大数据信息处理

Ⅰ 如何进行大数据处理

大数据处理之一：收集

大数据的收集是指运用多个数据库来接收发自客户端(Web、App或许传感器方式等)的 数据，而且用户能够经过这些数据库来进行简略的查询和处理作业，在大数据的收集进程中，其主要特色和应战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户 来进行拜访和操作

大数据处理之二：导入/预处理

虽然收集端本身会有许多数据库，但是假如要对这些海量数据进行有效的剖析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或许分布式存储集群，而且能够在导入基础上做一些简略的清洗和预处理作业。导入与预处理进程的特色和应战主要是导入的数据量大，每秒钟的导入量经常会到达百兆，甚至千兆等级。

大数据处理之三：核算/剖析

核算与剖析主要运用分布式数据库，或许分布式核算集群来对存储于其内的海量数据进行普通 的剖析和分类汇总等，以满足大多数常见的剖析需求，在这方面，一些实时性需求会用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及根据 MySQL的列式存储Infobright等，而一些批处理，或许根据半结构化数据的需求能够运用Hadoop。 核算与剖析这部分的主要特色和应战是剖析触及的数据量大，其对系统资源，特别是I/O会有极大的占用。

大数据处理之四：发掘

主要是在现有数据上面进行根据各种算法的核算，然后起到预测(Predict)的作用，然后实现一些高等级数据剖析的需求。主要运用的工具有Hadoop的Mahout等。该进程的特色和应战主要是用于发掘的算法很复杂，并 且核算触及的数据量和核算量都很大，常用数据发掘算法都以单线程为主。

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Ⅱ 大数据解读 处理信息的六个关键环节

大数据解读：处理信息的六个关键环节

大数据按照信息处理环节可以分为数据采集、数据清理、数据存储及管理、数据分析、数据显化，以及产业应用等六个环节。而在各个环节中，已经有不同的公司开始在这里占位。

1、数据采集：Google、CISCO 这些传统的IT公司早已经开始部署数据收集的工作。在中国，淘宝、腾讯、网络等公司已经收集并存储大量的用户习惯及用户消费行为数据。德勤预计，在未来，会有更为专业的数据收集公司针对各行业的特定需求，专门设计行业数据收集系统。

2、数据清理：当大量庞杂无序的数据收集之后，如何将有用的数据筛选出来，完成数据的清理工作并传递到下一环节，这是随着大数据产业分工的不断细化而需求越来越高的环节。除了Intel等老牌IT企业，Teradata、Informatica等专业的数据处理公司呈现了更大的活力。在中国，华傲数据等类似厂商也开始不断涌现。德勤预计，在未来，将会有大量的公司专注于数据清理。

3、数据存储及管理：数据的存储、管理是数据处理的两个细分环节。这两个细分环节之间的关系极为紧密。数据管理的方式决定了数据的存储格式，而数据如何存储又限制了数据分析的深度和广度。由于相关性极高，通常由一个厂商统筹设计这两个细分环节将为更为有效。从厂商占位角度来分析，IBM、Oracle等老牌的数据存储提供商有明显的既有优势，他们在原有的存储业务之上进行相应的深度拓展，轻松占据了较大的市场份额。而 Apache Software Foundation等新生公司，以开源的战略汇集了行业专精的智慧，成为大数据发展的领军企业。

4、数据分析：传统的数据处理公司SAS及SPSS在数据分析方面有明显的优势。然而，基于开源软件基础构架Hadoop的数据分析公司最近几年呈现爆发性增长。例如，成立于 2008 年的Cloudera公司，帮助企业管理和分析基于开源Hadoop产品的数据。由于能够帮助客户完成定制化的数据分析需求，Cloudera拥有了如Expedia、摩根大通等大批的知名企业用户，仅仅五年时间，其市值估值已达到7亿美元。

5、数据的解读：将大数据的分析结果还原为具体的行业问题。SAP、SAS等数据分析公司在其已有的业务之上加入行业知识成为此环节竞争的佼佼者。同时，因大数据的发展而应运而生的wibidata等专业的数据还原公司也开始蓬勃发展。

