大數據信息處理

Ⅰ 如何進行大數據處理

大數據處理之一：收集

大數據的收集是指運用多個資料庫來接收發自客戶端(Web、App或許感測器方式等)的 數據，而且用戶能夠經過這些資料庫來進行簡略的查詢和處理作業，在大數據的收集進程中，其主要特色和應戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行拜訪和操作

大數據處理之二：導入/預處理

雖然收集端本身會有許多資料庫，但是假如要對這些海量數據進行有效的剖析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或許分布式存儲集群，而且能夠在導入基礎上做一些簡略的清洗和預處理作業。導入與預處理進程的特色和應戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會到達百兆，甚至千兆等級。

大數據處理之三：核算/剖析

核算與剖析主要運用分布式資料庫，或許分布式核算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通 的剖析和分類匯總等，以滿足大多數常見的剖析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根據 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或許根據半結構化數據的需求能夠運用Hadoop。 核算與剖析這部分的主要特色和應戰是剖析觸及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。

大數據處理之四：發掘

主要是在現有數據上面進行根據各種演算法的核算，然後起到預測(Predict)的作用，然後實現一些高等級數據剖析的需求。主要運用的工具有Hadoop的Mahout等。該進程的特色和應戰主要是用於發掘的演算法很復雜，並 且核算觸及的數據量和核算量都很大，常用數據發掘演算法都以單線程為主。

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Ⅱ 大數據解讀 處理信息的六個關鍵環節

大數據解讀：處理信息的六個關鍵環節

大數據按照信息處理環節可以分為數據採集、數據清理、數據存儲及管理、數據分析、數據顯化，以及產業應用等六個環節。而在各個環節中，已經有不同的公司開始在這里佔位。

1、數據採集：Google、CISCO 這些傳統的IT公司早已經開始部署數據收集的工作。在中國，淘寶、騰訊、網路等公司已經收集並存儲大量的用戶習慣及用戶消費行為數據。德勤預計，在未來，會有更為專業的數據收集公司針對各行業的特定需求，專門設計行業數據收集系統。

2、數據清理：當大量龐雜無序的數據收集之後，如何將有用的數據篩選出來，完成數據的清理工作並傳遞到下一環節，這是隨著大數據產業分工的不斷細化而需求越來越高的環節。除了Intel等老牌IT企業，Teradata、Informatica等專業的數據處理公司呈現了更大的活力。在中國，華傲數據等類似廠商也開始不斷涌現。德勤預計，在未來，將會有大量的公司專注於數據清理。

3、數據存儲及管理：數據的存儲、管理是數據處理的兩個細分環節。這兩個細分環節之間的關系極為緊密。數據管理的方式決定了數據的存儲格式，而數據如何存儲又限制了數據分析的深度和廣度。由於相關性極高，通常由一個廠商統籌設計這兩個細分環節將為更為有效。從廠商佔位角度來分析，IBM、Oracle等老牌的數據存儲提供商有明顯的既有優勢，他們在原有的存儲業務之上進行相應的深度拓展，輕松占據了較大的市場份額。而 Apache Software Foundation等新生公司，以開源的戰略匯集了行業專精的智慧，成為大數據發展的領軍企業。

4、數據分析：傳統的數據處理公司SAS及SPSS在數據分析方面有明顯的優勢。然而，基於開源軟體基礎構架Hadoop的數據分析公司最近幾年呈現爆發性增長。例如，成立於 2008 年的Cloudera公司，幫助企業管理和分析基於開源Hadoop產品的數據。由於能夠幫助客戶完成定製化的數據分析需求，Cloudera擁有了如Expedia、摩根大通等大批的知名企業用戶，僅僅五年時間，其市值估值已達到7億美元。

5、數據的解讀：將大數據的分析結果還原為具體的行業問題。SAP、SAS等數據分析公司在其已有的業務之上加入行業知識成為此環節競爭的佼佼者。同時，因大數據的發展而應運而生的wibidata等專業的數據還原公司也開始蓬勃發展。

