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1、分布式大数据管理系统的设计与实现研究唐永军摘要：计算机技术在近年来开展十分迅速，各种大数据、物联网也在不断生长。大数据的出现，能够对大量的数据进行存储，并对大量的数据进行处理。传统模式下出现的数据库根本满足不了当下大数据的应用，在大数据的支持下，分布式数据库也得到较大化开展。但是，实际中对大数据展开应用的时候存在一些难题。因此，设计一款分布式大数据管理系统十分必要，这可以给大数据的采集提供无限可能，还能够增强数据的处理能力。关键词：分布式大数据管理系统中图分类号：TP311.13文献标识码：A文章编号：1674-098X202111c-0152-02利用大数据对数据进行检索的时候，需要重点解决
2、效率方面的问题，对分布式大数据管理系统加大设计，让其成为新的系统，让大数据能够具有较高的检索效率，让其能够对海量的日志实施相应的检索，并分析大量的数据，让大数据能够具备实时处理方面的功能。1大数据和云计算之间的关系大数据技术不单单代表的是海量的数据信息，还需要对这些数据信息做好相应的处理。如果大数据是一种领域，对数据实施处理的能力就能够展开这个区域具体的盈利关键，通过加工让数据产生相应的价值。对大数据进行处理的时候，单台的计算机根本发挥不出具体的作用，需要使用分布式的架构【1】。但是，这种架构具有一种强大的功能，就是可以对大量的数据展开分布式的挖掘，但是必须依托云计算的分布式数据库展开存储技术
3、。云时代的开展，让人们对大数据有了过多的关注。对大数据展开分析的时候需要将其和云计算有机地联系在一起。对大数据展开分析的过程中，更需要使用相应的框架对整个电脑的工作展开支配，这样花费的时间会更加多也会花费更多的金钱。2分布式大数据管理系统结构组成系统在运行的过程中，中央控制集群会发挥出相应的控制信号，从而接收到关于用户的检索请求，检索工作的开展需要建立在用户的需求之上。对系统的所有状态展开实时的监控，将系统中存在的异常及时的处理。将特定的集群方面的任务取消，优化整个网络中存在的连接资源，让整个系统可以平安的运行，从而具有一定的稳定性。对于整个系统来说，入口就是大数据采集集群，大数据在实施采集的
4、时候主要的过程是主要是执行单元。需要在多台机器上将数据采集功能开启，从而收到较高的采集效率。具体的操作需要多台机器的配合，翻开缓存模式，在中央控制集群的辅助下缓存周期性的文件，保存永久的存储集群【2】。大数据检索集群主要是用户和系统交互的一个接口，可以通过自定义的命令发送中央控制集群的指示。中央控制集群更是需要利用大数据完成检索，对系统的运行状态实施相應的检索，查询具体的存储集群。汇总结果，然后将结果反响给数据检索集群。利用视图这样的方式将最终的信息展现出来。大数据永久存储集群相当于一个仓库，库存量十分大，可以将数据永久的保存下来。将数据采集集群存在的周期特点有效发挥出来，做好数据的更新。采集
5、好数据后并将其存储，这样可以让提高工作效率。其他的功能集群能够打造编程的拓展窗口，这样可以满足更多的用户需求，让新的集群有更加强大的功能。3分布式文件系统3.1分布式文件系统的组成架构分布式文件系统可以对数据实施存储，并管理系统的目录和日志。同时，还需要完成通信工作，让指令能够顺利的发出，对整个状态能够进行搜集，让数据块具有较高的完整性，对整个状态做好相应的维护【3】。对数据块做好创立，让整个负载处于一个均衡的状态。针对访问要求的数据让其能够处于一个负载均衡的状态，并对其中存在的数据做好调整工作。在数据库存较小的时候，需要对其中存在的一些文件进行复制，并将日志记录全部删除，对隐藏的文件进行回收
6、，检测陈旧的数据，删除不重要的信息。这样存在的数据就会更加清晰，分类也会更加明确。3.2设计思路对文件做好相应的划分，存储的过程中更是需要将其划分成假设干块。每个文件块的大小相对来说都是比较固定的，配置的时候可以十分随意。为了让系统具有较高的可靠性，可以采用冗余的方式，每个数据块上面存在的效劳器十分多，至少会有三台以上的效劳器，这样可以让系统具有较高的可靠性。对数据的访问环节实施相应的调整和协调，需要让数据具有良好的统一性。设置的过程中不可过于集中的设置，文件操作中大局部会是流式读写的方法，不能屡次重复的读写，利用DataNode完成数据存储的过程中，通过本地文件展开存储。4分布式大数据管理系
7、统的算法分析4.1分布式大数据管理系统的数据结构分布式大数据管理系统对数据进行存储的时候，主要采取的方式是列的方式。所有字段必须遵循相应的顺序进行排列，按照不同的类型来保存，如果系统容量过于大的时候，需要利用存储单元来保存文件，这个文件也就是所说的数据块。利用数据块能够对数据进行采集和检索，对数据做好相应的存储。系统在实施分类整理的时候通常采取的是分块方式，利用中央控制集群将数据块存储起来，可以利用较短的时间完成数据的查询工作。4.2分布式大数据管理系统的核心算法4.2.1系统数据查询算法系统数据查询算法的流程通过图1可以表现出来，主要分为5个步骤。第一，用户完成对检索工作的请求进行提交，然后
8、由数据检索集群接收检索请求。第二，通过中央控制集群接收数据检索集群中的信息。然后，针对用户提出的信息迅速完成定位。第三，利用中央控制集群通过索引然后完成目标的查找工作。一旦检测到索引方面存在的信息就不需要向查询命令进行发送。第四，数据永久存储集群进行查询的时候需要遵循相应的条件，根据相关需求，对结构进行反响【5】。在没有找到的情况下，可以利用播送完成查找，直到找到结果的出现，对查询结果完成反响的时候需要对中央控制集群加大应用。4.2.2块索引查询算法中央控制集群将用户的请求接收之后就需要对数据做好剖析，优化查询的具体条件，对数据实施相应的优化之后再对目标展开检索，对整个算法流程实施相应的查询。
9、对查询条件实施相应的解析，然后让模块能够重新组合在一起。如果分类信息中存在块索引分类信息，就可以在缓存中将块索引找出来，将查询出来的信息发送给数据永久存储集群，然后继续等候，确保目标数据顺利归来【6】。当信息中不存在块索引信息的时候，就需要利用常规模式对条件做好查询，利用编程完成的接口给数据提供更多的查询条件。对块索引查询算法进行引用，不断提升查询效率。5结语对实验结果进行分析，对数据进行检索的时候采用分布式数据管理系统，会充分展现出利用该系统的优势。选择适宜的时间段，并选择合理的检索条件，就会大大提升检索效率，这样可以对海量的数据做好相应的处理。参考文献【1】王伟，廖正宇，张辉，等.基于大数
10、据的铁路信号系统数据存储与分析系统设计与实现J.信息网络平安，20211：29-37.【2】孙小满，刘春.基于大数据的分布式网络平安管理平台设计与研究J.信息与电脑：理论版，202119：128-130.【3】佚名.基于Spark的分布式大数据分析算法研究J.计算机应用与软件，20211：39-44.【4】佚名.基于大数据的计算机数据挖掘技术在档案管理系统中的研究应用J.激光杂志，20212：142-145.【5】佚名.分布式大数据下多条件快速检索的设计与实现J.科学技术创新，202128：77-78.【6】王艳.浅谈交通管理大数据分布式管理应用平台的架构设计方案J.科技与创新，202123：76-77.
分布式大数据管理系统的设计与实现研究
