云計算模式下大數據處理技術研究綜述

郭俊文

摘 要在大數據時代，迫切需要一種先進的技術對大數據進行處理，從而提升數據的處理水平和保證數據處理的時效性及準確性。而云計算技術可以在很大程度上滿足社會各個領域在數據處理方面的實際需求?；诖?，本文主要介紹了大數據與云計算之間的關系，并對云計算模式下大數據處理技術進行了分析，希望可以為有需要的人提供參考意見。

關鍵詞云計算模式;大數據處理技術

在信息時代，已經開始廣泛普及計算機應用，其產生的數據存儲量也不斷上升。而傳統的數據網絡處理系統已經不能滿足海量數據的需求，所以在這種情況云計算機應運而生。應用云計算可以在社會各個領域中更好地發揮大數據信息傳輸以及信息提取等各項功能，還可以達到數據處理的目的。因此，相關部門和工作人員必須要進一步深入研究云計算模式下的大數據處理技術。

1 大數據與云計算之間的關系

在現階段，應用云計算技術是我國計算服務性相當高的技術，其能夠實現運用網絡計算機技術統一監管容量大的存儲資源和計算資源，形成資源庫，結合不同的用戶的各種需求提供相應服務，從某個角度來看，就是按需分配服務形式。在現如今的數據計算領域中，云計算是計算能力、服務能力和存儲能力都相當強的技術，是不同于以往全新的數據處理方法。此項技術的特征主要體現在以下幾點：其一，其擁有的資源庫公開透明。其二，沒有限制性，能夠服務于每個行業，并且各個行業可以結合自身實際情況選擇適合于自己的計算模式[1]。其三，便于獲得數據資源，能夠為廣大用戶節省大量的時間，成本不高，運用群體非常廣。其四，服務方法較為靈活，能夠在最大限度上滿足不同客戶的實際需求，因此客戶能夠結合自身需求制定合理相應的服務方法。云計算技術憑借自身處理能力強、傳輸迅速以及存儲空間相當大等特征，可以為大數據處理建立良好的平臺，有效彌補以往數據管理中存在的缺陷，進而更好地滿足大數據處理以及存儲需求。就云計算來講，通常都是為數據計算、數據存儲和數據處理產生作用的，正是因為此支持才可以讓大數據更好地服務于社會。綜合以上分析，云計算與大數據之間有著緊密的聯系。

2 概述云計算技術

在分布式計算以及并行技術等前提下，云計算技術的發展能夠運用數據計算以及網絡連接技術等，來建立能夠為使用者提供各種服務的資源場所。云計算屬于數據密集型的計算，該技術指的是硬件資源和軟件資源的虛擬化。而云計算的關鍵技術主要包括數據存儲技術、數據管理技術以及虛擬化技術等等。

3 云計算模式下大數據處理技術

以往的數據管理主要是存儲和采集，但是云計算的核心在于數據挖掘和數據分析，它能顯著改變大數據管理方法，為單位的重要決策以及管理提供相關依據。

3.1 大數據采集技術

根據不同的采集方法，能夠將大數據的采集劃分成多種，比如：集中式采集以及分布式采集等等。每種方法都有其不同的優點和缺點，下面我們可以利用這些方法的優點來進行分析。首先，集中式收集能夠對各項數據進行掌握控制，但是分布式采集卻具有一定的靈活性。在大數據采集時，如果既要收集企業內部的數據信息，又要收集企業和企業之間的數據信息，我們可以在企業內部設置不同的服務器，來存儲企業共享的數據。利用分布式計算方式，將各種采集方法共同運用，這樣有利于提升數據收集水平。因此針對企業內部可以采用集中式采集方法，而企業和企業之間可以采用分布式采集方法，對于中心服務器之間的組織，可以選擇分布式采集方法。此外，結合不同的結構類型，可以將大數據劃分成多種類型的數據，比如結構化、非結構化以及半結構等數據。對數據進行收集時，首先必須要系統全面分析數據的種類，依照不同的種類，充分發揮云計算的優勢作用，比如容錯以及拓展方面等，進而達到信息同構化的目的，有效完成數據對接工作。

3.2 大數據存儲技術

原來的數據存儲往往是單結點倉庫，其容量空間相當小，對新時期的大量數據已經喪失所有的承載能力，盡管其具備視圖能力以及索引能力，然而由于受到空間方面的約束，依舊無法真正滿足現代社會發展的實際需求。尤其是在新時期，以往的數據運行緩慢，已經不能與現代社會對數據分析和處理速度提出的要求相符[2]。就云計算來講，其存儲方法多數是列式，有利于準確科學區分數據的屬性，能夠從根本上實現數據按照屬性進行保存以及分類。同時利用查找屬性就能夠在第一時間提取所需的數據，顯著提升數據處理水平，讓系統功能越來越突出。并且根據不同的屬性分類也有其他的特征，即能夠根據相似程度科學排列數據屬性，對一些不確定的屬性進行查詢時，能夠熟練掌握相似的屬性，進而方便為后續查詢數據奠定堅實的基礎，獲得顯著的數據壓縮成效，減少因錯誤查詢而造成的問題。

