海量时间序列数据的相关探索

盛文婷，付国庆

（新疆农业大学 科学技术学院，新疆 乌鲁木齐 830000）

0 引 言

时间序列数据是按时间进行排序的一种数据，目前在各个领域中都有着相应的应用，而随着数据量的不断增多，人们正处在一个时间序列数据的世界中。传统的数据处理方法一般都是针对静态的数据。而目前的数据表现出数据量较大、变化较快且呈现出动态化的特征，因此传统的方法已经不能有效地实现对数据的处理和存储。本文结合MaxCompute大数据处理技术对时间序列数据进行处理，便于发现时间序列中有价值的信息，进而转换成所需要的信息。

1 海量时间序列数据的特征分析

时间序列数据带有一定的时间戳，同时数据量大，在相同的时间内数据比较接近，并具有存储后很难进行修改等特点。

1.1 时间属性

海量时间序列的一个最典型的特征是时间性，每一个数据都有一个时间区和一个时间点，同一数据源具有先后顺序和时间属性。在某个特定的空间和特定的时间里，数据值是唯一的。典型的时序数据如表1所示的Dodgers数据集，表中涵盖了时间戳和相应的值。这个数据信息来源于洛杉矶北101高速公路所通过车辆的数据，以5 min为时间节点[1]。

表1 Dodgers 时序数据

1.2 数据量庞大

海量时间数据之所以是“海量”，主要是随着时间的推移数据不断出现，量越来越大，并呈现出动态化的特点，是静态数据所不能比拟的。同时，如今的信息数字化技术发展越来越快，数据采集的类型也越来越多，相应的数据源也呈现出快速上升的趋势。此外，随着数据源挖掘技术的提高和监控技术的进步，存储设备和传感器等设备价格不断降低，时序数据的增长速度呈现爆发式的特征，且数量巨大。随着时间的推移，数据量越来越大，原来的旧数据也没有删除，对于快速检测到正确的数据是一个重大的考验。例如，Facebook公司每天需要处理大量的用户在平台上分享的内容，每天的数量高达25亿条，超过500 TB。

1.3 数据关注的局部性

由于海量时间数据的总量比较庞大，人们不可能对所有的数据进行关注。从实际情况来看，用户往往关注一些在特定时间段的数据，或者一定时间内的最大值、最小值和均值，造成了对数据关注的局部性。例如在查询监控系统时，人们往往会选取某个时间段的数据，或者只关注某些数据源。在检索时序数据时，只需查询到某个数据源在某个时段的数据，或者是某个时间段内特定数据源的数据。例如，查询表1的Dodgers数据，只需要统计出最高值，就可以判断出哪个时间段的交通比较拥堵，从而采取必要的措施。

1.4 采样频率固定

海量时序数据一般都有着固定的采样频率。在表1中，系统每5 min对车流量的值进行保存。也有少量的时序数据是会跟着行为的变化而发生变化，在股票市场中，股民的购买行为对股票价格的变化有着直接的影响，因此需要分析它们的行为搜索数据。

1.5 数据的不变性

海量时序数据有一个重要的特点是数据在写入后一般是不能修改的。时序数据一般是根据时间记录的每个阶段的数据，这些数据产生的时间具有唯一性的特征，且都是发生在过去的时间里，这也是时序数据与其他数据的不同之处。由于数据的不变性，可以采用压缩算法对数据进行压缩，数据也不会发生变化。在数据压缩时，不需要对整个数据信息进行压缩，只需要对直接访问的数据进行压缩，这样在解压时只需要提取部分需要的数据，不会因为要解压大量数据而影响读取速率，同时通过数据压缩还可以提高存储速率。

2 时间序列数据分析处理总体流程

对海量时间序列数据进行分析，需要有一套规范的流程，明确分析的目的，收集数据，对数据进行加工，并展示数据分析结果。其中，数据分析环节主要使用SQL命令，或者采用机器学习方法进行数据挖掘。而数据分析的结果可以通过报表的形式呈现出来，也可以通过可视化手段进行呈现。图1为时间序列数据分析处理整体流程。

在图1中，原始的时间序列数据流被收集之后，通常会采用二进制文件方式存储在本地文件系统中，同时再经过本地程序实现格式的转换，转换为时间序列文本，如txt文档并将数据上传到MaxCompute。在数据上传前，文本的格式设计要与MaxCompute表结构相匹配，匹配格式如图2所示。数据加工则是对本地存储的数据进行加工，采用排列熵的算法进行数据分析，最后对结果进行展示。

