陈玉林 王武

摘要：“互联网+”的思维已应用到国内各行各业，web方式的信息系统对物流业务中起到了很大的支撑作用。但由于业务量的快速增长，使得大量的物流数据不能被一般的关系数据库所保存和应用。该文探讨用Hadoop框架来实现物流业务中大数据的存储。

关键词：Hadoop;物流;大数据存储

中图分类号：TP311        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）27-0223-02

1 Hadoop框架

Hadoop是一个开源的分布式数据存储及分析应用程序。 Hadoop不是物理数据库，而是处理结构化和非结构化数据的软件框架。Hadoop将大量数据分发到不同的处理节点，然后将收集的结果组合在一起。由于系统通常使用较小批量的本地化数据而不是整个库的内容，因此这种方法可以更快地处理数据。Hadoop主要使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）和MapReduce来存储和分析数据。HDFS是Hadoop应用程序使用的主要分布式存储。 HDFS会收集数据并将其存储在群集中，直到用户准备好使用它时才会调用数据。Hadoop将非结构化数据分离为节点，这些节点构成更大型数据架构的单个部分。节点链接在一起，能够组合存储在Hadoop的数据，以根据实际应用的需要而设置相应参数，从而生成预想中的结果。

2 物流业中的业务数据

物流的业务数据，包括仓储管理、在途运输、、搬运与装卸、货物包装与流通加工等物流环节中涉及的数据、信息等，而这些数据基于互联网软件系统获取或输入、移动设备、传感器采集数据等。这些数据存储量往很大，没有单纯的存储和组织方式，不会像我们平时自己造的表格那样简单明了，由于业务量很大，所以还会实时产生海量的新数据。

目前的物流领域中，冷链物流、医药物流和电商物流分支在试着运用大数据技术，来进行数据存储和业务决策分析，而从实际应用情况来看，电商物流凭借大量的网民在线购买产品，拥有了一定的先发优势，阿里巴巴旗下的菜鸟网络的建立，更是给电商物流在大数据应用上带来了更好的发展趋势。大数据在物流企业中的主要是应用在物流企业行政管理、物流客户管理、物流决策及物流智能预警等过程中。物流大数据的优势主要体现在三个方面：第一，物流大数据可以根据销售市场进行业务数据分析，提高运营管理效率，对资源合理规划与分配，调整业务结构，确保每个业务均可赢利;第二，物流大数据的预测技术可根据消费者的消费偏好及习惯，预测消费者的高中低需求，把商品物流各环节与客户的需求目标一起同步进行，并规划出运输路线或配送路线，这样，不但可以缓解运输高峰期的物流压力，还可以提高客户的满意度和粘度。

3 大数据的存储的主要方式

物流大数据主要存储技术是采用MPP关系型数据库与Hadoop的非关系型数据库：

方法一：对于结构化数据采用基于列存储+MPP架构的数据库集群，在技术上在面向结构化数据的分析设计和开发时，能有效处理PB级别高质量的结构数据，为应用提供丰富的SQL和事务支持，从而可以解决数据处理性能问题。在用户价值上，新型数据库是运行在x-86 PC服务器之上的，可以大大降低数据处理的成本。

方法二：对于非结构化、半结构化数据存储上采用基于Hadoop的技术的数据库集群。Hadoop平台是开源的技术，主要由HDFS、Hive和HBase构成，具有分布式存储以及并行计算的特性，因此可轻松扩展存储结点和计算结点，解决数据增长带来的性能瓶颈。如下表1对两者的一些特性做了比较。

表1   Hadoop与MPP数据仓库的比较

[特性 Hadoop MPP数据仓库 计算节点数 可到数千个 一般1000个以内 数据量 支持大于10P 一般不大于10P 数据类型 关系型，半关系型，无结构化，语音，图像，视频 关系型 时延 中/高 低（但还是要看数据量和维度的数量） 应用生态 创新型/人工智能 传统数据库型/BI类 应用开发接口 SQL，MR，丰富的编程语言接口 标准数据库SQL 可扩展性 无穷的可能，完整的编程接口 有限扩展能力，主要通过UDF支持 事务支持 有限 完整 价格 低 高 ]

5G和物联网技术的应用，数据的存储越来越多，因此用hadoop进行非结构化数据存储和分析，会有更高的效率和扩展性。

4 对物流海量数据存储所采取的策略

物联网的兴起，各种传感器的应用，持续产生出数量巨大的物流业务数据信息。而这些数据中，文件长度比较短，往往只有几十KB。这种小文件大批量的数据采集与存储，在物流业务中出现的范围很广，也是提高存储性能的一个核心点。

谷歌公司的开源Hadoop框架中，文件系统HDFS采用master/slave架构。一个HDFS集群是由一个Namenode和一定数目的Datanodes组成。小文件过多，会过多占用namenode的内存，并浪费block。文件的元数据包括文件被分成了哪些blocks，都是存储在namenode上的。文件长度太小，寻道时间大于数据读写时间，Hdfs的设计原理是接近磁盘读取速度，之所以把block块设置很大，是因为想做到寻道时间远小于文件读取数据块的时间，接近磁盘读取速度。可以采用以下的几种方式来解决HDFS中出现的以上问题：

（1）做出一个小文件存储系统。它是基于HDFS的，采用分布式方式构建，对小文件进行“写缓存”和“写合并”，优化小文件的写吞吐率，通常文件大小不超过1M。

（2）做出一个缓存系统，尽量缩减元数据大小，将元数据全部加载入内存。它是分布式的，可以缓存小文件的大批量写操作。首先把这些小文件缓存在内存，然后根据数据相关性特征，将保存相邻地理位置信息的小文件合并成一个大的逻辑文件，并为这些小文件建立索引以便对小文件进行存取，最后把它写入到底层的HDFS中。同时，在客户端數据采集时，文件名中最好包含一些元数据信息，例如货物的大小、时间、访问频次等等信息，以及该文件所在的逻辑块号。整个系统可以不使用传统的目录树结构，从而可以减少查询的开销。

（3）做出一个聚类算法。在大数据领域聚类算法可以起到十分重要的作用，只有通过有效地聚类才能得到非常直观的结果。根据业务环节或区域地点采集数据，查询订单号关联性，建立评估模型，编写出数据输出点的快速聚类算法。在实践中，聚类中的输入变量不能太多，变量之间的相关性会损害聚类效果，更会使运算耗时。

5 结语

当前，物流业务中产生的数据越来越多，只有使数据能够良好地存储起来，才可以进一步分析和利用。万物相联的时代，数据是物流企业未来运营的最佳资产，而高效存储则是最初的起点。

参考文献：

[1] 任仁.Hadoop在大数据处理中的应用优势分析[J].电子技术与软件工程，2014（15）：194.

[2] 管宇旻，汤亚杰，徐剑桥.计量检测数据采集与智能化管理[J].上海计量测试，2017（4）.

[3] 董新华，李瑞轩，周湾湾，等.Hadoop系统性能优化与功能增强综述[J].计算机研究与发展，2013（S2） .

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