6、數據的顯化：這一環節中，大數據真正開始幫助管理實踐。通過對數據的分析和具象化，將大數據能夠推導出的結論量化計算、同時應用到行業中去。這一環節需要行業專精人員，通過大數據給出的推論，結合行業的具體實踐制定出真正能夠改變行業現狀的計劃。

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Ⅲ 大數據處理

大數據技術，就是從各種類型的數據中快速獲得有價值信息的技術。大數據領域已經涌現出了大量新的技術，它們成為大數據採集、存儲、處理和呈現的有力武器。

大數據處理關鍵技術一般包括：大數據採集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

六、大數據展現與應用技術

大數據技術能夠將隱藏於海量數據中的信息和知識挖掘出來，為人類的社會經濟活動提供依據，從而提高各個領域的運行效率，大大提高整個社會經濟的集約化程度。在我國，大數據將重點應用於以下三大領域：商業智能、政府決策、公共服務。例如：商業智能技術，政府決策技術，電信數據信息處理與挖掘技術，電網數據信息處理與挖掘技術，氣象信息分析技術，環境監測技術，警務雲應用系統(道路監控、視頻監控、網路監控、智能交通、反電信詐騙、指揮調度等公安信息系統)，大規模基因序列分析比對技術，Web信息挖掘技術，多媒體數據並行化處理技術，影視製作渲染技術，其他各種行業的雲計算和海量數據處理應用技術等。

Ⅳ 大數據處理過程一般包括哪幾個步驟

大數據處理過程一把包括四個步驟，分別是
1、收集數據、有目的的收集數據
2、處理數據、將收集的數據加工處理
3、分類數據、將加工好的數據進行分類
4、畫圖（列表）最後將分類好的數據以圖表的形式展現出來，更加的直觀。

