智能圖書館云檢索系統(tǒng)設(shè)計分析

林雁

摘 要：當(dāng)前的圖書館云檢索系統(tǒng)存在著各種各樣的問題，例如沒有及時關(guān)注用戶的實際需求，還有一個問題就是檢索效率非常低，因此，提出了以Hadoop為支撐數(shù)據(jù)的智能圖書館云檢索系統(tǒng)。首先集成Hive，HDFS，MapReduce和Hadoop組件，以設(shè)計智能圖書館云檢索系統(tǒng)的硬件部分。Hive主要用于圖書館圖書關(guān)鍵詞的存儲和分析。MapReduce主要用于資源的實際統(tǒng)計分析和計算。HDFS主要用于存儲相關(guān)的操作數(shù)據(jù)， Hadoop主要用于存儲設(shè)備的相關(guān)管理。通過多組實驗數(shù)據(jù)對系統(tǒng)的性能進行了測試，與其他類似的檢索系統(tǒng)相比，效率大大地提高。

關(guān)鍵詞：智能圖書館;云檢索系統(tǒng);系統(tǒng)設(shè)計;數(shù)據(jù)檢索;性能測試

隨著時間的推移，數(shù)據(jù)量也迅速增加，服務(wù)提供商一直在創(chuàng)新技術(shù)，還是難以滿足讀者的實際需求。對于圖書館資源，怎樣快速獲取信息，學(xué)者已經(jīng)開始從研究國內(nèi)外的各種信息。本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)出智能圖書館云檢索系統(tǒng)，為及時有效地獲取專業(yè)書籍資源提供了有效途徑。

1 智能圖書館云檢索系統(tǒng)

1.1 智能圖書館云檢索系統(tǒng)架構(gòu)

在構(gòu)建智能圖書館云檢索系統(tǒng)的過程中，有必要創(chuàng)建一種適用于智能圖書館信息云檢索的分布式檢索體系架構(gòu)。根據(jù)圖書館資源檢索需要，使用開源云計算平臺Hadoop，基于HDFS，MapReduce和Hive的集成，建立智能圖書館云檢索架構(gòu)。智能圖書館云檢索系統(tǒng)可分為四個部分：訪問層，應(yīng)用接口層，基本管理層和存儲層。具體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1）訪問層。讀者可以登錄應(yīng)用界面，并根據(jù)各種信息檢索和信息加載提供檢索服務(wù)。服務(wù)器會將新輸入的圖書實時更新到系統(tǒng)的會員卡信息中。2）應(yīng)用接口層。它可以根據(jù)具體的業(yè)務(wù)類型提供圖書館資源檢索平臺3）基本管理層。它是智能圖書館云檢索系統(tǒng)云存儲的最關(guān)鍵組成部分。數(shù)據(jù)基礎(chǔ)管理層使用HDFS，MapReduce，Hive等技術(shù)實現(xiàn)系統(tǒng)相關(guān)設(shè)備之間的聯(lián)合工作，并向系統(tǒng)外部提供統(tǒng)一的檢索服務(wù)。4）存儲層。它是系統(tǒng)組成的核心部分，具有重要的功能，所有的存儲設(shè)備都由系統(tǒng)統(tǒng)一管理。使用開源云計算平臺Hadoop來實現(xiàn)云存儲設(shè)備的虛擬化管理，以及存儲設(shè)備的故障狀態(tài)診斷等。

1.2 系統(tǒng)特定組件的分析

Hive主要用于圖書館圖書資源關(guān)鍵詞的存儲和分析; MapReduce主要用于圖書館圖書資源的實際統(tǒng)計分析和計算; HDFS主要用于存儲相關(guān)操作數(shù)據(jù);開源云計算平臺Hadoop主要用于與存儲設(shè)備有關(guān)的具體管理圖如圖2所示。本文設(shè)計的智能圖書館云檢索系統(tǒng)的HDFS架構(gòu)如圖3所示。1）管理器HDFS體系結(jié)構(gòu)中的控制節(jié)點是控制節(jié)點，可用于管理名稱空間，集中分配以及復(fù)制圖書館書文件的存儲模塊。控制節(jié)點將圖書館書文件的元數(shù)據(jù)存儲到存儲器中，并且書文件的元數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)節(jié)點中包含書文件信息和數(shù)據(jù)節(jié)點的信息。2）數(shù)據(jù)節(jié)點是庫資源存儲的基本組成部分。他們可以以塊狀形式在本地存儲書籍資源，為書籍資源存儲元數(shù)據(jù)，并在給定的周期內(nèi)將所有現(xiàn)有的圖書館資源塊信息傳輸?shù)娇刂乒?jié)點。3）客戶主要負責(zé)獲取HDFS中的圖書文件。

