前言

随着大数据时代的到来，数据量的膨胀式发展，对数仓建设提出的新的挑战和要求，为了实现资源的合理化配置和利用，提高资源使用率，通过半衰期的分级存储，应用于数仓建设，可以在一定程度上解决资源配置不合理，资源使用效率不高等问题。

引言

全球知名咨询公司麦肯锡全球研究院发表的一篇名为《大数据：创新、竞争和生产力的下一个新领域》 告中可以看到数据的增长是有多么迅速以及庞大。从宏观角度看，全球数据实现爆炸式增长;从微观角度看，企业管理数据也在高速增长，商业数据更是呈指数级增长。随着数据的增长同时，也对数据仓库的建设提出了更高的技术要求，架构要求，部分需求已经不能很好的满足于新的业务和需求场景的应用，不能够支撑大数据的分析和预测。

数据架构

MPP架构

概念

数据仓库MPP（massively parallel processing）是将任务并行地分散到多个服务器和节点上，在每个节点上计算完成后，將各自部分的结果汇总在一起得到最终结果。

架构图演示

在 MPP 系统中，每个节点内的CPU不能直接访问另一个节点的内存，节点之间信息交互通过节点互联 络实现。

特点

①通过Scale-Out的方式扩展计算能力，存储也同步线性扩展;

②适用于结构化数据，支持TB级数据分析预测;③存储空间扩容价格昂贵，多采用软硬件绑定的模式销售。

分级存储

随着数据的增长，单纯的通过增加服务器的数量，可以满足一部分业务需求以及场景的需要，但是不一定能满足所有，尤其在本篇博客提到的存储能力上。体现在以下两个方面：

①服务器及存储设备的大量增加，会大幅降低数据分析能力，运行效率快速下降，无法实现数据快速响应的要求;

②MPP架构的服务器和存储设备必须由厂商提供，价格非常昂贵。为了保证数据及时和快速响应，在早期数据仓库建设中，并未考虑数据分级存储。

研究现状

有很多研究以及解决方案，本篇只对代表性的几个进行简要概述。

杨文晖对海量空间数据的特点和日常数据应用规律，提出了基于访问热度和聚类关联的海量空间数据分级存储模型，该模型主要包括热点数据分级、关联数据分级、数据迁移3部分。

吴洪桥等针对数据中心在线、近线和离线的多级存储体系架构，提出了开展多源、异构影像数据分级存储与数据迁移规则的研究，依据影像数据产品链与生命周期，提出了分级存储原则、价值评估要素、分级存储策略与方法。

史敏鸽则从数据分级如何在图书馆领域应用进行了研究。

本篇是基于半衰期的分级存储的相关内容介绍，所以依据数据生命周期管理，提出的针对于分级存储的方案，从B-K算法角度，进行展示如何进行分级存储。

B-K模型分级存储算法

首先我们来谈几个概念，也是作为后面了解相关材料的基础。

数据生命周期管理

英文简写：data life cycle management（DLM）

这是一中基于分级策略的方法，用于管理信息系统数据在整个生命周期内的流动：数据从产生在线，到离线，最后被销毁。

DLM产品将数据存储分为不同层次，基于关键条件自动地将数据从一个层移动到另一个层。被频繁访问的数据存储于速度更快、更昂贵的存储媒介上，而不是很重要的数据则存储在价廉且效率稍低的媒介上。

分级存储管理

英文简写：hierarchical storage management（HSM）

指的是是数据生命周期管理（DLM）的一种实现。分级表示不同的存储媒介类型，例如RAID（独立磁盘冗余阵列）系统、光学存储或者磁带，每种类型都表示不同级别的成本和需要访问时的检索速度。