Ⅳ 大數據處理對電子商務的影響有哪些

電子商務：通俗來說就是企業通過網路,把線下的業務移到線上去開展,完成商品或者服務的銷售交易。x0dx0a大數據：指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。x0dx0a近幾年來，互聯網產業高速發展，很多傳統企業通過電子商務，開展網路營銷，線上產生交易的數據量是線下無法比的，因而就產生了處理巨量資料，也就是大數據的急迫需求，解決不好，就成為電子商務發展的瓶頸。反之，大數據處理的成功發展，也促進了企業加速開展電子商務，為互聯網產業的發展注入新動力。x0dx0a一、大數據處理模式x0dx0a在電子商務領域內，信息的大批量處理如果是以PB、EB、ZB為計量單位，則這些信息就構成了大數據。以往的計算機處理模式已經很難對這些大數據進行高效率的處理，勢必會影響電子商務的總體發展。因此對大數據時代的計算機處理模式進行革新是獲得電商行業整體突破的基本保證。傳統的數據處理模式是資料庫集群模式，大數據處理模式的基本要求是建構雲計算MapRece處理體系，使信息的分解處理和結果合並成為可能。x0dx0a(一)資料庫集群模式x0dx0a集群模式的基本運行原理是將同一種應用程序通過不同的工作方法相互協調共同完成，在面對客戶端的數據請求時，為其提供單一映像，並將這些映像通過一定的連接技術和方法與硬體系統進行連接，整體上建構一個鬆散耦合的集合。簡單來說，資料庫集群模式實現了資料庫技術和集群技術的結合。資料庫集群模式的運行較為平穩，具有多方面的技術優勢，例如強大的靠擴展性、整體的可靠性等等。x0dx0a但是在面對大數據處理時，資料庫集群也表現出了一定的缺陷。這些缺陷主要包含以下方面：第一是可擴展性補不強。如果系統功能節點的硬體基礎設施選擇的是Pc伺服器，那麼將會出現系統線纜繁雜、硬體高度復雜化和架設安裝難度大等問題，對其擴展性造成了一定的限制;第二是數據通信受限。目前運行高速互聯網的必備條件是將PCI插槽與主機進行連接。但是PCI的數據傳送能力有限，不能滿足節點間的數據通信要求;第三是提升空間小。這種空間主要是指資料庫數據集的可擴展空間，在進行數據處理時如何解決系統的安全性、運算速度和可擴展性是資料庫集群模式要面對的重要問題。此外，資料庫集群模式還存在兼容性、可靠性、容錯性、對異質條件支持能力等方面的局限性。x0dx0a(二)MapRece框架x0dx0a雲計算構架主要是由低端伺服器進行大規模集群構成的數據處理技術，在數據存儲容量和數據處理能力上具有絕對的優勢。由於雲計算平台在運行中的可靠性和可擴展性等功能，目前眾多的大型企業或單位都將其作為web搜索和大數據分析的主要平台，如中國移動、淘寶、網易、網路等等。MapRece框架主要包含三個方面的內容，即並行編程模型MapRece、分布式文件系統(HDFs)、並行執行引擎。x0dx0aMapRece的設計是由google完成的，主要是進行大數據集的計算處理工作，代表了分析技術的整體發展狀態。MapRece在進行數據處理時，先將對象進行抽象化處理，使其以映射和化簡操作對的形式呈現出來，其中映射部分進行數據的過濾，化簡部分進行數據的聚集工作，在工作中均以良好的界面進行管理工作。對MapRece計算過程進行分解，可以將其工作原理理解為將大數據集進行解構，解構之後的結果是形成了數量眾多的小數據集，通過集群節點對這些小數據集進行分別處理，由此得出中間結果，將這些結果通過節點進行合並，就可以得出對整個大數據集的處理結果。x0dx0a二、大數據時代電子商務IT技術設施的革新x0dx0aIT基礎設施是保證電子商務系統運行的前提，對其進行技術革新能夠使其快速適應電子商務大數據時代。在後互聯網技術時代，電子商務企業廣泛採用的IT基礎設施一般是PC伺服器。隨著數據信息處理規模的擴大和處理能力的要求不斷增強，電子商務企業對於IT基礎設施的革新正朝著小型化和集群化方向發展，與此同時，電商企業還需要不斷地投入大量的人力和技術實現IT基礎設施的維護、升級和更新。x0dx0a(一)數據倉庫的發展x0dx0a從近期對電子商務信息處理數據的研究可以發現，在系統運行中出現的大數據仍在以驚人的速度發展和增長，其特點也表現為明顯的分布式發展和異構性趨勢。傳統的資料庫如具備一般數據處理功能和信息分析技術的資料庫以及BI技術已經很大程度上不能滿足PB級的數據量處理要求。這種大規模數據的發展促使電子商務數據倉庫系統出現了非常明顯的變革，也即是數據量數量級不斷上調，目前已經實現了由TB向PB的邁進，並且仍呈現出爆炸性的增長態勢。x0dx0a根據對現今電商數據量發展狀況及趨勢的研究，可以發現電子商務數據倉庫將會呈現以下特點：第一，未來兩年電商數據倉庫的最大數據量將會達到甚至超過1OOPB，並且其增長速度也將呈現出前所未有的變化，遠遠超過摩爾定律;第二，對數據的分析方式實現質的變化，將從常規化分析向深度化分析轉變;第三，中低端硬體組成的大規模集群硬體平台將會代替高端伺服器構成的基礎設施硬體支持平台，基礎設施進一步向集群化發展;由於硬體系統的革新將會對並行資料庫產生了重要影響，使其規模不斷擴大，由此帶來的成本也將逐漸增長。總體來講，目前電子商務將會出現大規模革新的直接因素是數據量的大規模增長和深度分析的現實要求。x0dx0a(二)雲計算構架x0dx0a雲計算構架是一種針對分布式網路計算而設計的新型數據處理模式，在應用中已經表現出了良好的適應性。在網路環境中進行計算、存儲、軟體等在線服務時較傳統構架有顯著的性能提升。