计算机信息处理技术在大数据时代中的有效应用

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1 大数据时代

大数据的定义：利用数据库工具等技术手段，对方方面面的数据采集之后使用新型信息处理方式进行系统处理。大数据的特征有如下四个方面：一是大规模。数据处理的内容十分庞大。二是多样化。处理的信息类型多种多样。三是及时性。大数据对需要处理的信息能及时处理完毕。四是信息密度低。大数据时代是信息化高新技术迅速发展下的我们所处的时代概括性描述。在大数据背景下，庞大的数据库，为用户日后的信息查询提供有效的途径。大数据设计学科领域广泛，而计算机信息处理技术是其基础。大数据的发展就处在信息化行业的风口，它的规模和速度在近些年得到了很大进展，促进社会的繁荣发展，保障数据信息维护，对国民经济作用极为重要。

2 大数据时代下的计算机信息处理技术类型

处于大数据时代背景之下，选择大力推广使用先进的计算机信息处理技术，能够持续保障不同类型数据存储、应用的安全性，令数据信息的应用价值得以全方位呈现。至于大数据时代下计算机处理技术的常见类型则表现为：

2.1 数据获取技术

有关EEP WEB数据获取技术，可以说是我国现代信息技术体系中的关键性结构单元，其功能就是方便快速处理批量化的数据信息，并细致化呈现有关动态变化细节，从而维持数据信息应用的科学性、高效率性。除此之外，这类技术还保留分布性覆盖和灵活性访问等功能优势，确保用户能够透过不同路径获取并井然有序地整合所需信息，从而有机改善数据信息的处理效率和水平。

2.2 数据存储技术

目前流行的GFS技术，原理就是借助分布式形式来存储一系列计算机数据信息，当中的基础便是BIM技术，存储形式则是行列混合式，在确保增加各类数据信息的使用量、提升数据信息的处理效率前提下，节约对应操作需要消耗的时间精力。换句话说，应用这类技术，能够在数据信息查询方面省去不少的时间，令磁盘空间得到妥善开发应用，并适当减少数据信息在磁盘当中的实际占比，从而同步改善数据信息的存储、处理、应用实效。

2.3 数据检索技术

顾名思义，大数据时代背景下会产生海量的数据，用户想要予以灵活性检索和使用，就要依靠于BIGTABLE技术。用户只要依照该类技术的一系列指定程序进行操作，就会获取想要的结构和数据结构，从而满足后续的具体应用要求。需要注意的是，这类技术还可以筛选确认检索结果中的最优数据，并分析其独特的应用价值。

2.4 数据挖掘技术

在使用计算机来挖掘数据过程中，通常我们都习惯借助网络搜索功能。实际上，我们还能够利用排序学习算法来全方位检索、分析有关数据，了解当中的文本特征，令数据挖掘工作得以快速深入性地进行下去。

3 信息化时代下大数据信息处理技术的应用

3.1 信息采集技术应用

信息处理环节的首要部分就是信息采集与加工想要确保计算机信息处理的质量。大数据时代下产生的信息大多是驳杂无用的信息，想要获取有效信息就要有技术层面的筛选，接着大数据信息处理与运行维护的基础，一切都是所筛选的信息，这个环节的关键程度不言而喻。我们所有收集的信息将会被两种模式所加工处理，那就是在线处理和离线处理。假如我们对数据的比对分析的要求较高，那么我们就需要使用在线处理模式，可以使用Spark,Storm等工具。假如单纯的想要数据分析之后的内容与结果，不需要过程描述，那就选用离线处理，例如先将日志数据采集到HDFS中，再使用Map Reduce,Hive等进行进一步分析。

3.2 信息存储技术应用

随着大数据时代的到来，互联网数据爆炸式增长，曾经传统的信息存储技术已经过时了，无法适应当前的需要，而且传统技术让大量的资源被浪费的同时也无法满足大数据处理时代的工作质量以及获取信息的效率。大数据时代意味着需要比传统存储平台更多的数据，起始计算量至少是PB。而数据呈现方式众多，结构化、半结构化和非结构化，导致数据时代的处理压力增大且处理方式复杂。我们采集了巨量的信息后，存储问题仍然困扰着人们。因为计算机要处理的数据更多更加复杂化，数据统一管理的难度可想而知。

3.3 信息安全技术

在大数据环境下的信息有一个较为独特的特性就是没有孤立性，数据和数值两者之间通过简易的交换便建立了关联性，二者之间甚至产生相互影响。虽然使用者更迅速获知数据，但是在数据传输过程中，如果信息传递产生异常，就会引起连锁反应，接下来的数据也出现异常，后果损失会不可估量。管理者若想保证数据信息的安全，应当确保需要保护的数据及有关联的全部数据的安全，相对地工作量跟技术难度也会攀升。因此，首要地就是研发因地制宜因时而异的信息安全体系构架，同时加强有关部门员工的管培，定期培训与开展指导，持续开展完善信息安全技术。

