大數據環境下的計算機信息處理技術研究

孔德萍

（棗莊科技職業學院 山東省棗莊市 277599）

目前，正處于大數據環境中，大數據的出現在改變各行各業發展模式的同時，也帶動了計算機信息處理技術發展。計算機信息處理技術包含了云儲存技術、傳輸技術、整合技術、虛擬技術、信息收集與加工技術等，在大數據下，該技術發展存在的問題也逐漸凸顯，為了發揮技術優勢，給用戶制造良好體驗，就必須加強專業技術人員培養，強化數據安全與真實性。

1 計算機信息處理技術的作用

計算機信息處理技術的出現給人類的工作、生活以及娛樂帶來了諸多便捷。尤其是和傳統處理方法相比較，計算機處理技術的優勢更為明顯，其不僅在信息傳播速度、效率上有所提升，在信息處理質量上也更滿足用戶要求[1]。該技術打破了時間與空間制約，使人們工作更省時，生活更輕松。就比如，在找工作的過程中，應聘者通過在網絡平臺查找企業信息、投遞簡歷，找到心儀的企業，而企業也可以通過網絡直接查看應聘者簡歷，大大節約了時間成本。同時，利用計算機信息處理技術對應聘者相關信息進行分類處理，從而給企業推薦更滿足要求的應聘者，也可向應聘者推薦適合企業，這是傳統處理方法無法比擬的。除此之外，在計算機信息處理技術得到推廣后就在教育領域有廣泛運用。一方面，學生可以通過計算機處理技術在網絡平臺查詢成績、尋找知識網站等；另一方面，學生可以在網上查詢各大院校錄取分數線、報名形式等信息，使學生學習更加方便。計算機信息處理技術將通信、互聯網、數字化等集為一體，這也是時代進步的象征。

2 大數據環境下的計算機信息處理技術類型

2.1 云儲存技術

云儲存技術是計算機信息處理技術的核心。在云儲存技術運行時，先把收集到的信息傳輸到處理系統，隨后再把處理后的信息下載和保存至對應的數據庫中，用戶可以根據需求隨時隨地進入數據庫搜索相關信息。在的數據背景下，信息數據量越來越多，傳統儲存方法早已不滿足發展所需，在此情況下，利用大數據優勢在傳統信息儲存方法基礎上予以創新，建設云儲存技術。其不會受信息數據量的影響，可對多個數量、多種類型信息同時儲存，且不會浪費太多物理空間位置。通常，在使用云儲存技術對信息進行儲存時，大多使用分布式儲存方法，該方法具有快速、高效的優勢，更能滿足當代信息數據儲存要求與用戶需求。

2.2 信息傳輸技術

在對信息進行處理時，計算機信息處理技術的首選目標就是對應的數據，在對信息數據進行監測的基礎上實施儲存。信息的傳輸過程也是最容易發生丟失、損壞等風險的過程，因此，必須采取有效技術對傳輸過程予以監督，信息傳輸技術的應用可以有效解決該問題。作為處理技術的重要組成，信息傳輸技術通過對信息輸送渠道風險進行分析，判斷該渠道是否滿足信息傳輸要求，在一切具備保障的前提下實現信息高效傳輸[2]。具體流程如圖1 所示。

圖1：計算機信息傳輸技術運行流程圖

圖2：HDFS 示意圖

2.3 數字整合技術

該技術最開始主要用用于核算數據參數，其以互聯網平臺為載體，對數據參數予以分析，可有效提高數字計算能力。后來，隨著科技進步，數字整合技術得到快速創新，目前的數字整合技術是建立在大數據平臺基礎上的，通過對數據參數實施運算，以此來擴大技術應用范疇。從客觀角度來講，數字整合技術的創新在極大程度上滿足了計算機技術多元化發展，用戶通過將設備與終端服務中心相連，實現快速、高效數字計算。與此同時，在技術得到發展的同時，與之相關的軟件也逐漸成熟，使計算機信息處理技術細節得以優化。

2.4 云安全技術

計算機信息處理技術在給人們帶來便捷的同時也伴隨安全風險發生，因此，應用進了云安全技術保障數據信息安全。在實際的應用中，可以通過云安全技術對系統內潛在風險進行識別，若非法分子利用漏洞進入系統內，云安全技術會及時做出反應，在對其進行攔截的基礎上，確保系統正常運作[3]。同時，還可以通過云安全技術定期消除系統內的病毒，如木馬病毒、蠕蟲病毒、腳本病毒等，維持系統秩序。目前，我國相關部門也針對信息系統安全制定了相關機制，這給云安全技術的應用提供了有力支持。

2.5 虛擬化技術

虛擬化技術必須依附在大數據背景下，在得到大數據輔助后，可以幫助系統實施數字分配，從而實現資源配置最優化。該技術被看作是其他信息處理技術的基石，有許多處理技術都是將虛擬化技術作為載體，實現數據資源搜集和處理。并且，利用虛擬化技術可發掘資源配置過程存在的問題，進一步加以調整，使數據信息計算更加準確，在計算機信息處理技術中占據核心地位。