阐述

企业数据的整个生命周期的过程大致可以分为：在线阶段、近线阶段、归档阶段、销毁阶段四个阶段。随着企业数据量的增大，为了平衡效率与成本，必须对数据采用分级存储。

传统分级方式

采用固定时间点进行划分。

如3年以内为在线阶段，3-7年为近线阶段，7-20年为归档阶段，超过20年为销毁阶段。

缺点

简单地按照时间点划分，把数据从在线阶段转存到近线阶段，会导致数据分析与查询时频繁访问近线阶段的数据，造成效率低下。

学术研究方向

关于数据如何进行分级管理，学术界也做出了很多探索。Vakali提出基于访问频次的固定阈值策略，Wilkes提出基于存储介质空间占用率的分级策略，并在Hewlett-Packard实验室进行了实现。学界还提出了基于访问频次和存储介质空间相结合的存储策略。Sutoh等[11]提出了基于文件等级的转存策略。Zhao提出对数据库文件进行评分，基于评分进行分级存储的策略。但是他们的共同点是都是采用固定阈值分级存储。这种分级方式忽略了数据以及模型随着时间的推移会发生变化。也正是存在这样的问题，所以对于在线和近线阶段的数据应该采用半衰期模型，动态的划分数据阶段，合理的划分数据的半衰期。

数据半衰期是基于信息半衰期的发展，信息半衰期主要基于传统文献进行分析，数据半衰期应用于数据仓库被访问频率模型。

信息半衰期

在1958年由科学家贝尔纳（Bernal）首先提出，用“半衰期”表征信息老化速度，表示已发布信息中的一半已不再使用的时间，该概念被称为“历时半衰期”。1960年，Burton 和 Kebler 提出半衰期是指某学科（专业）实际利用的全部文献中较新的一半是在多长一段时间内发表的。该概念被称为“共时半衰期”。具体数学模型推导大家可以自己去拓展了解一下这块知识，本篇文档就不再赘述。

采用信息半衰期作为转存策略，通过实证方式，证明半衰期曲线与数据仓库单个客户数据被访问次数曲线高度拟合，同时证明在数据仓库中的具有普遍适应性，因此可以采用半衰期计算公式作为数据仓库转存策略。半衰期数据分布曲线以10年为单位，每个学科信息老化速度不同，所以选取时间长度不同。

实例

第一步进行资料信息收集，也是做基础数据整理。

对《物理学 》（1992-1996年）5年间刊载论文的引文进行统计，统计结果表明《物理学 》5年间共发表论文; 1457篇，引文共计16491篇。以某系统采用MPP数据仓库存储在线阶段数据为例，分析系统根据分析模型访问数据仓库中的数据，数据仓库目前存储280TB的数据，每天以10多GB的速度增长。信息半衰期的计算模型以10年为计算单位，以相同口径分析用户的被访问数据。从结果可知运算系统在5年内对某一用户数据访问总共 8509次。

第二步，数据分布规律

B-K模型可用以描述文献被引用次数的分布规律。《物理学 》引文数据分布规律和数据仓库数据被访问规律分布曲线非常接近，B-K模型也可以用于分析数据仓库中数据的半衰期。为了验证半衰期模型在数据仓库中被访问频次具有普遍适应性，从业务集中的6个分区中随机抽取数据，观察其数据分布规律。

第三步，优化策略验证

通过数据分析验证了B-K模型的适应性，基于B-K模型可以有效描述数据仓库中数据被访问的频次，计算数据被访问的衰减规律。

MPP和Hadoop架构对比

Hadoop架构

Hadoop生态系统是指基于Hadoop平台以及构成完整生态的各种构件，选择适合的构件组成完整的应用系统，能有效、快速地解决系统目前面临的挑战，提高效率、提供容灾备份、降低成本。基于Hadoop平台，采用Java开发多线程程序，实现B-K模型的分级算法，构建分级存储的核心模块。

Hadoop实现了一个分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）[20]。HDFS有高容错性的特点，被设计部署在低廉的硬件上，而且提供高吞吐量技术用以访问应用程序数据，适合有超大数据集的应用程序。Hadoop在数据仓库应用中最大优势建立在成本低廉的硬件上，但是由于新技术存在未知风险，是偏保守的技术使用者，所以对Hadoop的使用必须根据业务场景进行适当调整。Hadoop是基础分布式平台，在新一代数据仓库架构中使用Hive、Kafka、Flume等组件。

两者对比

      通过对比可以得出，MPP适合多维度数据自助分析、数据集市等;Hadoop 适合海量数据存储查询（存储和查询）、批量数据ETL、非结构化数据分析（日志分析、文本分析）等。

以上就是本次针对基于半衰期的分级存储的方式的整体介绍。