3.4 信息加工计算技术的应用

面对大数据遇到的难题，传统信息处理技术落伍了，已经无法提供有效支持了。处理信息的过程中，如果比作个轮轴结构的话，那么必然不能缺少的重要环节就是信息加工。信息加工技术重要体现在什么地方呢？它可以大海捞针般的难度下，在庞大驳杂的数据库中，找出人们想要的信息，保证信息的价值。它能在信息读取的过程中，有效地优化其读取速度的同时确保数据不丢包，确保信息安全。当前我国互联网应用的大范围的计算方式，依然是云计算技术，这种技术相当成熟，依托互联网虚拟的环境，提供虚拟化、动态伸缩化的信息，让用户的资源和数据互联互通，开放的内容形成共享的资源。

3.5 云技术的科学、合理应用

在大数据时代的背景下，信息处理要进行集中的形式，为此，就给计算机信息处理技术提出了很高的规定和要求，其中有计算机的各种硬件，还有计算机在应用中的各种软件。为此，要想适应时代的进步和发展，人们要针对计算机的各种硬件以及软件方面采取研究，在大数据时代下，云技术就是一项产物。大数据时代针对计算机技术的需求，云数据正好给予了填充，让人们的生活质量提高，同时应用的渠道更广泛。另外，利用云技术，可以让信息实现集中的处理，其中计算机出现的难题得到了有效地缓解，从根源将计算机处理能力大幅提高。当下，大数据时代的到来，让计算机在实际运行中运行的工作效率低，速度很慢等情况发生，云技术的应用就让这种情况得到改善。

3.6 信息的采集、加工和传输过程

在计算机信息处理技术中，信息的有效获取是其中一项最重要的内容。在大数据时代背景下，信息呈现了多种多样的趋势，在不同类型上信息不断地进行了筛选，针对信息才能做到有效地整合，也是当下最需要关注的重点问题。为此，在信息采集、加工和传输上要不断地研发，也就是要将有用的信息采取监控，同时挑选出有用的数据，将各种数据采取收集，同时将整合工作做好，方便日后的正常使用，这也是信息工作中十分关键的一项内容。与此同时，在数据库中，加工信息包含着很多的信息内容需要采取统一规划和整理，此时要进行分析工作，利用计算机信息处理技术，将各种信息采取有效地分类，可以让信息内容清晰的展示出来，可以随时随地将需要的信息及时查找，快速地获取各项信息内容。信息的传输对象就是用户，用户要想查找信息，就要利用信息传输技术，才能将信息实现快速的获取。

3.7 信息安全保护工作

在大数据时代下，商人为了将经济效益得到的高，将互联网中的漏洞加以利用，同时借助了计算机信息处理技术的不足，在网络中发布了虚假的各种信息，给互联网的环境营造了一个不安全性。此时，若尚未将互联网这些恶意信息作出处理，就会给互联网带来严重的影响，威胁着人们的信息安全。为此，面对这种环境，就需要计算机信息处理技术，将各种信息内容采取筛选和整合，让互联网的安全得到提高。另外，企业在发展中，要将计算机网络安全系统进行完善和优化，将计算机的防护大大提高，防止有病毒入侵；在计算机专业人才的培养力度上加强；针对计算机硬件和软件的资金投入上要给予支持，将计算机处理信息内容的的准确性大幅提高，实际运行的效率也明显提高，防止有虚假信息的上传。在大数据时代的背景下，不仅给人们的日常生活提供了丰富的信息，同时也提供了便利的条件，网络安全问题也随之出现，如果网络存在安全问题，人们就无法享受到高质量、高品质的服务。由此，就要将计算机信息处理能力提升，加强网络安全的有效监管。

3.8 虚拟化

在大数据时代的背景下，各种资源会有不同程度的浪费问题，要想将这个问题得到处理，计算机软件就需要进行创新，要实现模拟技术，利用物质以及条件采取预判和分析，将数据库中各种资料结合，才能将发展的计划和轨道制定，与此同时，计算机技术的发展，在实验误差上有所降低。在城市的建设和规划中，可以利用计算机软件技术采取处理，可以让大量的时间节省，同时可以利用计算机试验获得结果和数据，资源做到了有效地利用，防止了浪费。

4 结束语

大数据时代的到来，人民生活更加便捷，同时这个时代也给计算机信息技术的革新带来了过硬的硬件实力的基础和人才智力资源，也给未来的技术发展之路布置了重重险阻。人们对大数据技术的要求越来越高标准，甚至以严苛的要求对计算机数据处理的速度要快，精度要准，处理的信息量要大，让人们使用的更加简便想要满足这一系列要求，让技术真正为人所用，有效服务于这个时代的各个行业建设，增加国民生产总值。这就需要我们广大计算机人才们贡献才智，肯坐冷板凳去优化技术，敢为人先，敢于创新技术，从而有效推动行业发展，让计算机技术之光点亮整个时代。