在目前應用於電子商務領域內的雲計算構架來講，其具備了以下特徵：按需自助服務(onDemandself-service)、可度量服務(measuredservice)、池化資源(resourcepooling)、泛化網路訪問((broadnetworkaccess)以及快速彈性(rapidelasticity)。x0dx0a三、大數據處理對電子商務的影響x0dx0a雲計算的發展歷史並不長，首次引入雲計算技術的是淘寶網，其所有交易都是基於自建系統完成的，而阿里雲也成為我國首家開展雲計算供應的公司。雲計算對於大數據的超強處理能力使其對電子商務的發展起到了推波助瀾的作用，主要影響表現在以下方面。x0dx0a(一)信息檢索能力x0dx0a電子商務平台雖然很大程度上改變了消費者的購物方式，但是就營銷方式來說，商品數量和種類依然是影響消費者選擇商家的主要因素。在電子商務領域內，商品數量和種類呈現出結構的繁雜化發展甚至是非結構化發展趨勢。這些都為IT基礎設施以及信息處理技術提出了挑戰，大數據處理技術由於其具備的靈活性和功能強大的檢索服務使其能夠引領電子商務信息處理技術的新方向。x0dx0a雲計算的檢索服務可以根據客戶的實際需求和交易習慣對大量的信息進行篩選和顯示，其智能性和高效性也是傳統IT基礎設施多不能比擬的。此外，雲平台還具有信息推薦功能，根據網上交易整體情況篩選熱點商品予以展示，提高了交易的針對性和檢索效率。雲計算性能的優勢還體現在對人類部分思維進行描述的功能上，解決了長期以來計算機信息處理不能夠准確把握人類語言和知識應用的難題，使數據的處理實現了功能的深度發掘。這種技術優勢表現在實際交易中就是電商平台能夠對用戶輸入的語言進行迅速的反映，並能准確地提供用戶所需耍的商品信息。這種處理過程極大地提高了信息服務的效率和質量，使用戶滿意度得到了很大的提升。x0dx0a(二)彈性處理能力x0dx0a電子商務信息處理系統的工作性質使其必須具有強大的彈性處理能力，並能夠在極短的時間內做出反映以應對在系統運行中出現的各種問題。這些問題的出現並不是偶然的，而是隨著用戶的並發訪問以及商家集體營銷活動造成的大量訂單信息所導致的，這些情況在當前的電商系統運行中是比較常見的，這就需要系統在面臨突然增長的業務量時具有強大的擴容能力和數據的存儲能力。x0dx0a雲計算技術的出現在理論上實現了信息的無上限存儲能力以及超大規模信息處理能力，使其能夠輕松地應對TB數量級的信息乃至PB數量級的信息處理。而這一功能的實施並不需要企業對硬體系統進行更換，而且能夠以比較低的成本享用雲計算存儲處理信息服務，在此基礎上對應用系統機型全方位的布局並保證了彈性處理能力的實現，使資源達到了最優化配置。x0dx0a(三)信息處理安全性能x0dx0a網路系統面臨的最大難題是信息安全問題，保證交易安全和用戶信息安全更是電商企業應時刻關注的話題。信息時代的一大特徵是將信息轉化為可利用的資源，甚至是直接創造經濟價值的信息資本。電子商務領域內，大數據就是企業生存發展的重要資本，對於大數據的掌控能力將成為衡量企業核心競爭力的主要標志。但是大數據的出現同樣給信息資源的安全帶來了極大的挑戰，由於其結構復雜，數量巨多，並且大多是具有敏感性的信息，很容易成為網路攻擊的目標。x0dx0a大數據處理技術在應對信息安全是進行了性能的全面評估，使其能夠及時、精確地定位各類網路攻擊或非正常現象，並將這些異常數據收集整理通過分析實施預防措施。雲計算技術的安全性還體現在將安全可靠的信息轉化為雲服務，並將這些信息託管在雲端，為用戶的信息提供了專業化的信息防護措施和保密方案。x0dx0a四、大數據處理的發展趨勢x0dx0a信息技術的發展歷史並不長遠，但是在每個發展階段都會出現具有標志性的技術類型和產品。在目前，信息技術的熱點以及將會對信息產業產生重大影響的無疑是雲計算技術和大數據處理f司題。在電子商務環境中大數據處理將會發展出更多強大和多元的功能，具體發展趨勢有以下幾點。x0dx0a(一)大數據處理服務和產品的多樣化x0dx0a目前電子商務平台的服務和產品正在向著多元化的方向發展，除了電商企業之外，政府機構、大型集團企業、行政事業單位等都加入或正在加入構建雲環境下的數據處理服務平台，並且可以實現對沒有充足IT能力的小型電子商務企業進行服務和產品的輸出。x0dx0a(二)新型的電子商務運營模式x0dx0a雲計算的出現不僅對IT技術設施進行了大規模和深度的革新，同時其帶來的眾多產品如長尾效應、經濟效應、眾包、個性化服務等對於經濟學概念的再認知也產生了重大的影響。這些變革有助於盈利性企業的經營模式做出重大的調整，進而加快了向服務經濟社會發展的步伐。隨著信息技術的進一步發展和現有技術的逐步完善，傳統經濟模式必將會受到嚴重的沖擊，商業模式也會隨之產生整體性的變動甚至是根本性的改變，並且在變化中不斷進行新技術、新方法和新思路的探索。x0dx0a(三)IT設施將成為企業核心競爭力的重要組成部分x0dx0a企業的核心競爭力包含多方面的內容，但可以確定的是都是對企業發展具有重大影響的因素。隨著現代信息化時代的發展和信息技術在各個領域內的廣泛使用，企業成產、管理、經營等模塊的信息化將會對企業能否適應社會的發展以及在日益激烈的市場中保持其競爭力產生舉足輕重的作用。通過對IT基礎設施進行引進和革新，能在最大限度內實現資源的最佳配置，提高生產質量和效率，降低企業運營成本，提升企業的整體管理水平。特別是對於信息技術依賴程度高的電子商務企業，雲計算構架和大數據處理技術的可擴展性相當可觀，為海量信息的存儲、整合和管理提供了安全可靠的環境，通過IT基礎設施的技術優勢，為突破電子商務行業的發展上限提供了可能。