6、数据的显化：这一环节中，大数据真正开始帮助管理实践。通过对数据的分析和具象化，将大数据能够推导出的结论量化计算、同时应用到行业中去。这一环节需要行业专精人员，通过大数据给出的推论，结合行业的具体实践制定出真正能够改变行业现状的计划。

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Ⅲ 大数据处理

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据领域已经涌现出了大量新的技术，它们成为大数据采集、存储、处理和呈现的有力武器。

大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。

六、大数据展现与应用技术

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。在我国，大数据将重点应用于以下三大领域：商业智能、政府决策、公共服务。例如：商业智能技术，政府决策技术，电信数据信息处理与挖掘技术，电网数据信息处理与挖掘技术，气象信息分析技术，环境监测技术，警务云应用系统(道路监控、视频监控、网络监控、智能交通、反电信诈骗、指挥调度等公安信息系统)，大规模基因序列分析比对技术，Web信息挖掘技术，多媒体数据并行化处理技术，影视制作渲染技术，其他各种行业的云计算和海量数据处理应用技术等。

Ⅳ 大数据处理过程一般包括哪几个步骤

大数据处理过程一把包括四个步骤，分别是
1、收集数据、有目的的收集数据
2、处理数据、将收集的数据加工处理
3、分类数据、将加工好的数据进行分类
4、画图（列表）最后将分类好的数据以图表的形式展现出来，更加的直观。