智能圖書館云檢索系統(tǒng)中的MapReduce架構(gòu)如圖4所示。MapReduce架構(gòu)中的作業(yè)節(jié)點專注于調(diào)度作業(yè)的運行，架構(gòu)中的作業(yè)節(jié)點和任務(wù)節(jié)點可以相互轉(zhuǎn)換，執(zhí)行任務(wù)時，它可以分為多個切片。任務(wù)節(jié)點反映切片數(shù)據(jù)和映射任務(wù)等等。客戶端將圖書館信息檢索查詢的計算任務(wù)提交給MapReduce。HDFS可以提供庫信息存儲功能，主要用于為所有操作節(jié)點提供所需的資源。

Hive架構(gòu)在智能圖書館云檢索系統(tǒng)中的具體功能描述如下：1）Hive架構(gòu)中的解析器主要負責(zé)分析和查詢有關(guān)的信息，并對不同的資源進行語義查詢，并根據(jù)存儲節(jié)點中的元素制定相應(yīng)的計劃。2）圖書庫信息元數(shù)據(jù)存儲節(jié)點存儲層中所有表和分區(qū)的信息都能在云檢索系統(tǒng)的HDFS中獲取數(shù)據(jù)。3）執(zhí)行者負責(zé)執(zhí)行計劃，執(zhí)行引擎在系統(tǒng)組件上執(zhí)行上述計劃。4）節(jié)點是接受信息查詢的組件。

3 實驗結(jié)果與分析

模擬實驗數(shù)據(jù)使用多個隨機生成的數(shù)據(jù)。測試環(huán)境為WindowsServer2012R2Intel2XeonTMCPUE5?2650@2.30GHz2.30GHz，具有32.0GB的RAM，該環(huán)境由Matlab2014a編程實現(xiàn)。為了驗證智能圖書館云檢索系統(tǒng)的效率，多組實驗數(shù)據(jù)量為GB量級，時間單位為ms。為了準確表示系統(tǒng)檢索結(jié)果，對時間按照10為底取對數(shù)，如圖5所示。

從圖5可以表明，使用本文的檢索系統(tǒng)具有更高的數(shù)據(jù)檢索效率。直接查詢圖書館資源時，檢索時間將隨著數(shù)據(jù)量的增加而增加，并且總體呈現(xiàn)呈線性趨勢。表1顯示了500GB庫數(shù)據(jù)的檢索時間匯總結(jié)果。從表1可以看出，隨著圖書館檢索范圍的擴大，相應(yīng)的數(shù)據(jù)檢索時間將逐漸增加，主要原因是當(dāng)圖書館資源檢索空間增大時，滿足查詢條件的圖書館資源數(shù)據(jù)塊也會增加。

當(dāng)智能圖書庫云檢索系統(tǒng)節(jié)點數(shù)量減少時，對大小為500GB的圖書庫資源進行檢索的時間統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

從表2可以看出，當(dāng)節(jié)點數(shù)量增加時，相應(yīng)的檢索時間將隨之減少，它們之間呈反比的關(guān)系。可以推斷，當(dāng)節(jié)點數(shù)持續(xù)增加時，檢索時間大大縮短，數(shù)據(jù)檢索效率得到顯著提高。

4 結(jié)論

現(xiàn)如今，智能圖書館資源管理方法已逐漸成為熱門，相對于一些大數(shù)據(jù)的快速查詢，本文提出了一種基于海量圖書庫資源的數(shù)據(jù)挖掘算法，并將其應(yīng)用于分布式開源框架Hadoop。通過對多組的實驗分析并驗證了該系統(tǒng)有一定的效果。

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