3.3 大數據聯機分析技術

對于大數據系統來說，聯機技術是核心內容，煩瑣復雜的數據分析環節，其重點是決策分析，將實際結果提供給用戶[3]。通常，對于聯機分析方式的運用，應當以分析綜合數據為切入點，構建多維度模型，獲得總體的最終分析結果，為有關人員作出正確決策提供有力的參考依據。并且聯機分析處理的顯著特征是對數據進行分析，將倉庫與聯機分析技術共同運用，這樣除了能夠計算海量的數據，還能夠全面分析數據。

3.4 大數據可視化技術

數據可視化管理是以云計算的大數據處理技術為依托的重大創新。在云計算技術的前提下，大數據可視化可以全方位對隱藏的數據信息進行深入挖掘和收集，而且利用直觀生動的圖表進行表現[4]。首先，大數據可視化技術是將云計算技術作為依托的一種數據挖掘技術，其能夠從大量的、復雜多變的數據中，準確識別有價值的信息，而且通過以服務的形式，提供給廣大用戶。利用云計算分析一些相對復雜的數據以及處理程序，以全局作為切入點，將最原始的數據放在總體數據上，以不斷挖掘其中的有價值信息。正是因為有了云計算的有力保障，才可以提高數據挖掘水平。并且大數據從大量數據中挖出重要的信息后，云計算就會立即匯總這些碎片的信息，發現其中的規律，進而更加準確科學的分析市場經濟發展的整體趨勢。對于可視化處理技術，可以采用繪制趨勢圖的方法全面展示可視化處理基礎，這樣可以讓數據結果具有直觀生動的特征，為企業避免出現決策失誤打下良好的基礎?，F階段，我國很多企業都各具自身的業務內容以及業務領域，因此合理制定云計算模式下的大數據挖掘策略[5]，有助于企業數據的高效采集。例如：谷歌剛剛研發的最新一代搜索引擎平臺，就能夠同一時間分析大數據以及海量較小的文件，而且實時轉換。相對于以往的數據挖掘技術而言，大數據挖掘技術在處理分布并行數據過程中，主要采用計算移動數據不同類型計算模式相結合的方法，在分析數據立方體相當大和維度屬性較為復雜的數據群時，其數據管理系統能夠發揮延遲查詢的作用。整體來講，云計算模式下的大數據挖掘技術可以在短時間內有效處理不同結構的大量數據。

3.5 大數據挖掘技術

運用聯機分析技術，很多情況下僅僅可以獲取淺層的數據信息，然而不能掌握數據內在的聯系。而在云計算模式下利用大數據挖掘技術能夠了解數據的實質，并且能夠展現不同數據之間的聯系，運用模式以及概念等等，將其充分體現。當前，大數據挖掘方法是以并行為主，在處理海量數據時有顯著的優勢。原來的串行數據處理的數據區域較小，需要花費大量的時間，而且工作效率低下，但是采用分布式挖掘技術，利用分布式系統，綜合運用多樣化的方法，比如：拆分以及集群等等，減少數據計算的時間，提高數據計算結果的準確性。并且云計算模式下的大數據挖掘技術能夠將其并行的優勢全面發揮出來，相對于其他的串行方式而言，并行挖掘能夠利用計算機對分布式供給系統的工作進行集群拆分，在拆分結束后實施處理，使用多臺計算機同時開展工作，這樣不僅可以大大提升處理水平，而且還可以顯著減少數據處理所需的費用。

4 結語

總而言之，在大數據時代，云計算的興起為促進大數據發展打下了良好的基礎，既可以實現傳統數據存儲的革新，具有大數據存儲空間較大等特征，又可以實現大數據計算和存儲?；谠朴嬎隳Ｊ剑髷祿杉夹g、大數據挖掘技術以及大數據可視化技術等等都越來越成熟，必須要不斷提升大數據運行水平，才可以更好地促進大數據高速發展。

參考文獻

[1]全海金，何映思.基于云計算的大數據信息處理技術研究（英文）[J].機床與液壓，2019，47（24）：118-124.

[2]孔海斌.云計算模式下大數據處理技術研究[J].通訊世界，2019，26（12）：152-153.

[3]張佳，周雪.基于云計算的大數據處理技術探討[J].電腦編程技巧與維護，2019（12）：104-105+120.

[4]蔡煒.以云計算為基礎的大數據處理技術探討[J].數字技術與應用，2017（12）：205-206.

[5]龍全波.云計算模式下數據安全技術與應用[J].網絡安全技術與應用，2016（11）：90-91.