Ⅵ 大數據技術常用的數據處理方式有哪些

大數據技術常用的數據處理方式，有傳統的ETL工具利用多線程處理文件的方式；有寫MapRece，有利用Hive結合其自定義函數，也可以利用Spark進行數據清洗等，每種方式都有各自的使用場景。

在實際的工作中，需要根據不同的特定場景來選擇數據處理方式。

1、傳統的ETL方式

傳統的ETL工具比如Kettle、Talend、Informatica等，可視化操作，上手比較快，但是隨著數據量上升容易導致性能出問題，可優化的空間不大。

2、Maprece

寫Maprece進行數據處理，需要利用java、python等語言進行開發調試，沒有可視化操作界面那麼方便，在性能優化方面，常見的有在做小表跟大表關聯的時候，可以先把小表放到緩存中(通過調用Maprece的api)，另外可以通過重寫Combine跟Partition的介面實現，壓縮從Map到rece中間數據處理量達到提高數據處理性能。

3、Hive

在沒有出現Spark之前，Hive可謂獨占鰲頭，涉及離線數據的處理基本都是基於Hive來做的，Hive採用sql的方式底層基於Hadoop的Maprece計算框架進行數據處理，在性能優化上也不錯。

4、Spark

Spark基於內存計算的准Maprece，在離線數據處理中，一般使用Spark sql進行數據清洗，目標文件一般是放在hdf或者nfs上，在書寫sql的時候，盡量少用distinct，group by recebykey 等之類的運算元，要防止數據傾斜。

Ⅶ 如何進行大數據分析及處理

提取有用信息和形成結論。

用適當的統計、分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。數據分析為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些復雜的函數關系，通過一定的變換用圖形表示出來。