Ⅳ 大数据处理对电子商务的影响有哪些

电子商务：通俗来说就是企业通过网络,把线下的业务移到线上去开展,完成商品或者服务的销售交易。x0dx0a大数据：指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。x0dx0a近几年来，互联网产业高速发展，很多传统企业通过电子商务，开展网络营销，线上产生交易的数据量是线下无法比的，因而就产生了处理巨量资料，也就是大数据的急迫需求，解决不好，就成为电子商务发展的瓶颈。反之，大数据处理的成功发展，也促进了企业加速开展电子商务，为互联网产业的发展注入新动力。x0dx0a一、大数据处理模式x0dx0a在电子商务领域内，信息的大批量处理如果是以PB、EB、ZB为计量单位，则这些信息就构成了大数据。以往的计算机处理模式已经很难对这些大数据进行高效率的处理，势必会影响电子商务的总体发展。因此对大数据时代的计算机处理模式进行革新是获得电商行业整体突破的基本保证。传统的数据处理模式是数据库集群模式，大数据处理模式的基本要求是建构云计算MapRece处理体系，使信息的分解处理和结果合并成为可能。x0dx0a(一)数据库集群模式x0dx0a集群模式的基本运行原理是将同一种应用程序通过不同的工作方法相互协调共同完成，在面对客户端的数据请求时，为其提供单一映像，并将这些映像通过一定的连接技术和方法与硬件系统进行连接，整体上建构一个松散耦合的集合。简单来说，数据库集群模式实现了数据库技术和集群技术的结合。数据库集群模式的运行较为平稳，具有多方面的技术优势，例如强大的靠扩展性、整体的可靠性等等。x0dx0a但是在面对大数据处理时，数据库集群也表现出了一定的缺陷。这些缺陷主要包含以下方面：第一是可扩展性补不强。如果系统功能节点的硬件基础设施选择的是Pc服务器，那么将会出现系统线缆繁杂、硬件高度复杂化和架设安装难度大等问题，对其扩展性造成了一定的限制;第二是数据通信受限。目前运行高速互联网的必备条件是将PCI插槽与主机进行连接。但是PCI的数据传送能力有限，不能满足节点间的数据通信要求;第三是提升空间小。这种空间主要是指数据库数据集的可扩展空间，在进行数据处理时如何解决系统的安全性、运算速度和可扩展性是数据库集群模式要面对的重要问题。此外，数据库集群模式还存在兼容性、可靠性、容错性、对异质条件支持能力等方面的局限性。x0dx0a(二)MapRece框架x0dx0a云计算构架主要是由低端服务器进行大规模集群构成的数据处理技术，在数据存储容量和数据处理能力上具有绝对的优势。由于云计算平台在运行中的可靠性和可扩展性等功能，目前众多的大型企业或单位都将其作为web搜索和大数据分析的主要平台，如中国移动、淘宝、网易、网络等等。MapRece框架主要包含三个方面的内容，即并行编程模型MapRece、分布式文件系统(HDFs)、并行执行引擎。x0dx0aMapRece的设计是由google完成的，主要是进行大数据集的计算处理工作，代表了分析技术的整体发展状态。MapRece在进行数据处理时，先将对象进行抽象化处理，使其以映射和化简操作对的形式呈现出来，其中映射部分进行数据的过滤，化简部分进行数据的聚集工作，在工作中均以良好的界面进行管理工作。对MapRece计算过程进行分解，可以将其工作原理理解为将大数据集进行解构，解构之后的结果是形成了数量众多的小数据集，通过集群节点对这些小数据集进行分别处理，由此得出中间结果，将这些结果通过节点进行合并，就可以得出对整个大数据集的处理结果。x0dx0a二、大数据时代电子商务IT技术设施的革新x0dx0aIT基础设施是保证电子商务系统运行的前提，对其进行技术革新能够使其快速适应电子商务大数据时代。在后互联网技术时代，电子商务企业广泛采用的IT基础设施一般是PC服务器。随着数据信息处理规模的扩大和处理能力的要求不断增强，电子商务企业对于IT基础设施的革新正朝着小型化和集群化方向发展，与此同时，电商企业还需要不断地投入大量的人力和技术实现IT基础设施的维护、升级和更新。x0dx0a(一)数据仓库的发展x0dx0a从近期对电子商务信息处理数据的研究可以发现，在系统运行中出现的大数据仍在以惊人的速度发展和增长，其特点也表现为明显的分布式发展和异构性趋势。传统的数据库如具备一般数据处理功能和信息分析技术的数据库以及BI技术已经很大程度上不能满足PB级的数据量处理要求。这种大规模数据的发展促使电子商务数据仓库系统出现了非常明显的变革，也即是数据量数量级不断上调，目前已经实现了由TB向PB的迈进，并且仍呈现出爆炸性的增长态势。x0dx0a根据对现今电商数据量发展状况及趋势的研究，可以发现电子商务数据仓库将会呈现以下特点：第一，未来两年电商数据仓库的最大数据量将会达到甚至超过1OOPB，并且其增长速度也将呈现出前所未有的变化，远远超过摩尔定律;第二，对数据的分析方式实现质的变化，将从常规化分析向深度化分析转变;第三，中低端硬件组成的大规模集群硬件平台将会代替高端服务器构成的基础设施硬件支持平台，基础设施进一步向集群化发展;由于硬件系统的革新将会对并行数据库产生了重要影响，使其规模不断扩大，由此带来的成本也将逐渐增长。总体来讲，目前电子商务将会出现大规模革新的直接因素是数据量的大规模增长和深度分析的现实要求。x0dx0a(二)云计算构架x0dx0a云计算构架是一种针对分布式网络计算而设计的新型数据处理模式，在应用中已经表现出了良好的适应性。在网络环境中进行计算、存储、软件等在线服务时较传统构架有显著的性能提升。