本发明涉及分布式系统数据处理，具体为一种基于hadoop技术的分布式系统数据处理方法。
背景技术：
1、hadoop是一个由apache基金会所开发的分布式系统基础架构，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储，hadoop实现了一个分布式文件系统，其中一个组件是hdfs，hdfs有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的硬件上，而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序，hdfs放宽了posix的要求，可以以流的形式访问文件系统中的数据；
2、现有技术中在对数据进行采集时大多数都是首先对所有的数据进行采集，然后挑选需要的数据，对需要的数据后续进行加密处理，没有对筛选掉的数据进行加密处理，容易造成泄露，同时基于hadoop技术的分布式系统数据处理的方法没有进行保存，后续在处理同类数据时还需要再次进行同类操作，比较费时间，为此，我们提出一种基于hadoop技术的分布式系统数据处理方法。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于hadoop技术的分布式系统数据处理方法。
2、以解决上述背景技术中提出的问题，本发明提供如下技术方案：一种基于hadoop技术的分布式系统数据处理方法，包括以下步骤：
3、步骤一、数据采集，从各种数据源中采集数据，要保证在传输过程中不会被非法获取或篡改，对于敏感数据要进行加密处理，并将数据导入到hadoop分布式文件系统中；
4、步骤二、数据预处理，在分布式环境下对数据进行清洗、转换、规范化的预处理操作，以确保数据的质量和可用性；
5、步骤三、数据划分，将采集到的大规模数据划分成多个数据块，以便在分布式节点上进行并行处理；
6、步骤四、任务分配，通过hadoop的任务调度机制，将数据处理任务分配到各个节点上；
7、步骤五、map阶段，原始数据被划分成若干个键值对，然后经过map函数处理生成中间结果，map函数能够对每个键值对进行处理，并输出新的键值对；
8、步骤六、shuff l e阶段，map函数的输出结果会按照键进行排序和分组，以便相同键的数据能够被发送到同一个reduce节点上；
9、步骤七、reduce阶段，在各个节点上执行用户定义的reduce函数，对经过混洗的数据进行汇总、聚合操作，得到最终的处理结果；
10、步骤八、结果存储，将处理后的结果存储回hdfs或其他存储系统中，以供后续分析和使用，并将整个处理流程进行存储方便后续调用。
11、作为本发明的进一步方案：所述步骤一中，对于不同类型的数据来源，要采用相应合适的收集方法，在数据收集过程中，使用安全的网络协议、建立虚拟专用网络和实施访问控制，保证传输的安全，采用对称加密算法，对敏感数据进行加密，只有拥有正确密钥的接收方才能解密，密钥需要安全存储和定期更新，在传输前对数据进行数字签名，接收方能够验证数据的来源和完整性，防止数据被篡改，同时，还需要考虑数据的格式转换，因为原始数据可能存在多种格式，为了方便后续的处理和分析，可能需要将其转换为统一的、易于处理的格式，同时，要确保数据收集的实时性和完整性，对于实时性要求较高的数据，需要采用合适的技术和架构来保证数据能够及时地被收集和处理，对于完整性，要建立数据验证机制，确保收集到的数据没有丢失或损坏。
12、作为本发明的进一步方案：所述步骤二中，通过数据清洗能够检查数据中是否存在缺失值，并采用不同的处理方法进行合理的填补，数据的转换能够将不同格式的数据统一转换为适合后续处理的格式，数据规范化能够确保数据在一个合理的范围内，数据筛选和过滤能够根据特定的条件或规则去除不相关或不符合要求的数据，对数据进行统计分析，以了解数据的基本特征和分布情况，有助于后续选择合适的处理方法和模型。
13、作为本发明的进一步方案：所述步骤三中，在数据划分阶段，根据数据的特点、计算资源的分布以及后续处理的需求来确定合适的划分策略，在进行划分时，要考虑数据的关联性和局部性，尽量使相关的数据被划分到同一个或相邻的数据块中，以减少后续处理中数据的移动和通信开销，在划分完成后，需要对数据块进行标记和管理，以便在后续的任务分配和处理中能够准确地识别和操作每个数据块。
14、作为本发明的进一步方案：所述步骤四中，首先要根据计算资源状况来合理地划分和安排任务，明确哪些任务能够并行执行，哪些任务存在依赖关系需要按顺序进行，并建立有效的任务监控机制，实时了解每个任务的执行状态、进度和资源使用情况，如果出现任务失败或异常情况，能够及时进行处理和重新分配。
15、作为本发明的进一步方案：所述步骤五中，在map阶段开始时，系统会将输入的数据分割成多个独立的小数据块，并分配到不同的处理节点上执行map函数，在处理过程中，map任务会生成大量的中间键值对并缓存在本地。
16、作为本发明的进一步方案：所述步骤六中，对map阶段产生的大量中间键值对进行重新组织和分布，将原本分散在各个节点上的与同一键相关的数据被整合到一起，为后续的reduce阶段做好准备。
17、作为本发明的进一步方案：所述步骤七中，reduce函数被应用于经过混洗后与特定键相关的所有值，按照预定的逻辑进行处理，输出更简洁和更有意义的数据结果。
18、作为本发明的进一步方案：所述步骤八中，选择合适的存储介质和存储方式，首先要进行一些数据校验和验证操作来确保数据的完整性和准确性，防止数据在存储过程中出现损坏或丢失，对于大量的数据结果进行压缩处理，以节省存储空间并提高存储和读取的效率，设置适当的访问权限和加密措施，保护数据不被未经授权的访问或篡改，还要建立相应的数据索引或元数据信息，以便快速定位和检索结果数据，将整个处理流程，包括数据读取的方式、各个阶段的具体函数和逻辑，以代码或配置文件的形式保存下来，在后续遇到同类型数据处理时，直接加载这些存储的方法和配置，按照既定的流程进行处理。