(7)大數據信息處理擴展閱讀：

大數據分析及處理的相關要求規定：

1、以數據流引領技術流、物質流、資金流、人才流，將深刻影響社會分工協作的組織模式，促進生產組織方式的集約和創新。

2、大數據推動社會生產要素的網路化共享、集約化整合、協作化開發和高效化利用，改變了傳統的生產方式和經濟運行機制，可顯著提升經濟運行水平和效率。

3、大數據持續激發商業模式創新，不斷催生新業態，已成為互聯網等新興領域促進業務創新增值、提升企業核心價值的重要驅動力。大數據產業正在成為新的經濟增長點，將對未來信息產業格局產生重要影響。

Ⅷ 什麼是大數據處理技術

大數據技術的戰略意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那麼這種產業實現盈利的關鍵，在於提高對數據的「加工能力」，通過「加工」實現數據的「增值」。
從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。

大數據（big data）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，而這個海量數據的時代則被稱為大數據時代。
隨著雲時代的來臨，大數據（Big data）也吸引了越來越多的關注。大數據（Big data）通常用來形容一個公司創造的大量非結構化和半結構化數據，這些數據在下載到關系型資料庫用於分析時會花費過多時間和金錢。

Ⅸ 大數據下的計算機信息處理技術研究論文

大數據下的計算機信息處理技術研究論文

摘要： 現如今，隨著科學技術的快速發展，計算機技術已經融入到人們的生活之中，想想10年前的計算機技術和現如今的計算機技術，真的是天壤之別，發生了翻天覆地的變化。同時，大數據的應用也越來越廣泛，帶來了豐厚的利潤，各種「雲」層出不斷，對大數據的背景下，計算機信息處理的技術提出更高的競爭和要求。本文首先介紹大數據的概念，闡述基於大數據背景下的各種計算機信息處理技術，並對技術進行分析研究，最後對大數據未來的發展的機會做出分析。

關鍵詞： 大數據；計算機信息；技術研究

隨著科技的迅猛發展，大數據的應用愈來愈廣，隨之產生的數據系統總量大，十分龐大，這就對大數據時代下的計算機信息處理技術提出了更高的要求，如何將大數據處理的井然有序，有條不紊，值得每一位考研人員進行探討。

一、大數據的概念

什麼是大數據？大數據，另一種叫法稱之為巨型資料，是一個十分復雜密集的數據集，這樣的數據集在一定的時間內，依靠於傳統普通的數據加工軟體無法最終實現管理、抓取及處理的功能，需要進行創新，用新的處理模式才能夠實現。大數據具有虛擬化、按需服務、低成本等等特點。在每一個消費者的角度來看，大數據中的計算技術資源服務可以幫助每一個大數據用戶完成想要的資源信息，用戶只需進行付費就可以直接使用，根本不需要到處搜尋資料，跑來派去的打聽。這從根本上改變了人們對信息資源的需求方式，為用戶提供一種超大規模的網路資源共享。同時，面對海量的大資料庫資源，如何對大數據資源進行處理，得到用戶們想要的信息資源，需要計算機信息技術不斷的進行挖掘。

