分布式历史数据的处理.pdf

分布式历史数据处理是应对大数据量、复杂信息存储和分析需求的一种关键技术。本文主要探讨了四种处理历史数据的方法，尤其关注在分布式环境下的应用。这些方法包括定期备份、大表的分割、使用内存数据库加速读取以及利用MapReduce模型进行深度分析。 1. 定期备份：对于按照日期存储的结构化数据，如系统日志，可以通过定期备份来管理不常用的历史数据。例如，医疗数据中的日志通常超过三年后会被刻录保存，然后从数据库中删除。这种策略有助于节省存储空间并保持系统高效运行。 2. 大表的分割：对于无法删除的规则结构化数据，可以创建顺序索引，并将大表切割成多个小表。这在分布式环境中尤其有用，通过表间关联提供查询结果。切割成的小表可以制成多维数据立方体，以优化查询性能，特别是对于OLAP（在线分析处理）操作。 3. 使用内存数据库加速读取：对于不能分割且必须存储的历史数据，内存数据库如Oracle的TimesTen可以提升读取速度。TimesTen是一种内存数据库系统，它将数据存储在物理内存中，以实现快速响应和高处理能力。它支持多进程/多线程共享数据存储，并针对内存进行了优化，提供比传统关系型数据库更出色的性能。 4. MapReduce加速读取：面对海量数据，MapReduce成为分布式数据处理的重要研究方向。在Hadoop平台上结合RDBMS（关系数据库管理系统），MapReduce模型可用于深度分析和处理，适合处理大数据集的复杂计算任务，如数据挖掘、聚合和清洗。 在分布式系统中，这些策略的组合使用可以有效管理和利用历史数据。例如，通过大表分割和多维立方体提升查询效率，然后用MapReduce进行大规模数据处理，最后利用内存数据库如TimesTen来进一步加速对关键数据的访问。这种综合策略在处理分布式历史数据时，兼顾了存储效率、查询性能和深度分析能力。对于企业而言，理解并实施这些方法对于提升数据管理效率和业务洞察力至关重要。