數(shù)據(jù)中心常用的數(shù)據(jù)處理算法

數(shù)據(jù)中心就是數(shù)據(jù)處理的中心，數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)中心里最寶貴的資產(chǎn)。沒(méi)有數(shù)據(jù)需要處理，數(shù)據(jù)中心也就失去了存在的意義。僅僅有數(shù)據(jù)，沒(méi)有分析與處理，對(duì)于社會(huì)來(lái)說(shuō)，這些數(shù)據(jù)沒(méi)有體現(xiàn)出其應(yīng)該有的價(jià)值，通過(guò)數(shù)據(jù)中心對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次加工處理，則可能產(chǎn)生出巨大的財(cái)富。21世紀(jì)社會(huì)發(fā)展開(kāi)啟了大數(shù)據(jù)時(shí)代，與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)也將反作用于社會(huì)，將給社會(huì)帶來(lái)巨大的變革。而只有數(shù)據(jù)中心才能夠擔(dān)負(fù)起大數(shù)據(jù)分析的重任，然而面對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)，如何進(jìn)行高效分析，并得到預(yù)期效果，那就是數(shù)據(jù)中心要認(rèn)真去考慮的事情了。除了通過(guò)耗費(fèi)大量資金去購(gòu)買各種服務(wù)器，提升網(wǎng)絡(luò)和存儲(chǔ)能力這些硬件參數(shù)之外，關(guān)鍵是要采用高效的軟件數(shù)據(jù)處理算法，在單位時(shí)間內(nèi)，相同的硬件資源條件下，可以計(jì)算更多的數(shù)據(jù)。下面就來(lái)說(shuō)一說(shuō)那些常用的數(shù)據(jù)處理算法。

數(shù)據(jù)分析的方法有很多，比如聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、對(duì)應(yīng)分析、回歸分析等等，而這些數(shù)據(jù)分析的方法往往忽略了一個(gè)非常關(guān)鍵的因素：計(jì)算性能，數(shù)據(jù)中心需要的就是這些計(jì)算性能高的數(shù)據(jù)分析方法，比如HASH算法，二叉樹(shù)算法。

HASH算法一般翻譯做“散列”，也有直接音譯為“哈希”的，就是把任意長(zhǎng)度的輸入，通過(guò)散列算法，變換成固定長(zhǎng)度的輸出，該輸出就是散列值。，HASH算法是根據(jù)特定的索引在海量的數(shù)據(jù)當(dāng)中以最快的速度查找，這種方法在任何的數(shù)據(jù)分析中都有應(yīng)用。比如：我們數(shù)據(jù)中心有這樣一個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)，就是記錄進(jìn)入數(shù)據(jù)中心人員，那么當(dāng)我們需要知道某個(gè)人是否以前也曾進(jìn)入數(shù)據(jù)中心的時(shí)候，就需要在以往的登記數(shù)據(jù)中查找，比如我們系統(tǒng)記錄的是身份證號(hào)碼，那么怎么樣才能以最快的速度匹配呢。當(dāng)然我們可以從頭到尾一條一條的查找，這時(shí)找到花費(fèi)的時(shí)間是不定的，可能一次就找到，也可能幾千次都找不到。若采用HASH算法，基本通過(guò)一次查找就可以找到。我們可以通過(guò)HASH算法，將每個(gè)進(jìn)入數(shù)據(jù)中心的人身份證都進(jìn)行HASH計(jì)算（一般是選取不同位的數(shù)值進(jìn)行異或運(yùn)算），算出來(lái)的索引記錄保存到HASH 表中，隨著進(jìn)入的人越來(lái)越多，HASH表也會(huì)越來(lái)越大。當(dāng)我們需要得到現(xiàn)在進(jìn)入數(shù)據(jù)中心的人是否曾經(jīng)來(lái)過(guò)，那么根據(jù)這個(gè)人的身份證數(shù)據(jù)算出索引值，根據(jù)這個(gè)索引值直接去HASH表的這個(gè)位置去看是否為空，如果非空，就表明此人曾經(jīng)來(lái)過(guò)，如果是空，就表明此人以前從來(lái)沒(méi)有進(jìn)入過(guò)。這只是一個(gè)HASH算法的舉例，實(shí)際的應(yīng)用系統(tǒng)算法要比這個(gè)復(fù)雜得多，但數(shù)據(jù)處理的根本還是要靠HASH算法來(lái)提升計(jì)算性能，有時(shí)甚至要做多次HASH計(jì)算。

