程孝孝

摘要：随着计算机视觉与人工智能技术的发展，网络中的图片及视频资源越来越多，海量图片的检索及存储就成为一个重要的现实问题。Hadoop提供的HDFS可以提供可靠的高并发访问，MapReduce计算框架能够并行进行图片的处理，因此对于海量图片的快速存储和处理有巨大帮助。

关键词：Hadoop；海量图片；存储优化；分布式处理

中图分类号：TP393 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2019）10-0221-02

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

相对于文字而言，图片资源是一种内容丰富、方便理解的工具，已经深入应用到日常生活的方方面面。随着人工智能技术、计算机视觉技术在各个领域的应用和手机终端的普及，图片数量也已级数级别迅猛增长。在图片资源可以称海量的情况下，如何从海量图片中检索出有用的数据、如何高速的实现图片的存取就是一件有现实意义的研究。

Hadoop开源大数据平台是一个可以处理海量数据的分布式并行计算框架，它提供的HDFS并行文件系统为海量图片的实际存储提供物理平台，MapReduce计算框架可以对海量图片进行并行处理，Hbase可以为海量图片的存储提供多格式的统一管理。

1 Hadoop技术

Hadoop是一个基于Java语言的分布式并行框架，包括多个组件，其中最核心的是[1]：（1）HDFS分布式文件系统。可以部署在多台廉价机器上，不仅可以通过组成集群的方式提高硬件资源的利用率，还能够在线添加、删除集群节点，或对分布式文件系统上存储的资源进行各种操作。HDFS能够保证存储数据的安全性及可靠性，其高容错性保证了即使在出现故障时，数据也能够正常的存储和传输。（2）MapReduce计算框架。MapReduce会把大任务分解为多个小任务，然后在每个小任务处理完毕后进行汇总。多个小任务是并行处理的，这种并发执行提高了存储效率。（3）Hbase数据库。存储数据不是通过关系型数据库实现，无须事先定义列的数目及类型，支持列的通道扩展；所有的列存储的数据都是二进制的。

2 检索算法及存储优化

图片的检索和图片的存储息息相关，存储图片的目的是为了检索并使用图片，因此图片的检索算法对图片的存储至关重要。

传统的图片存储一般都是通过Oracle等关系型数据库完成，然而传统的数据库在使用时存在一定的不足[2]：（1）数据需要满足表结构指定的类型，而且表结构通常是固定的，可扩展性不佳。（2）海量数据的存储效率比较低，不适合海量图片的高并发快速存取。正是基于这样的原因，在处理海量图片时，传统的图片检索方式主要有两种：基于文本特征的图片检索（TBIR）和基于内容的图片检索（CBIR）。

在数据量不太大时，存储图片时可以直接把每个图片和存储表的地址对应起来。然而，如果数据量比较大的时候，顺序存储表中的存储空间会浪费很多。

哈希检索算法是一种精准的检索算法，它主要包括哈希存储表以及哈希函数两个组成部分。哈希存储表是真正存储图片的存储空间，哈希函数是一种映射關系，指定了按照某规律分布的图片映射到不同的哈希存储表内。通过哈希检索算法检索图片时，需要的时间复杂度会大大降低，从而提高了检索效率。

为了解决海量的图片小文件的存储问题，可以采取不同的优化方案。Hadoop内置两种存储图片小文件的优化方案：SquenceFile以及MapFile。

Hadoop提供了存储二进制文件的机制——SquenceFile。多个小的图片文件可以组合为一个大的SquenceFile大文件，其结构如图1所示：

由图可以看出，SquenceFile文件由一系列键值对组成，其中Key处存放图片文件名，Value处存放图片文件的内容。对于存储海量小的图片文件来说，可以以这种Key/Value形式把若干图片文件写入到SquenceFile文件容器中。例如，假设有1000万张大小为30K的图片，则存放这些图片文件使用的SquenceFile大概为300G。

在实际应用过程中，为了提高网络带宽的传输速率，可以压缩SquenceFile大文件，同时也节省了磁盘空间。值得注意的是，虽然很多图片小文件可以存储到一个大的SquenceFile文件中，但是并没有维护小图片文件在SquenceFile文件中的索引关系，所以如果需要在SquenceFile大文件中检索一个图片文件，则需要遍历整个SquenceFile文件，图片检索效率不太好。

可以把MapFile看做是带索引的SequenceFile，Index部分存储图片文件的索引，Data部分存储图片文件。和SequenceFile类似的是，Data部分也是Key/Value的形式，key存放图片文件的文件名，Value存放图片文件。在需要访问MapFile中的小图片文件时，会先加载Index部分，从中获取小图片文件所在的位置，然后再访问Data部分存储的图片内容。

