大數據時代計算機信息處理技術探討

李麗

摘 要：科學技術的發展使得計算機的信息處理技術也呈現出好的發展勢頭，網絡技術也快速發展。當前人們的接受的信息量逐漸增大，信息的儲存需求也擴大。以互聯網為主要內容的計算機發展十分快速，微信、微博、物聯網、電子商務等提出使得人們的生活發生了極大的改變，同時也帶來了海量的數據。大數據時代的到來使得計算機處理技術成為重要關注的內容，能夠更好地促進網絡技術發展。本文就大數據時代計算機信息處理技術進行簡要的闡述分析。

關鍵詞：大數據時代；計算機信息處理；技術

中圖分類號：TP311.13 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）08-0035-02

如今數字化、信息化的發展水平逐漸提高，信息數據快速增長，計算機技術在社會生產生活各個領域都有廣泛的應用，能夠實現信息的有效交換，檢索和儲存信息，并利用計算機技術科學的處理數據信息，實現資源的優化配置，促使社會效益的順利提升。在大數據背景下，信息數據的數量增多，形式多樣化，計算機信息技術技術也遇到了較高的要求，因此需要科學的研究大數據時代的計算機信息處理技術，更好地滿足人們的實際需要。

1 大數據概述分析

大數據，從直觀上理解就是數據信息量十分巨大，在大數據背景下，信息海量，這就要求計算機硬件以及軟件設備也有較強能力，但是對于目前的計算機硬軟件設備而言，還不能在短時間內對行數據進行讀取、儲存和處理，也不能將準確、全面的數據服務提供給用戶。一般而言，數據量達到10TB（約1.0x104GB）到1PB（約1.0x108GB）以上時，就可以被叫做大數據。從2005年到2015年，10年間的全球數據量總130EB增長到7910EB[1]。（1EB=1024PB=1018）如下圖1所示。

大數據中包含龐大的信息量，能夠快速的處理信息，并且呈現出多樣化的結構形式。大數據時代下的計算機信息量能夠超過1ZP（約1.0x1012GB）的數量級。與傳統1TB（約1.0x103GB）數量級相比，是呈幾何式翻倍的[2]。而且大數據中的信息流都是實時儲存，傳輸速度比較快，要使用大數據處理設備才能夠對這些信息流進行實時高速的處理。大數據中有很多組成內容，如視頻、音頻、圖像、網頁等，格式存在差異，因此在信息處理過程中難度也比較大。

2 大數據時代計算機信息處理技術

2.1 數據感知以及獲取

Deep Wed是一種網絡深層的空間利用技術，在數據過程中有著自身的特點，數據規模比較大，呈現出高頻率的動態性變化，并且分布的范圍也比較廣。實用Deep Wed技術能夠高效的利用數據信息，集成數據信息，使得數據信息能夠被科學的抽取以及整合，保證數據信息能夠實現綜合性的利用，并進行動態化的處理。

2.2 分布式的儲存處理數據信息

這種對數據信息進行分布式的處理方式是Google公司提出的，將GPS技術作為代表，并在IBM、百度等數據企業都有著廣泛的應用，有助于實現持續化的發展。分布式的數據信息處理儲存技術將列作為基礎單位，進而儲存數據，對數據信息進行壓縮操作，實現快循環，保證不同服務器間數據信息能夠實現快速的傳輸與處理。利用這種形式能夠使得行列混合的數據儲存結構在一定程度上得到改善，能夠在短時間內加載大量的數據信息，在對數據信息處理查詢時不會花費大量的時間，并且也能夠提高磁盤空間的利用率。

2.3 數據索引技術

BigTable是Google設計的一種分布式數據存儲系統，能夠對海量數據進行處理的一種非關系型的數據庫。是當前最為主要的一種網絡數據索引技術。利用互補式聚簇索引和聚簇索引動態化的索引數據。以索引順序對數據結構進行儲存的是聚簇索引。將副本作為索引列的，在互補的形式下進行索引的就是互補式聚簇索引。結合不同的查詢結果估算方式，保證數據信息能夠得到很好的查詢與規劃。

2.4 數據挖掘技術

以信息知識內容作為主要依據的數據挖掘技術主要涉及兩個方面，網絡信息搜索技術和實體關聯技術。網絡中的搜索信息主要是通過排序學習算法，將媒體信息量作為關注數據，將此作為樣本學習算法數據，實現數據的排序，實現逐點、逐對、逐列，利用生物界的進化發展搜索信息，從而使得平臺需要得以滿足。關聯分析要提取信息需要，并對這些數據進行科學的處理，從而能夠獲得潛在的知識與數據，從而更好地應用。比如在市場銷售管理中，條碼技術的發展使得數據收集更加容易，并且也比較快速，條碼中儲存了大量的交易資料。如，關聯規則可以表示“購買了項目A和B的顧客中有95%的人又購買了C和D”[3]。這種關聯能夠將信息數據提供給商品的銷售、布置、生產等，使這些環節有科學的依據作為指導，促使市場銷售更具針對性。

2.5 數據接口

ALE-Idoc數據接口技術的數據支撐系統是分布——集成式SAP系統，將數據接口提供給SAP的中間環節，保證不同空間的系統也能夠建立起關系，強化系統間的聯系性。利用接口技術中的ALE處理，實現同步或異步傳輸，能夠集中化的處理分布式的數據信息，能夠使不同SAP數據庫之間的數據實現同步的服務。同步服務中，將Idoc格式作為主要的數據格式，從而提高數據的完整性，并保證不同SAP系統間的數據有可識別性，在每一個系統中都可以使用。Idoc結構涉及很多部分，如數據控制頭、狀態記錄以及數據段等。使用ALE-Idoc技術處理數據，能夠將Idoc數據及時輸入到外部系統數據中，并對轉變格式，并實現Idoc數據的儲存、顯示等[4]。

3 結語

在大數據時代背景下，數據信息的容量大，來源廣泛，并且以多樣化的形式存在，傳統的計算機技術已經不能滿足其發展需要，引出需要計算機技術進一步發展。要科學的對信息數據進行采集、儲存以及管理，深入計算機技術研究，使得計算機信息處理技術得以有效的完善，能夠更好地為社會生產以及發展提供服務。

參考文獻

[1]何騫，曾川，張金榜.大數據時代的計算機信息處理技術分析[J].無線互聯科技，2014（12）：147.

[2]張軻.“大數據”時代的計算機信息處理技術探討[J].計算機光盤軟件與應用，2015（01）：126-127.

[3]石玉芳.基于“大數據”時代剖析計算機信息處理技術探究[J].科技創新與應用，2015（31）：90.

[4]詹少強.基于“大數據”時代剖析計算機信息處理技術[J].網絡安全技術與應用，2014（08）：49-50.