云計算模式下大數據處理技術初探

◆睢貴芳

（河南護理職業學院 河南 455000）

傳統數據處理技術只能實現數據輸出、輸入等方面的效果，而今，在面對龐大且復雜的數據量時，需在原有基礎上利用云計算模式開發新的大數據處理技術，這樣才能保證大數據時代數據能得到準確且快速的處理效果，從而為新時代各個領域所需高效的數據處理目的提供重要保障。另外，在研究云計算模式下大數據處理技術還應注重其有效性，以便發揮出真正的數據處理作用。

1 云計算技術與大數據處理技術間的關系

1.1 云計算技術特點

云計算技術具備集中式遠程計算資源池，它能進行大量數據的存儲與計算工作，故而是一種服務效果較佳的數據處理技術。通常情況下，云計算技術具有以下特點：

（1）透明化，它在實施數據分析時能夠對每個用戶實現透明化操作，進而保證數據在公開狀態下完成處理任務，讓用戶放心使用。

（2）無限制，它在提供計算服務時并沒有固定的限制，基本上針對所有行業。同時，它在應用時還可根據各個行業的實際情況自由選擇計算模式，由此得到準確性更高的計算結果。

（3）便捷性，它在處理數據時能夠更加便捷的獲取數據資源，從而達到節省操作時間的目的。另外，云計算技術的投入成本較低且效果最佳，故而可適當提升計算效率。

（4）靈活性強，它在處理數據時能夠按照用戶的具體要求設計相應的計算方法，并為其提供指定的服務，以便增加用戶滿意度。

1.2 兩者關聯

云計算因其具有成本低、準確度高、可操作性強等優勢，故而可為大數據處理技術的應用創造有利的條件，使其能夠有效彌補原有數據處理技術的不足之處。大數據處理技術只有在云計算技術的支持下才能為用戶提供優質的服務。所以，云計算模式下的大數據處理技術具有較為突出的實用價值，需在各個領域中積極進行推廣。

2 云計算模式下大數據處理技術的關鍵點

2.1 大數據采集技術

“數據采集”實際上也稱為“數據獲取”，在應用大數據處理技術時需要先行獲取數據資源，才能讓其實現準確計算。故而大數據采集技術是大數據處理技術的基礎。通常情況下，大數據處理技術具有集中式與分布式兩種采集方式。要想保證大數據采集技術發揮出真正效用，就需要在不同的部分充分結合兩種不同的采集方式，以便得出最佳數據處理效果。

其中集中式采集方式能夠實現所有數據的統一采集，并且能增強分布式采集方式的靈活性，使其在處理多個獨立的服務器數據時能夠借助云計算模式獲得良好的數據處理結果。另外，當將兩種采集方式融合在一起用于數據處理的目的是可有效提高計算效率。比如在各個組織內部可先行利用集中式采集方式對大數據進行獲取，然后再在各個獨立組織服務器中心的數據對接與共享工作中應用分布式采集方式，從而可實現云計算技術中資源池數據的分類存儲，讓大數據處理效率更高。

2.2 大數據存儲技術

傳統數據存儲技術，它的存儲空間有限且以單節點倉庫為主。而面對當前大數據時代中龐大的數據量，傳統數據存儲技術顯然無法滿足實際承載需求，故而應開發大數據存儲技術，保證大數據得到充足的存儲空間。云計算模式下的大數據存儲技術在原有數據存儲基礎上利用列式存儲方式，對數據進行屬性分類，這樣有利于數據的有效存儲。另外，大數據存儲技術由于可按照屬性的相似度對數據加以存儲，進而能保證在后期無法掌握數據屬性時，可根據周邊存儲數據的屬性進行判斷，由此實現有目的性的存儲與分類查詢，讓用戶能夠快速地完成數據存儲及查找工作[1]。

比如智能電網中應用的大數據處理技術，它可對電網運行狀態的監測數據進行有效存儲。基于云計算模式下，智能電網的數據存儲安全性將有所增強。它主要是將動態監測數據分類存儲于不同節點，并設置數據集群，讓用戶在訪問數據時能處于可控范圍內，它所采用的雙向節點存儲方式可適當簡化智能電網系統的設計流程，促使數據處理效率得以提升。

2.3 大數據可視化技術

“大數據可視化”主要是依據數據特性如空間特征等，在適合的可視化方法下，利用圖表、圖形、地圖等形式直觀的呈現數據，這樣才能保證用戶能更加準確且清晰的理解數據含義。它是大數據處理過程中至關重要的一步，大數據可視化技術既能幫助用戶對已知數據規律進行深度了解，又能促使用戶在認知數據期間形成新的見解，從而讓數據實質研究出現新的成果。

大數據可視化技術在大數據處理階段，首先，它需對原始數據進行結構化處理，使其形成數據表；其次，將其轉化為具備形狀、尺寸、色彩等特征的視覺結構。比如將高風險數據轉化為紅色，以便用戶從中對數據產生一定的理解；最后，用戶可利用人機交互的方式實現反向轉換，進而掌握數據存在的深層規律。大數據可視化技術在實際應用中具有較大的實踐意義。比如在企業運營時借助可視化場景對倉庫數據進行處理，有助于企業決策層對企業運營核心數據進行相應的管理，也能使其實現精準預判，為其后期企業發展提供理論依據[2]。

2.4 大數據挖掘技術

大數據挖掘技術可實現數據深層聯系的進一步研究，包括用戶事先并不了解的潛在數據信息。在大數據挖掘技術的應用過程中，它主要包括以下四個內容：

（1）挖掘對象，它具體是指大數據存儲的格式，如文本數據源、空間數據源等[3]。

（2）挖掘流程，首先應確定數據挖掘目的，然后選擇需要處理并加工的數據，比如保持數據一致性或者刪除無效數據，最后再依據數據類型選擇適合的算法，使其得出數據挖掘結果。

（3）挖掘分類，主要包括直接數據挖掘與間接數據挖掘等兩種方式。

（4）挖掘方法，需根據數據特點確定數據挖掘方法，包括神經網絡法、遺傳算法、決策樹算法、粗算法等。最終可實現大數據的有效挖掘，以便大數據處理技術具有最佳處理結果。

（5）大數據聯機分析技術

大數據聯機分析技術是在原有聯機分析技術的基礎上對其進行改進。作為大數據處理技術應用階段較為重要的技術，它可對繁雜的數據進行科學分析，并在關鍵處實現決策級別的有效分析，由此為用戶帶來較大作用[4]。

其一，大數據聯機分析技術實際應以分析綜合數據為出發點，并設置多維度模型，以便得出大數據的整體分析結果；其二，大數據聯機分析技術除了能對數據進行準確分析外，還可實現多種數據的同時處理，進而加快大數據處理速度。比如在智慧河道的建設工作中，可利用大數據聯機分析技術制定管理方案。同時，還可在大數據技術與云計算技術的支持下打造新型分布式移動平臺，促使河道建設滿足社會需求。

3 結論

綜上所述，云計算作為一種具備較大存儲能力的算法，它能為大數據的妥善處理與細致分析提供重要的技術支持，而在此模式下形成的大數據處理技術勢必也能達到最佳數據處理效果。故而，各個領域都應認識到大數據分析技術的重要性，根據每個行業的具體要求設計大數據處理技術的應用方案，以便它能為龐大數據量的準確識別與分析帶來重要保障，進而為社會發展提供重大助力。