基于Hadoop的海量車牌圖像處理優(yōu)化技術(shù)

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(成都理工大學(xué) 工程技術(shù)學(xué)院，四川 樂山 614007)

0 引 言

面對海量的車牌數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的基于終端的車牌識別系統(tǒng)受到很大的挑戰(zhàn)。Hadoop云計算平臺具有強大的海量數(shù)據(jù)分發(fā)、存儲以及對大數(shù)據(jù)進行并行運算的能力，是大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的首選。HDFS和MapReduce是Hadoop框架的核心，然而，HDFS設(shè)計的初衷是為了能夠存儲和分析大文件，并且在實際應(yīng)用中取得好的效果，但卻不適合處理大小在10 KB～1 MB的海量車牌圖像小文件。這是因為HDFS集群下每一個小文件均占據(jù)一個Block，海量的小文件會消耗大量NameNode內(nèi)存，另外，Hadoop會為每個文件啟動一個Map任務(wù)來處理，大量的時間花費在啟動和關(guān)閉Map任務(wù)上，從而嚴(yán)重降低了執(zhí)行速率。因此，Hadoop在存儲和處理海量小文件時，存儲效率和性能會大幅下降。

文中在分析現(xiàn)有解決方案的基礎(chǔ)上，利用CFIF將小文件打包分片，以解決HDFS在存儲海量小文件時的瓶頸問題，以及MapReduce的執(zhí)行效率問題。

1 HDFS小文件問題

HDFS(Hadoop distributed file system)[1-3]是用Java開發(fā)的能夠運行在通用機器上的具有高容錯性、高吞吐量的分布式文件系統(tǒng)。HDFS基于M/S模式，由一個NameNode節(jié)點和若干DataNode節(jié)點構(gòu)成。NameNode是主控服務(wù)器，其職責(zé)是維護HDFS命名空間，協(xié)調(diào)客戶端對文件的訪問和操作，管理元數(shù)據(jù)并記錄文件數(shù)據(jù)在每個DataNode節(jié)點上的位置和副本信息[4-6]。DataNode是數(shù)據(jù)存儲節(jié)點，在NameNode的調(diào)度下，負(fù)責(zé)客戶端的讀寫請求以及本節(jié)點的存儲管理[7-8]。

1.1 問題描述

(1)NameNode內(nèi)存瓶頸。

HDFS中所有元數(shù)據(jù)信息都存儲在NameNode內(nèi)存中。HDFS在設(shè)計時，每一個文件、文件夾和Block大約占150 Byte。假設(shè)HDFS集群中有100萬個小文件，每一個小文件均占據(jù)一個Block，就至少需要3G內(nèi)存[9]。所以，海量的小文件會占用大量NameNode內(nèi)存，造成NameNode內(nèi)存的嚴(yán)重浪費，極大限制了集群中文件數(shù)量的規(guī)模，成為HDFS文件系統(tǒng)的一大瓶頸。

(2)數(shù)據(jù)訪問效率低。

在M/S模式下，所有的數(shù)據(jù)讀寫請求大都要經(jīng)過NameNode，當(dāng)存儲海量小文件時，NameNode會頻繁地接受大量地址請求和處理數(shù)據(jù)塊的分配。此外，海量小文件一般分儲于不同的DataNode上，訪問時要不斷地從一個DataNode切換到另一個DataNode，嚴(yán)重影響了訪問效率和性能[10-11]。此外，客戶端在讀取海量小文件時，需要與NameNode節(jié)點頻繁通信，極大降低了元數(shù)據(jù)節(jié)點的I/O性能。最后，讀取海量小文件時，由于小文件存儲空間連續(xù)性不足，HDFS順序式文件訪問的優(yōu)勢難以發(fā)揮。

(3)MapReduce運行效率低。

Hadoop處理海量小文件時，會為每一個小文件啟動一個Map任務(wù)，因此，大量時間浪費在Map任務(wù)的啟動和關(guān)閉上，嚴(yán)重降低了執(zhí)行速率。

1.2 現(xiàn)有解決方案

處理小文件一直是Hadoop的一大難題。目前，解決問題的常見方案大致有：Hadoop Archives方案、Sequence File方案、MapFile方案和HBase方案[11-13]。

Hadoop Archives即HAR，是Hadoop系統(tǒng)自帶的一種解決方案[14]。其原理是先把文件打包，然后做上標(biāo)記以便查詢。HAR的缺點是兩級索引增加了系統(tǒng)搜索和處理文件的時間，HAR沒有對文件進行合并，文件的數(shù)量沒有明顯減少。這一方面會耗費NameNode內(nèi)存，另一方面MapReduce要給每個小文件各啟動一個Map任務(wù)，總的Map任務(wù)數(shù)并沒有減少，因此在MapReduce上運行時效率很低。

Sequence File基于文件合并，它把多個小文件歸并成一個大文件，通過減少文件數(shù)來減輕系統(tǒng)的內(nèi)存消耗和性能。但是它沒有設(shè)置索引方式，導(dǎo)致每次查找合并序列中的小文件都要從整個系統(tǒng)的磁盤中去查找，嚴(yán)重影響了系統(tǒng)的效率。