在目前应用于电子商务领域内的云计算构架来讲，其具备了以下特征：按需自助服务(onDemandself-service)、可度量服务(measuredservice)、池化资源(resourcepooling)、泛化网络访问((broadnetworkaccess)以及快速弹性(rapidelasticity)。x0dx0a三、大数据处理对电子商务的影响x0dx0a云计算的发展历史并不长，首次引入云计算技术的是淘宝网，其所有交易都是基于自建系统完成的，而阿里云也成为我国首家开展云计算供应的公司。云计算对于大数据的超强处理能力使其对电子商务的发展起到了推波助澜的作用，主要影响表现在以下方面。x0dx0a(一)信息检索能力x0dx0a电子商务平台虽然很大程度上改变了消费者的购物方式，但是就营销方式来说，商品数量和种类依然是影响消费者选择商家的主要因素。在电子商务领域内，商品数量和种类呈现出结构的繁杂化发展甚至是非结构化发展趋势。这些都为IT基础设施以及信息处理技术提出了挑战，大数据处理技术由于其具备的灵活性和功能强大的检索服务使其能够引领电子商务信息处理技术的新方向。x0dx0a云计算的检索服务可以根据客户的实际需求和交易习惯对大量的信息进行筛选和显示，其智能性和高效性也是传统IT基础设施多不能比拟的。此外，云平台还具有信息推荐功能，根据网上交易整体情况筛选热点商品予以展示，提高了交易的针对性和检索效率。云计算性能的优势还体现在对人类部分思维进行描述的功能上，解决了长期以来计算机信息处理不能够准确把握人类语言和知识应用的难题，使数据的处理实现了功能的深度发掘。这种技术优势表现在实际交易中就是电商平台能够对用户输入的语言进行迅速的反映，并能准确地提供用户所需耍的商品信息。这种处理过程极大地提高了信息服务的效率和质量，使用户满意度得到了很大的提升。x0dx0a(二)弹性处理能力x0dx0a电子商务信息处理系统的工作性质使其必须具有强大的弹性处理能力，并能够在极短的时间内做出反映以应对在系统运行中出现的各种问题。这些问题的出现并不是偶然的，而是随着用户的并发访问以及商家集体营销活动造成的大量订单信息所导致的，这些情况在当前的电商系统运行中是比较常见的，这就需要系统在面临突然增长的业务量时具有强大的扩容能力和数据的存储能力。x0dx0a云计算技术的出现在理论上实现了信息的无上限存储能力以及超大规模信息处理能力，使其能够轻松地应对TB数量级的信息乃至PB数量级的信息处理。而这一功能的实施并不需要企业对硬件系统进行更换，而且能够以比较低的成本享用云计算存储处理信息服务，在此基础上对应用系统机型全方位的布局并保证了弹性处理能力的实现，使资源达到了最优化配置。x0dx0a(三)信息处理安全性能x0dx0a网络系统面临的最大难题是信息安全问题，保证交易安全和用户信息安全更是电商企业应时刻关注的话题。信息时代的一大特征是将信息转化为可利用的资源，甚至是直接创造经济价值的信息资本。电子商务领域内，大数据就是企业生存发展的重要资本，对于大数据的掌控能力将成为衡量企业核心竞争力的主要标志。但是大数据的出现同样给信息资源的安全带来了极大的挑战，由于其结构复杂，数量巨多，并且大多是具有敏感性的信息，很容易成为网络攻击的目标。x0dx0a大数据处理技术在应对信息安全是进行了性能的全面评估，使其能够及时、精确地定位各类网络攻击或非正常现象，并将这些异常数据收集整理通过分析实施预防措施。云计算技术的安全性还体现在将安全可靠的信息转化为云服务，并将这些信息托管在云端，为用户的信息提供了专业化的信息防护措施和保密方案。x0dx0a四、大数据处理的发展趋势x0dx0a信息技术的发展历史并不长远，但是在每个发展阶段都会出现具有标志性的技术类型和产品。在目前，信息技术的热点以及将会对信息产业产生重大影响的无疑是云计算技术和大数据处理f司题。在电子商务环境中大数据处理将会发展出更多强大和多元的功能，具体发展趋势有以下几点。x0dx0a(一)大数据处理服务和产品的多样化x0dx0a目前电子商务平台的服务和产品正在向着多元化的方向发展，除了电商企业之外，政府机构、大型集团企业、行政事业单位等都加入或正在加入构建云环境下的数据处理服务平台，并且可以实现对没有充足IT能力的小型电子商务企业进行服务和产品的输出。x0dx0a(二)新型的电子商务运营模式x0dx0a云计算的出现不仅对IT技术设施进行了大规模和深度的革新，同时其带来的众多产品如长尾效应、经济效应、众包、个性化服务等对于经济学概念的再认知也产生了重大的影响。这些变革有助于盈利性企业的经营模式做出重大的调整，进而加快了向服务经济社会发展的步伐。随着信息技术的进一步发展和现有技术的逐步完善，传统经济模式必将会受到严重的冲击，商业模式也会随之产生整体性的变动甚至是根本性的改变，并且在变化中不断进行新技术、新方法和新思路的探索。x0dx0a(三)IT设施将成为企业核心竞争力的重要组成部分x0dx0a企业的核心竞争力包含多方面的内容，但可以确定的是都是对企业发展具有重大影响的因素。随着现代信息化时代的发展和信息技术在各个领域内的广泛使用，企业成产、管理、经营等模块的信息化将会对企业能否适应社会的发展以及在日益激烈的市场中保持其竞争力产生举足轻重的作用。通过对IT基础设施进行引进和革新，能在最大限度内实现资源的最佳配置，提高生产质量和效率，降低企业运营成本，提升企业的整体管理水平。特别是对于信息技术依赖程度高的电子商务企业，云计算构架和大数据处理技术的可扩展性相当可观，为海量信息的存储、整合和管理提供了安全可靠的环境，通过IT基础设施的技术优势，为突破电子商务行业的发展上限提供了可能。