我們?cè)诖髮W(xué)學(xué)習(xí)過(guò)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程的都知道，有個(gè)二叉樹(shù)算法，這是樹(shù)形算法的一種。其計(jì)算的理念就是將數(shù)據(jù)一分為二，然后判斷要查找的數(shù)據(jù)屬于哪一部分，這樣一次計(jì)算就排除掉了一半的數(shù)據(jù)量，以此類推，每計(jì)算一次就可以排除一半的數(shù)據(jù)，這種算法雖然沒(méi)有HASH 算法效率高，但使用簡(jiǎn)單，編程設(shè)計(jì)容易實(shí)現(xiàn)，在一些要求不太高的軟件計(jì)算系統(tǒng)中也應(yīng)用很普遍。這兩種算法都為在海量數(shù)據(jù)中查找到需要的數(shù)據(jù)提供了快速的計(jì)算方法，其實(shí)我們?cè)诎俣壬蠜](méi)搜索一次，就是在海量的網(wǎng)頁(yè)里面查找想要搜索的數(shù)據(jù)，那么在搜索的算法中，就廣泛地使用了HASH和二叉樹(shù)算法，除了這些算法，還有一種就是集群算法。

在海量的網(wǎng)頁(yè)里查找到關(guān)鍵字，僅僅靠一臺(tái)服務(wù)器計(jì)算是不可能在短時(shí)間完成的，而我們?cè)谒阉鞯臅r(shí)候幾乎在一秒之內(nèi)就會(huì)得到數(shù)萬(wàn)條搜索記錄，其實(shí)后臺(tái)是靠數(shù)百臺(tái)服務(wù)器同時(shí)計(jì)算完成的，這些服務(wù)器我們定義為一個(gè)集群系統(tǒng)。集群技術(shù)就是使用多個(gè)服務(wù)器的計(jì)算資源來(lái)共同完成一件事，和我們經(jīng)常談及的云計(jì)算類似，可以將集群技術(shù)歸結(jié)為云計(jì)算的前身，在云計(jì)算概念沒(méi)有出來(lái)之前，基本都是集群技術(shù)的天下。比如在奇虎360，采用200臺(tái)服務(wù)器完成搜索的工作，當(dāng)然百度的搜索集群的服務(wù)器數(shù)量要更多一些，當(dāng)一個(gè)搜索詞語(yǔ)進(jìn)來(lái)，通過(guò)集群技術(shù)就將需求同時(shí)發(fā)向200臺(tái)服務(wù)器，每臺(tái)服務(wù)器將計(jì)算的結(jié)果發(fā)給發(fā)出請(qǐng)求的服務(wù)器，這200臺(tái)服務(wù)器哪個(gè)都可以作為發(fā)起請(qǐng)求的服務(wù)器，當(dāng)?shù)玫狡溆?99臺(tái)設(shè)備返回的結(jié)果，然后就將計(jì)算的結(jié)果返回給用戶。通過(guò)增加集群里服務(wù)器的數(shù)量，就可以達(dá)到提升計(jì)算性能的目的。另外集群技術(shù)還有一個(gè)好處，就是假如這200臺(tái)設(shè)備有一臺(tái)是故障的，并不會(huì)大大影響計(jì)算的性能，有其余的199臺(tái)承擔(dān)全部的搜索需求，避免出現(xiàn)由于單臺(tái)硬件故障導(dǎo)致搜索功能無(wú)法使用。在我們實(shí)際的使用中可以回憶一下幾乎從來(lái)沒(méi)有遇到過(guò)百度搜索不好用的情況，就是因?yàn)椴捎昧思杭夹g(shù)，不僅計(jì)算速度快，還能避免單點(diǎn)故障導(dǎo)致整個(gè)搜索無(wú)法進(jìn)行。一般搜索系統(tǒng)至少多做好兩到三個(gè)集群系統(tǒng)，當(dāng)其中一個(gè)集群無(wú)法工作時(shí)，可以將搜索需求調(diào)整到其它的集群系統(tǒng)中來(lái)計(jì)算完成，避免了整個(gè)搜索業(yè)務(wù)癱瘓掉。

除了這些算法，其實(shí)還有不少的提升計(jì)算性能的好方法，比如哈夫曼編碼，數(shù)據(jù)挖掘的K-means，isodata等，這些算法都不是太常用，但是在算法領(lǐng)域都是比較知名的，在數(shù)據(jù)中心的各種軟件應(yīng)用系統(tǒng)中也很常見(jiàn)。

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