MapFile是排序后的Sequence File，MapFile由索引文件(Index)和數(shù)據(jù)文件(Data)兩大部分構(gòu)成。Index作為文件的數(shù)據(jù)索引，主要記錄了每個小文件的鍵值，以及該小文件在大文件中的偏移位置。其缺點是當(dāng)訪問MapFile時，索引文件會被加載到內(nèi)存，因此會消耗一部分內(nèi)存來存儲Index數(shù)據(jù)。

HBase以MapFile方式存儲數(shù)據(jù)，通過文件合并與分解提高文件的存儲效率[15]。其缺點主要是：HBase規(guī)定數(shù)據(jù)的最大長度是64 KB，因此不能存儲大于64 KB的小文件。另外， HBase只支持字符串類型，要存儲圖像、音頻、視頻等類型還需用戶做相關(guān)的處理。還有，隨著文件數(shù)的增多，HBase需要進行大量的合并與分解操作，這樣既占用系統(tǒng)資源又影響系統(tǒng)性能[13]。

總之，通過對以上常用方案的分析，發(fā)現(xiàn)都不適合解決海量車牌圖像的存儲與執(zhí)行效率問題。因此，下節(jié)將采用另外一種方案來解決當(dāng)前所面臨的困境。

2 基于CFIF的海量車牌處理

Hadoop在新版本中引入了CombineFileInputFormat(簡稱CFIF)抽象類[16]，其原理是利用CFIF將來自多個小文件的分片打包到一個大分片中，這種打包只是邏輯上的組合，讓Map以為這些小文件來自同一分片，每個大分片只啟動一個Map任務(wù)來執(zhí)行，通過減少Map任務(wù)的啟動數(shù)量，節(jié)省了頻繁啟動和關(guān)閉大量Map任務(wù)所帶來的性能損失，提高了處理海量小文件的效率。另外，CFIF在將多個小文件分片打包到一個大分片時會充分考慮數(shù)據(jù)本地性，因此節(jié)省了數(shù)據(jù)在節(jié)點間傳輸所帶來的時間開銷。

CFIF只是一個抽象類，并沒有具體的實現(xiàn)，需要自定義。文中利用CFIF處理海量車牌小文件，具體流程設(shè)計如圖1所示。

由圖1可知，要利用CFIF來實現(xiàn)海量車牌圖像小文件的處理，需要做如下工作：

(1)設(shè)計Hadoop圖像接口類，因為Hadoop沒有提供圖像處理接口，不能處理圖像文件數(shù)據(jù)，因此必須自己定義。

(2)繼承CFIF類，定義CombineImageInputFormat類將海量圖像小文件打包成分片，作為MapReduce的輸入格式。

(3)實現(xiàn)CombineImageRecordReader，它是CombineFileSplit的通用RecordReader，就是為來自不同文件的分片創(chuàng)建相對應(yīng)的記錄讀取器，負(fù)責(zé)分片中文件的處理。因為Hadoop中已經(jīng)提供了CombineFileSplit的實現(xiàn)，因此CombineFileSplit無須再設(shè)計。繼承CombineImageRecordReader類，定義ImageRecordReader實現(xiàn)對CombineFileSplit分片中單個小文件記錄的讀取。

圖1 海量車牌圖像小文件處理流程

(4)配置MapReduce以實現(xiàn)對海量車牌圖像的處理。

2.1 Hadoop圖像接口類

Hadoop沒有提供專用的圖像接口，因此不能直接處理車牌圖像數(shù)據(jù)。Hadoop的Writable接口定義了一種二進制輸入流方法和一種二進制輸出流方法，這兩種方法可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的序列化和反序列化。因此，要處理圖像數(shù)據(jù)，需要繼承Writable接口，定義一個圖像類接口Image類，并在Image類中重寫Writable類的readFields和write兩種方法，分別用于寫入和讀出圖像的相關(guān)數(shù)據(jù)信息。經(jīng)過設(shè)計的Image類圖如圖2所示。

圖2 Image類圖

2.2 主要類的實現(xiàn)

CFIF作為Mapper的輸入格式，將來自多個小文件的分片打包到一個大的輸入分片中，因此需要從CFIF類繼承一個CombineImageInputFormat類，并在CombineImageInputFormat類中創(chuàng)建CombineImageRecordReader。CombineFileRecordReader是針對CombineFileSplit的通用RecordReader，是為來自不同文件的分片創(chuàng)建相對應(yīng)的記錄讀取器，負(fù)責(zé)分片中文件的處理，即讀取CombineFileSplit中的文件Block并轉(zhuǎn)化為鍵值對。

(1)CombineImageRecordReader類。

從RecordReader繼承一個CombineImageRecordReader類，把CombineFileSplit中的每一個小文件分片轉(zhuǎn)化為鍵值對，其中Text是圖像文件的路徑，Image是圖像數(shù)據(jù)，這樣就把輸入流轉(zhuǎn)化成圖像格式數(shù)據(jù)，Map就可以對圖像數(shù)據(jù)做相關(guān)的運算了，具體偽代碼如下：

