有关云计算与云数据管理技术的探讨

有关云计算与云数据管理技术的探讨

随着计算机技术的快速发展，其在生产、生活中占据着越来越重要的地位，人们也对网络的应用提出了更高的要求，由此而产生的云技术与云数据管理，为用户提供了更全面的服务，也使信息领域逐渐走向专业化，改进了数据管理。

标签：云计算；云数据；管理技术

近年来，我国实现了数据的快速增长，与此同时，用户对计算机的运算能力的要求也在不断提高，提高计算机快速解决复杂问题的能力成为了一个亟待解决的问题，云计算也因此而诞生。云计算能够使计算机的运算模式发生改变，按照用户的需要设置运算能力和存储能力，减少了用户的购买费用，为计算机用户提供了方便。

1 云计算技术

云计算中的“云”指的是计算机群，在每一个计算机群中都包含大数量的计算机。进行云计算时，所用到的处理数据都储存在“云端”，运算也都在“云端”上进行。用户在使用时可以用任意电脑访问“云”中所储存的数据。云计算的使用避免了文件的丢失，在运用上也十分便利，同时避免了病毒对文件的破坏。近年来，各大IT企业都推出了云计算应用，但这项技术还处于发展阶段。

对于云计算没有统一的概念，要根据不同的服务模式才能下具体的定义，但其最终目的都是做好用户服务。在云计算的引用中，用户要运用虚拟的平台获取网络资源或者完成资源的存储，与操作自己的计算机资源没有太大区别。云计算是以利用并行计算解决文本网格计算为基础，实现分布式处理以及网格处理的改进。其应用能为用户提供多种服务，如软件即服务、平台即服务等，这些服务都能使用户摆脱细节的干扰，专注于自己的工作。

2 云数据管理技术

云计算需要对海量的信息进行处理，因此，数据管理的实施必须能够有效管理大量数据，并构建出高效的和扩展式的数据存储系统。目前的云数据管理技术中，主要使用的有Big Table技术和Hadoop技术。

2.1 Big Table技术

这种技术是Google公司提出的一种云数据管理技术，它是一个大型的数据库，其作用是将数据结构化。Big Table技术是一种分布式的存储系统，其应用时为了管理结构化数据，这些数据通常能够扩展到很大的规模，如在几千台服务器中达到Petabytes规模。目前，很多的程序都是建立在Big Table之上，如RSS 阅读器、Orkut、Google Earth等。Big Table是有序且稀疏的映射表，具有很好的伸缩性。其运行包括三个元素，即行、列和时间戳。其中行能够划分内容标准，

将多个行组合成一个小表。列能够增强其可续性。时间戳可以存储不同版本数据。

Big Table的主要组成部分有三个，分别是连接各个客户端的库、Table服务器和主服务器。其中主服务器的作用是给Table服务器下达相应的任务，探测其添加状态和垃圾回收等。Table服务器则负责处理Table的请求，并分割较大的Table，达到需求目的。在使用中，客户端数据可以直接与Table服务器交流。Big Table使用三层夹模来实现位置信息的存储，完成信息的构建与互补，当用户进行数据读取时，逐层向下读取，知道找到所需的信息。Big Table在完成任务时，每个Table服务器只分得一个Table，由主服务器对其实行监控，及时调节负载平衡。

2.2 Hadoop技术

这种技术包含Hadoop分布式文件系统与MapReduce编程模式两个部分。Hadoop技术运用是要符合几个假设，一是服务器失效是正常的，二是存储数据是海量的，三是文件不会被频繁修改。在Hadoop技术中，分布文件系统是由命名节点和数据节点所组成的，其中命名节点存储的是文件的元数据，其作用是维护系统命名空间和提供文件目录有关操作。数据节点的作用是存储实际数据，并负责管理节点上的存储空间。

由于Hadoop的特殊设置，将失效看做常态，因此会存在多个副本，分布文件系统将一个副本存放在本地计算机的一个节点上，一个存储在相同计算机的不同节点上，另外一个存储在其他其他机架的节点上。由于机架的错误小于节点错误，在这个方法的使用上不会影响到数据的可靠性。其中数据的三分之一副本存在于一个节点，另外三分之二存在于一个机架，这种策略也确保了数据的完整，避免数据丢失。在执行任务的过程中，主节点会对子节点的状态进行及时检测，并对子节点加以管理。Hadoop技术对数据的处理是采用由计算到存储进行推移的策略，在Hadoop中由于存在分布文件系统的支持，数据能够分布存储的各节点，在计算时个节点通过读取自身节点上的数据来进行数据的有效处理，也可以将计算迁移至离数据更近的位置，从而避免了数据的大量传递。

3 云数据管理的展望

云计算作为一种新型的商业模式，无论是公司还是个人都可以完成其存储空间的租赁，这样计算只需要一个终端，而不必花费大量的资金去购买计算机硬件和设备。但是，现在的数据库还存在一定缺陷。为此，专业技术人员要加强新技术的开发，合理解决云数据管理中成本高和扩展性不好等问题，使其能够分析大规模的数据。另外，云数据管理中存在这多种应用，要分别对这些应用做出优化，在运行中不断积累经验，做好长期战斗的准备，使云计算能够更符合当今的需求。

4 结束语

云计算的应用前景十分广阔，其存储大、非确定性等特点为当前的计算机应用提供了新的途径。但目前云计算技术还没有形成统一的标准，也面临着数据安

全的问题。因此，要对其加以关注，增加对其问题的探讨，提出解决措施，使云计算和云数据管理技术日益完善。

参考文献

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