二、大數據下的計算機信息處理技術

總體的來說，基於大數據背景下的計算機信息處理技術總共可以分成以下3個方面：信息的獲取及加工技術、信息的存儲技術和信息安全方面的技術。下面就針對這三種技術，進行研究分析。1）信息的獲取及加工技術。信息的獲取及加工技術是實現信息化的第一步，是最基礎的工作內容，只有完成了信息數據的搜集工作，才能進行下面的計算機信息技術的處理。因此，如若進行信息的採集工作，需要首先明確信息的目標源，對信息數據進行監控，時刻把握信息的流向及動態，然後將採集的信息數據輸入至計算機資料庫中，實現了信息的獲取採集工作。接下來是第二步，信息的加工及處理工作，所有的加工和處理技術的核心在於用戶的指引，完全由用戶導向，設定信息的篩選范圍，確定信息的豐富度等等。最後是依照於用戶的要求，將信息資源傳輸到用戶手中。這樣就實現了整個信息從採集到處理，再從處理到傳送工作的整個流程。2）信息的存儲技術。在大數據的背景下，對於整個計算機信息的處理，信息技術的存儲是十分關鍵的環節，可以將處理加工的數據得以保存，更方便用戶對於數據的調取和應用。而且，現如今的信息數據總量大、更新速度快，合理的運用存儲方面的技術，可以快速的實現信息的存儲工作，提高工效效率，將復雜變簡單。在目前的時代下，應用最廣泛的是分布式數據存儲技術，應用十分方便，能夠實現快速大量的數據存儲。3）信息安全方面的技術。大數據在方便用戶使用和享受的同時，信息數據資源的安全性也是不容忽略的，而且隨著社會的發展，數據資源的安全性和隱私性逐漸受到關注，如何實現資料庫的安全是個十分值得研究的課題。首先最主要的是建立計算機安全體系，充分引進更多的人才。其次需要加強安全技術的研發速度，由於大數據發展及更新速度快，需要快速的更新原有的安全體系，盡快的適應大數據時代的更新速度。除此之外，加強對信息的監測是十分必要的，避免不法之人進行數據的盜取，在信息數據龐大的體量下，依然能夠提供穩定有效的安全體系。

三、大數據下的計算機信息技術的發展前景

1）雲技術的發展是必然趨勢。雲計算網路技術是越來越得到大的發展，一方面由於計算機硬體系統的數據處理技術有限，雲技術可以完全的將弊端破除，同時，它能夠利用最新的數據資源和處理技術，不依賴於計算機硬體系統。因此，隨著龐大的數據越來越復雜，傳統的數據處理方式已經不能夠適應，未來將計算機信息處理必將朝著雲計算發展。2）計算機網路不再受限於計算機硬體。未來，計算機網路技術將會不再受制於計算機硬體的限制，網路的傳輸技術更加趨向於開放化，計算機網路和計算機硬體將會分隔開，重新定義新的網路架構。3）計算機技術和網路相互融合。傳統的計算機技術需要運用計算機的硬體系統才能夠實現信息的處理、加工及存儲工作，未來新的.計算技術將脫離於計算機硬體配備，可以僅僅用計算機網路就可以實現數據的加工和處理。同時，二者也將會相互融合、相互發展真正的滿足由於大數據時代的更新所帶來的困擾，這是未來大數據背景下計算機技術發展的又一個方向。

四、大數據下的計算機信息技術面臨的機遇和挑戰

在大數據背景下，計算機信息技術的機遇和挑戰並存，首先，病毒及網站的惡意攻擊是少不了的，這些問題是站在計算機信息技術面前的巨大挑戰，同時，近些年，網路詐騙不斷，社會關注度逐漸提高，網路的安全問題也是不同忽視，再者，信息之間的傳送速度也有限，需要對傳送技術進行創新，以適應更高的用戶需求。最後，隨著大資料庫的不斷豐富，越來越龐大的數據資源進行加工和處理，對數據的存儲又有了新的要求，如何適應不斷龐大的數據信息量，實現更加便捷的、滿足用戶需求的調取也是一個巨大的挑戰。與此同時，也存在著許多的機遇。首先，大數據對信息安全的要求越來越大，一定程度上帶動了信息安全的發展，其次，大數據在應用方面，對企業及用戶帶來了巨大的便利，同時也豐富了產業資源，未來用戶及企業面前的競爭可能會轉化為大數據信息資源的競爭。最後，大數據時代的來臨，構造了以信息安全、雲計算和物聯網為主要核心的新形勢。

五、結論

通過一番研究，目前在大數據時代下，計算機信息技術確實存在著一定的弊端，需要不斷的進行創新和發展，相信未來的雲計算會越來越先進，越來越融入到人們的生活及工作當中，計算機信息技術面臨的巨大的挑戰和機遇，面對挑戰，抓住機遇，相信未來我國的計算機技術會越來越好，必將超過世界領先水平！

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