19、采用上述技术方案，与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
20、1.本发明通过使用安全的网络协议、建立虚拟专用网络和实施访问控制，保证传输的安全，采用对称加密算法，对敏感数据进行加密，只有拥有正确密钥的接收方才能解密，密钥需要安全存储和定期更新，在传输前对数据进行数字签名，接收方能够验证数据的来源和完整性，防止数据被篡改，避免数据采集时出现数据泄密的问题；
21、2.本发明通过数据预处理，使数据更加准确和可靠，为后续分析和模型构建提供坚实基础，统一数据的格式、编码等，减少数据的不一致性和歧义，确保不同部分的数据能够更好地融合和理解，剔除异常值和不合理数据，避免它们对整体分析结果产生误导性影响，经过适当的转换和整理，数据更容易被理解和解读，方便分析人员进行工作，减少后续处理过程中不必要的计算开销和时间浪费，避免因数据问题导致的反复调试和修正，从而加快整体分析的进度；
22、3.本发明通过将整个处理流程，包括数据读取的方式、各个阶段的具体函数和逻辑，以代码或配置文件的形式保存下来，在后续遇到同类型数据处理时，直接加载这些存储的方法和配置，按照既定的流程进行处理，避免了重复开发和调试相同的处理逻辑，节省时间和精力，确保每次处理同类型数据都遵循相同的规范和方法，结果具有可比性和一致性。
1.一种基于hadoop技术的分布式系统数据处理方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于hadoop技术的分布式系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤一中，对于不同类型的数据来源，要采用相应合适的收集方法，在数据收集过程中，使用安全的网络协议、建立虚拟专用网络和实施访问控制，保证传输的安全，采用对称加密算法，对敏感数据进行加密，只有拥有正确密钥的接收方才能解密，密钥需要安全存储和定期更新，在传输前对数据进行数字签名，接收方能够验证数据的来源和完整性，防止数据被篡改，同时，还需要考虑数据的格式转换，因为原始数据可能存在多种格式，为了方便后续的处理和分析，可能需要将其转换为统一的、易于处理的格式，同时，要确保数据收集的实时性和完整性，对于实时性要求较高的数据，需要采用合适的技术和架构来保证数据能够及时地被收集和处理，对于完整性，要建立数据验证机制，确保收集到的数据没有丢失或损坏。
3.根据权利要求1所述的一种基于hadoop技术的分布式系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤二中，通过数据清洗能够检查数据中是否存在缺失值，并采用不同的处理方法进行合理的填补，数据的转换能够将不同格式的数据统一转换为适合后续处理的格式，数据规范化能够确保数据在一个合理的范围内，数据筛选和过滤能够根据特定的条件或规则去除不相关或不符合要求的数据，对数据进行统计分析，以了解数据的基本特征和分布情况，有助于后续选择合适的处理方法和模型。
4.根据权利要求1所述的一种基于hadoop技术的分布式系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤三中，在数据划分阶段，根据数据的特点、计算资源的分布以及后续处理的需求来确定合适的划分策略，在进行划分时，要考虑数据的关联性和局部性，尽量使相关的数据被划分到同一个或相邻的数据块中，以减少后续处理中数据的移动和通信开销，在划分完成后，需要对数据块进行标记和管理，以便在后续的任务分配和处理中能够准确地识别和操作每个数据块。
5.根据权利要求1所述的一种基于hadoop技术的分布式系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤四中，首先要根据计算资源状况来合理地划分和安排任务，明确哪些任务能够并行执行，哪些任务存在依赖关系需要按顺序进行，并建立有效的任务监控机制，实时了解每个任务的执行状态、进度和资源使用情况，如果出现任务失败或异常情况，能够及时进行处理和重新分配。
6.根据权利要求1所述的一种基于hadoop技术的分布式系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤五中，在map阶段开始时，系统会将输入的数据分割成多个独立的小数据块，并分配到不同的处理节点上执行map函数，在处理过程中，map任务会生成大量的中间键值对并缓存在本地。
7.根据权利要求1所述的一种基于hadoop技术的分布式系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤六中，对map阶段产生的大量中间键值对进行重新组织和分布，将原本分散在各个节点上的与同一键相关的数据被整合到一起，为后续的reduce阶段做好准备。
8.根据权利要求1所述的一种基于hadoop技术的分布式系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤七中，reduce函数被应用于经过混洗后与特定键相关的所有值，按照预定的逻辑进行处理，输出更简洁和更有意义的数据结果。
9.根据权利要求1所述的一种基于hadoop技术的分布式系统数据处理方法，其特征在于：所述步骤八中，选择合适的存储介质和存储方式，首先要进行一些数据校验和验证操作来确保数据的完整性和准确性，防止数据在存储过程中出现损坏或丢失，对于大量的数据结果进行压缩处理，以节省存储空间并提高存储和读取的效率，设置适当的访问权限和加密措施，保护数据不被未经授权的访问或篡改，还要建立相应的数据索引或元数据信息，以便快速定位和检索结果数据，将整个处理流程，包括数据读取的方式、各个阶段的具体函数和逻辑，以代码或配置文件的形式保存下来，在后续遇到同类型数据处理时，直接加载这些存储的方法和配置，按照既定的流程进行处理。
