.1 Big Table技術

這種技術是Google公司提出的一種云數據管理技術，它是一個大型的數據庫，其作用是將數據結構化。Big Table技術是一種分布式的存儲系統，其應用時為了管理結構化數據，這些數據通常能夠擴展到很大的規模，如在幾千臺服務器中達到Petabytes規模。目前，很多的程序都是建立在Big Table之上，如RSS閱讀器、Orkut、Google Earth等。Big Table是有序且稀疏的映射表，具有很好的伸縮性。其運行包括三個元素，即行、列和時間戳。其中行能夠劃分內容標準，將多個行組合成一個小表。列能夠增強其可續性。時間戳可以存儲不同版本數據。

Big Table的主要組成部分有三個，分別是連接各個客戶端的庫、Table服務器和主服務器。其中主服務器的作用是給Table服務器下達相應的任務，探測其添加狀態和垃圾回收等。Table服務器則負責處理Table的請求，并分割較大的Table，達到需求目的。在使用中，客戶端數據可以直接與Table服務器交流。Big Table使用三層夾模來實現位置信息的存儲，完成信息的構建與互補，當用戶進行數據讀取時，逐層向下讀取，知道找到所需的信息。Big Table在完成任務時，每個Table服務器只分得一個Table，由主服務器對其實行監控，及時調節負載平衡。

2.2 Hadoop技術

這種技術包含Hadoop分布式文件系統與MapReduce編程模式兩個部分。Hadoop技術運用是要符合幾個假設，一是服務器失效是正常的，二是存儲數據是海量的，三是文件不會被頻繁修改。在Hadoop技術中，分布文件系統是由命名節點和數據節點所組成的，其中命名節點存儲的是文件的元數據，其作用是維護系統命名空間和提供文件目錄有關操作。數據節點的作用是存儲實際數據，并負責管理節點上的存儲空間。

由于Hadoop的特殊設置，將失效看做常態，因此會存在多個副本，分布文件系統將一個副本存放在本地計算機的一個節點上，一個存儲在相同計算機的不同節點上，另外一個存儲在其他其他機架的節點上。由于機架的錯誤小于節點錯誤，在這個方法的使用上不會影響到數據的可靠性。其中數據的三分之一副本存在于一個節點，另外三分之二存在于一個機架，這種策略也確保了數據的完整，避免數據丟失。在執行任務的過程中，主節點會對子節點的狀態進行及時檢測，并對子節點加以管理。Hadoop技術對數據的處理是采用由計算到存儲進行推移的策略，在Hadoop中由于存在分布文件系統的支持，數據能夠分布存儲的各節點，在計算時個節點通過讀取自身節點上的數據來進行數據的有效處理，也可以將計算遷移至離數據更近的位置，從而避免了數據的大量傳遞。

3 云數據管理的展望

云計算作為一種新型的商業模式，無論是公司還是個人都可以完成其存儲空間的租賃，這樣計算只需要一個終端，而不必花費大量的資金去購買計算機硬件和設備。但是，現在的數據庫還存在一定缺陷。為此，專業技術人員要加強新技術的開發，合理解決云數據管理中成本高和擴展性不好等問題，使其能夠分析大規模的數據。另外，云數據管理中存在這多種應用，要分別對這些應用做出優化，在運行中不斷積累經驗，做好長期戰斗的準備，使云計算能夠更符合當今的需求。

4 結束語

云計算的應用前景十分廣闊，其存儲大、非確定性等特點為當前的計算機應用提供了新的途徑。但目前云計算技術還沒有形成統一的標準，也面臨著數據安全的問題。因此，要對其加以關注，增加對其問題的探討，提出解決措施，使云計算和云數據管理技術日益完善。

參考文獻

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