Ⅵ 大数据技术常用的数据处理方式有哪些

大数据技术常用的数据处理方式，有传统的ETL工具利用多线程处理文件的方式；有写MapRece，有利用Hive结合其自定义函数，也可以利用Spark进行数据清洗等，每种方式都有各自的使用场景。

在实际的工作中，需要根据不同的特定场景来选择数据处理方式。

1、传统的ETL方式

传统的ETL工具比如Kettle、Talend、Informatica等，可视化操作，上手比较快，但是随着数据量上升容易导致性能出问题，可优化的空间不大。

2、Maprece

写Maprece进行数据处理，需要利用java、python等语言进行开发调试，没有可视化操作界面那么方便，在性能优化方面，常见的有在做小表跟大表关联的时候，可以先把小表放到缓存中(通过调用Maprece的api)，另外可以通过重写Combine跟Partition的接口实现，压缩从Map到rece中间数据处理量达到提高数据处理性能。

3、Hive

在没有出现Spark之前，Hive可谓独占鳌头，涉及离线数据的处理基本都是基于Hive来做的，Hive采用sql的方式底层基于Hadoop的Maprece计算框架进行数据处理，在性能优化上也不错。

4、Spark

Spark基于内存计算的准Maprece，在离线数据处理中，一般使用Spark sql进行数据清洗，目标文件一般是放在hdf或者nfs上，在书写sql的时候，尽量少用distinct，group by recebykey 等之类的算子，要防止数据倾斜。

Ⅶ 如何进行大数据分析及处理

提取有用信息和形成结论。

用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

要求在标题栏中注明各个量的名称、符号、数量级和单位等：根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。从图线上可以简便求出实验需要的某些结果，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用图形表示出来。

(7)大数据信息处理扩展阅读：

大数据分析及处理的相关要求规定：

1、以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。

2、大数据推动社会生产要素的网络化共享、集约化整合、协作化开发和高效化利用，改变了传统的生产方式和经济运行机制，可显著提升经济运行水平和效率。

3、大数据持续激发商业模式创新，不断催生新业态，已成为互联网等新兴领域促进业务创新增值、提升企业核心价值的重要驱动力。大数据产业正在成为新的经济增长点，将对未来信息产业格局产生重要影响。

Ⅷ 什么是大数据处理技术

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

大数据（big data）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，而这个海量数据的时代则被称为大数据时代。
随着云时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