2.6 信息收集與加工技術

在大數據環境下，只有在信息收集環節中確保準確性，后續才能展開對應的處理、儲存操作。信息收集技術可以在對數據進行收集的同時，對數據進行篩選，從而將不良數據或錯誤數據屏蔽在外。在信息加工技術上可以實現數據信息的整理、加工，當前，在信息加工技術上已經擁有優秀的成就，技術研究也在不斷探索中，爭取在源頭上提高信息數據收集與加工質量。

3 計算機信息處理技術發展面臨的問題

3.1 病毒入侵率較強

當前，在市場上有許多APP，各種APP 的功能都不同，其主要包含學習、游戲、辦公APP 等。在滿足用戶需求的同時，難以避免病毒入侵，當病毒入侵時會對計算機進行攻擊，系統不僅會遭到破壞，嚴重時還會將計算機內的信息資料進行竊取。

3.2 數據信息存在安全隱患

大數據是一把雙刃劍，在給用戶帶來便捷的同時，也存在較多安全隱患，直接影響數據信息安全。病毒、黑客入侵等都會對數據信息造成不同程度的傷害，嚴重時會導致數據全部丟失、被竊取、系統崩潰，給用戶體驗造成阻礙。但在大數據下，信息安全問題在所難免。首先，最難保障的就是用戶個人信息安全。在大數據背景下，幾乎所有信息都是透明的，這會在無形中增加用戶信息泄露風險，但要想徹底屏蔽信息獲取渠道則十分困難；其次，企業數據安全很難保障。如今大部分企業在運行時都會利用計算機信息處理技術下載、上傳或發送數據文件，這給病毒、黑客入侵提供了機會。

4 大數據環境下計算機信息處理技術的具體應用

4.1 分布式數據儲存

在大數據背景下，計算機信息處理技術可對數據進行分布式儲存。比如，在Google 公司開發的分布式系統中，其核心技術就是云儲存技術，主要工作則是對數據實施分布式儲存，以列作為單位。和傳統數據儲存方式相比較，該方式具有更強的壓縮性和效率。當前，使用比較頻繁的方式為行列混合式儲存，可在短時間內對大量數據信息進行保存，在后期查詢數據上也非常便捷。但在實際應用過程中，需關注數據信息分布，對分布情況予以優化才能發揮技術作用。

4.2 數據索引

在數據索引過程中，計算機信息處理技術同樣發揮重要作用，如Big Table 就是當下應用較為廣泛的數據索引方法，在得到研發后應用逐漸廣泛。其互補式索引是學術研究領域的重要課題?；パa式索引就是指將多副本作為數據索引列出可以相互補充的索引表，通過該方法可對數據信息進行優化。

4.3 數據分類和聚類數據分析

數據分類和聚類數據分析是計算機信息處理技術的基本功能。其中，數據分類則是指對數據點進行劃分，確定具體數據點，在明確結構之后對用戶行為實施預測。在該應用上，其核心技術為數字整合技術，能夠在對數據進行分類時判斷出不同數據類型的關系。聚類數據分析的研究目標主要是物理對象或抽象對象，在相似的前提下對數據實施分類，在此過程中，統計學、計算機科學等領域都需應用該技術。在對數據進行分析時，可以對數據源之間的關系與相似程度進行平衡，根據數據源把數據劃分至對應的簇中。

4.4 深網數據感知與獲取

深網數據有著涉及范疇廣、量大等特征，其內部數據均具備動態性，傳統數據提取方法無法滿足該數據要求。再加上訪問方式比較特殊，數據并非呈現集中式分布，而是分布較為分散。通過計算機信息處理技術對深網數據進行感知與獲取，可以在網絡深層次空間中提取到高質量數據，以此來推動后續數據整合的順利進行。

5 大數據環境下計算機信息處理技術的發展形勢

計算機信息處理技術的關鍵與核心都在于信息獲取、分析、處理，在大數據背景下，信息獲取與處理方式逐漸多元化，其建立在云技術基礎上，可在全網范圍內進行搜索。同時，云儲存、數字整合等技術的應用使廣大用戶可以同時擁有網絡訪問權限，用戶在授權后方可進入網絡中。站在云技術角度來看，其主要功能就是為用戶獲取數據信息，并處理和保存數據信息，方便用戶日后搜索、使用。比如，在Hadoop 項目中，就可對 HDFS（具體如圖2 所示）數據信息進行儲存，而該項目中的 MapReduce 在可以準確運算數據信息，使其逐漸成為大數據下的計算機信息處理領先平臺[6]。

6 結束語

本文主要圍繞大數據環境下計算機信息處理技術展開研究，從上文分析可以得出以下結論：首先，計算機信息處理技術給人們的生活、工作等帶來諸多便捷；其次，計算機信息處理技術類型較多，本文主要介紹了幾種應用較為廣泛的技術，即云儲存技術、信息傳輸技術、數字整合技術、云安全技術及虛擬化技術、信息收集與加工技術；從信息處理技術發展現狀來看，還面臨病毒入侵率較強、數據信息存在安全隱患等問題；計算機信息處理技術在分布式數據儲存、數據索引、數據分類和聚類數據分析、深網數據感知與獲取等方面有著廣泛應用。