图1 时间序列数据分析整体流程

图2是文本文件和MaxCompute表结构的匹配情况，表的操作可以使用SQL DDL语句方式完成，通过Tunnel工具完成数据的上传，运用编程框架实现了并行化的排列熵算法。本地Eclipse开发环境需要对算法进行调试，再将jar包导出，导出的资源再上传到MaxCompute，运用jar命令执行。算法中输入的数据都是来源于MaxCompute表，同时进行排列熵算法后，所输出的结果，也会再进入到MaxCompute中。由MaxCompute提供的SQL接口可以直接读取表中的数据，在后续计算中可以进行展示和应用。

图2 文本文件和表的格式匹配

3 时序数据存储结构的设计

海量时序数据量比较庞大，但是对数据查询的过程则较为简单。而传统的关系型数据库的查询功能比较复杂，其严格遵循了ACID原则，即这种数据库在程序上比较复杂，有些功能很多时候是用不到的。因此有必要结合时序数据的特征，设计出便捷合理的存储结构，以提高存储和检索的效率。通过设计合理的存储格式，可以加快检索的速度。数据组织形式采用堆表型的方式能够大大增加写入的速度，存储结构采用列式的存储结构可以改善压缩的效果[2]。

监测系统对各个时间点进行检测，获得的数据，就是时间序列数据，较大的时间数据可以用h或d来表示，ms或μs则可用来表示较小的时间数据。以往的时间序列数据存储数据库主要是关系型数据库、文本文件数据库以及实时数据库。最常用的方式是文本文件存储方式。在大数据下，分布式的文件系统较为常用，能够实现对大文本的存储，如Hadoop分布式文件系统以及HDFS（Hadoop Distributed File System）等。关系型的数据库容量较小，存储的数据有限，且扩展性不好。而实时数据库适合监测数据的实时写入，运用压缩算法对数据进行压缩，解决存储容量不足的问题。

阿里云开发的数据库产品MaxCompute，使用二维表完成对用户层的数据存储，而分布式文件系统实现对底层数据的存储。

表是MaxCompute存储数据的基本单位，所以对表模式的设计是进行数据存储的前提。文本形式的波形信号数据采用按行存储的方式，即每行存储1条时间序列数据，用于排列熵计算。由于数据来源以及计算方式不同，各条时间序列的长度是不一样的。使用文本方式进行存储时，1条数据占据1行的空间，这1条数据的长度是不受限制的。但MaxCompute表的宽度则受到一定的限制，小于1 024列。如果某个数据长度大于1 024列，则不能进行按行存储[3]。

本文使用按列存储模式存储时间序列数据。排列熵计算过程中产生的重构向量使用按行存储的模式，如图3所示。首先需要将行存储的文件进行格式化，形成按列存储的文件。列存储文件需要与MaxCompute上的原始时间序列数据表的列进行匹配，才能执行Tunnel数据上传操作。如表2所示，表中的ID字段代表不同的时间序列信号标识。对时间序列数据执行排列熵计算的步骤1是向量重构，重构后的结果数据存储在MaxCompute的重构向量表中。重构向量的维数M通常小于1 024，因此可以进行有效的数据存储。根据计算维度需求的不同，需要分别创建多张重构向量表。以三维存储表为例，创建存储表的SQL，DDL描述如表3所示。

图3 时间序列数据的存储模式

表2 数据上传操作

表3 三维重构向量表DDL描述

在表3中，创建了包含4个字段的表d3vector，分别是ID、d1、d2、d3。其中，ID作为第一个字段，是对时间序列数据的一种标识，通过这样的标识可以对不同的排列熵计算方法进行区分；d1，d2，d3是代表的是标识上的三个维度值。排列熵的计算结果是在MaxCompute表完成存储，其中包含ID标识和排列熵结果这两列内容[4]。此外，排列熵计算结果并不是完全不能移动的，可以通过数据集成服务将其导出，以便在其他存储系统进行存储。可以直接在MaxCompute数据库上对数据进行分析，也可以在导出的系型数据库、非关系型数据库（NoSQL）中对数据进行分析，以便完成相应的数据处理业务。

4 结 论

时间序列数据存在于社会生产和生活的各个领域，且数据量越来越大，变化较快。因此，要想对数据进行有效的处理，就要把握好海量时间序列数据中的特征，如时间属性、数据量庞大特征、数据关注的局部性、采样频率固定以及数据的不变性。同时，建立一套规范的分析流程，对时间序列数据进行分析和挖掘，以不断满足社会发展的需要。