CombineImageRecordReader extends RecordReader {

CombineImageRecordReader(CombineFileSplit，split，TaskAttemptContext context，Integer index) {CombineFileSplit ThisSplit=split; //獲取文件分片

//對緩沖區(qū)中的圖像解碼，img用作鍵值對的值

img=new Image(BufferedImage)};

//獲取當(dāng)前輸入文件分片的路徑，用作鍵值對的鍵

filePath=ThisSplit.getPath(index);}}

(2)CombineImageInputFormat類。

繼承CFIF類，定義CombineImageInputFormat作為Mapper的圖像輸入格式，具體代碼如下：

CombineImageInputFormat extends CFIF{

//設(shè)置RecordReader為CombineImageRecordReader

RecordReader createRecordReader(){

return newCombineImageRecordReader();}

//不對單個圖像文件分片

isSplitable(JobContext context，Path file){return false;}}

2.3 配置MapReduce

在Mapper階段，從CombineImageRecordReader那里得到鍵值對，對輸入的Image提取車牌特征，生成新的中間鍵值對，其中key仍為圖片路徑值，image為特征圖，其中包括提取出來的車牌圖像以及識別出的車牌號。

在Reducer階段，新key表示輸出路徑，其中圖像文件以“原主文件名(車牌號).jpg”的形式命名，并把image特征圖以新key為路徑保存。

3 實 驗

3.1 實驗環(huán)境與實驗方案

采用偽分布式搭建Hadoop云計算平臺，該云計算平臺由一個NameNode節(jié)點和三個DataNode節(jié)點組成。各節(jié)點的配置如表1所示，所需軟件配置如表2所示。

表1 Hadoop集群節(jié)點配置

表2 軟件配置

為了測試CFIF方式在內(nèi)存消耗與運行時間方面的性能，特意設(shè)計兩組對比實驗，準(zhǔn)備6組(1 000，2 000，3 000，4 000，5 000，6 000)車牌圖像文件，在不同方案下，分別通過分布式環(huán)境運行每組等量的車牌識別任務(wù)。

(1)測試HDFS(即傳統(tǒng)的單文件單Map任務(wù))、Hadoop Archives(HAR)、MapFile(簡稱MF)及CFIF方案下，處理6組車牌圖像文件的完成時間。

(2)測試HDFS、HAR、MF和CFIF四種方案下NameNode節(jié)點所占用的內(nèi)存百分比。

3.2 實驗結(jié)果與分析

兩組實驗的測試結(jié)果分別如圖3、圖4所示。

圖3 完成時間對比

由圖3可見，在運行效率方面，CFIF在四種方案中表現(xiàn)最好，原因在于CFIF方案把小文件分片打包成了大分片，減少了Map任務(wù)的數(shù)量，從而避免了頻繁開啟和關(guān)閉Map所帶來的時間損耗。MapFile的處理效率稍遜于CFIF，原因是CFIF在將多個小文件的分片打包到一個大分片時，充分考慮了數(shù)據(jù)的本地性原則，即盡量將同一節(jié)點的小文件打包，因此節(jié)省了數(shù)據(jù)在節(jié)點間傳輸所帶來的時間開銷，而MF方案在合并文件時沒有考慮這點。HAR與HDFS方案在運行效率上相當(dāng)，雖然HAR將多個圖像小文件打包作為MapReduce的輸入，但HAR沒有對文件進行合并，MapReduce還是給每個圖像小文件各啟動了一個Map任務(wù)，這并沒有減少總的Map任務(wù)數(shù)，因此HAR并不比HDFS在運行效率上有效。

圖4 NameNode內(nèi)存占用率對比

由圖4可見，在NameNode內(nèi)存消耗方面，HAR、MF和CFIF遠(yuǎn)低于HDFS，這是因為HDFS集群下每一個小文件均占據(jù)一個Block，海量的小文件會消耗大量NameNode內(nèi)存。從圖中還可以看出，HAR、MF和CFIF的表現(xiàn)不相上下，原因是三者通過對文件打包及合并，減少了元數(shù)據(jù)所占用的NameNode內(nèi)存空間，因此NameNode內(nèi)存消耗不明顯。

4 結(jié)束語

文中深入分析了Hadoop存儲及處理海量小文件時所引發(fā)的性能問題，并對現(xiàn)有的幾種解決方案的缺點進行了詳細(xì)的分析。在此基礎(chǔ)上，采用CFIF抽象類將多個小文件分片打包到大分片中，以減少Map任務(wù)的啟動數(shù)量，從而提高處理海量小文件的效率。對CFIF抽象類給出了具體實現(xiàn)，并通過實驗與常規(guī)HDFS、HAR和MF方案在NameNode內(nèi)存空間和運行效率方面進行了對比。實驗結(jié)果表明，CFIF在NameNode內(nèi)存占用率和運行效率方面都有很好的表現(xiàn)。