3 图片存储系统设计

在对小图片文件的存储模式进行优化后，可以将存储系统设计为业务层、服务层和存储层三部分[3]：业务层负责完成图片文件的业务处理，存储层实现存储功能，服务层为业务层或存储层的读取提供服务。

业务处理模块实现对图片数据的处理。图片在上传到存储平台前通常需要进行缩放、裁剪等操作。基于Hadoop的海量图片存储系统可以使用MapReduce处理图片，然后将处理后的图片存储到分布式HDFS上，从而减轻了各个工作节点的处理压力。

图片索引模块保存了图片的元数据。Hadoop系统中的元数据指的是保存到NameNode节点上的Block信息，然而在使用hadoop保存图片数据时，每个图片都有图片名称、上传时间、图片描述等信息，随着存储的图片数量越来越多，这些信息的总量也会越来越大，当这些元数据达到G级别的时候就不再适合保存到NameNode中，此时可以考虑将其存储到Hbase数据库内。默认情况下HDFS单个Block是64M，如果图片文件不大，则可以把多个图片文件拼接到一个Block中，既提高了HDFS的利用效率，又使得维护更加简单。

存储模块在多个廉价机器上部署HDFS文件系统，并对外提供可以实现对图片操作的接口。通常情况下保存的图片大小是不规则的，可以认为小于2M的图片是小图片，大于2M的图片是大图片，不同的图片采取不同的存储及检索策略。小图片可以直接安装上面的存储优化策略进行；大图片则需要使用MapReduce任务拆分后进行多次并行存取。

在同时存储的图片数量很多时，可能需要进行缓存。缓存服务模块的功能是构造缓存区，并对图片文件进行筛选过滤。传统的用于构建缓存区的Memecache对于小文件是比较适合的，但如果存储的是大图片文件，则存储效率会明显降低。Redis可以克服Memecache的这一不足，会周期性地对图片文件进行更新，或者追加写入。另外，Redis支持大文件缓存，在缓存量比较大时还能高速运行。

4 图片分布式处理设计

在进行图片的分布式处理时，设计理念如下[4]：把合并后的图片大文件存储到HDFS文件系统中，此处的大文件包括Index部分和Data部分。处理海量图片时，根据MapReduce计算框架的要求，Map阶段先加载图片的Index部分，根据Index对Data部分进行分割，并生成Split切片；各个数据节点处理完自己的切片后，生成一个个待处理的图片小文件；把这些图片小文件的内容作为Map程序的Value，图片文件名的Hash值作为Map程序的Key。

Map程序取得输入后，就可以对图片进行处理，比如调用OpenCV进行二值化。Map程序处理后的结果会以键值对的形式传递给Reduce程序，并最终生成处理后的图片。

MapReduce计算框架进行并行处理时，主要过程是先接收图片文件作为输入，并使用Map程序和Reduce程序进行转换处理，最后输出处理后的圖片文件。在这一过程中有两个接口至关重要：InputFormat接口用于控制输入文件，OutputFormat接口可以按照特定格式输出文件。InputFormat接口包括createRecordReader（）和getSplits（）两个方法，分别用于定义输入分片、读取分片，在并行处理海量图片的时候尤为有用。OutputFormat接口包含getRecordWriter（）和checkOutputSpecs（）两个方法，checkOutputSpecs（）方法会确定每个并行任务的输出路径，getRecordWriter（）方法会在Reduce阶段输出切片的Key/Value值。

5 总结

本文对基于Hadoop技术的海量图片的存储和处理进行研究。首先，介绍了Hadoop技术及其组成部分；接下来，在此基础上阐述了对图片的存储至关重要的图片检索算法，以提高图片的存储效率；然后分别进行图片的存储设计和分布式处理设计。

参考文献：

[1] 孙玉林， 王晓卉. 一种基于Hadoop的海量图片检索策略[J].电子技术与软件工程，2016 （18） ：89-89.

[2] 王梅，朱信忠，赵建民，等.基于Hadoop的海量图像检索系统[J].计算机技术与发展，2013 （1） ：204-208.

[3] 李林. 基于hadoop的海量图片存储模型的分析和设计[D].杭州电子科技大学硕士毕业论文，2011.12.

[4] 张振猛. 基于Hadoop的海量文件存储系统的分析与设计[D].北京工业大学，2015.

【通联编辑：王力】