Ⅸ 大数据下的计算机信息处理技术研究论文

大数据下的计算机信息处理技术研究论文

摘要： 现如今，随着科学技术的快速发展，计算机技术已经融入到人们的生活之中，想想10年前的计算机技术和现如今的计算机技术，真的是天壤之别，发生了翻天覆地的变化。同时，大数据的应用也越来越广泛，带来了丰厚的利润，各种“云”层出不断，对大数据的背景下，计算机信息处理的技术提出更高的竞争和要求。本文首先介绍大数据的概念，阐述基于大数据背景下的各种计算机信息处理技术，并对技术进行分析研究，最后对大数据未来的发展的机会做出分析。

关键词： 大数据；计算机信息；技术研究

随着科技的迅猛发展，大数据的应用愈来愈广，随之产生的数据系统总量大，十分庞大，这就对大数据时代下的计算机信息处理技术提出了更高的要求，如何将大数据处理的井然有序，有条不紊，值得每一位考研人员进行探讨。

一、大数据的概念

什么是大数据？大数据，另一种叫法称之为巨型资料，是一个十分复杂密集的数据集，这样的数据集在一定的时间内，依靠于传统普通的数据加工软件无法最终实现管理、抓取及处理的功能，需要进行创新，用新的处理模式才能够实现。大数据具有虚拟化、按需服务、低成本等等特点。在每一个消费者的角度来看，大数据中的计算技术资源服务可以帮助每一个大数据用户完成想要的资源信息，用户只需进行付费就可以直接使用，根本不需要到处搜寻资料，跑来派去的打听。这从根本上改变了人们对信息资源的需求方式，为用户提供一种超大规模的网络资源共享。同时，面对海量的大数据库资源，如何对大数据资源进行处理，得到用户们想要的信息资源，需要计算机信息技术不断的进行挖掘。

二、大数据下的计算机信息处理技术

总体的来说，基于大数据背景下的计算机信息处理技术总共可以分成以下3个方面：信息的获取及加工技术、信息的存储技术和信息安全方面的技术。下面就针对这三种技术，进行研究分析。1）信息的获取及加工技术。信息的获取及加工技术是实现信息化的第一步，是最基础的工作内容，只有完成了信息数据的搜集工作，才能进行下面的计算机信息技术的处理。因此，如若进行信息的采集工作，需要首先明确信息的目标源，对信息数据进行监控，时刻把握信息的流向及动态，然后将采集的信息数据输入至计算机数据库中，实现了信息的获取采集工作。接下来是第二步，信息的加工及处理工作，所有的加工和处理技术的核心在于用户的指引，完全由用户导向，设定信息的筛选范围，确定信息的丰富度等等。最后是依照于用户的要求，将信息资源传输到用户手中。这样就实现了整个信息从采集到处理，再从处理到传送工作的整个流程。2）信息的存储技术。在大数据的背景下，对于整个计算机信息的处理，信息技术的存储是十分关键的环节，可以将处理加工的数据得以保存，更方便用户对于数据的调取和应用。而且，现如今的信息数据总量大、更新速度快，合理的运用存储方面的技术，可以快速的实现信息的存储工作，提高工效效率，将复杂变简单。在目前的时代下，应用最广泛的是分布式数据存储技术，应用十分方便，能够实现快速大量的数据存储。3）信息安全方面的技术。大数据在方便用户使用和享受的同时，信息数据资源的安全性也是不容忽略的，而且随着社会的发展，数据资源的安全性和隐私性逐渐受到关注，如何实现数据库的安全是个十分值得研究的课题。首先最主要的是建立计算机安全体系，充分引进更多的人才。其次需要加强安全技术的研发速度，由于大数据发展及更新速度快，需要快速的更新原有的安全体系，尽快的适应大数据时代的更新速度。除此之外，加强对信息的监测是十分必要的，避免不法之人进行数据的盗取，在信息数据庞大的体量下，依然能够提供稳定有效的安全体系。

三、大数据下的计算机信息技术的发展前景

1）云技术的发展是必然趋势。云计算网络技术是越来越得到大的发展，一方面由于计算机硬件系统的数据处理技术有限，云技术可以完全的将弊端破除，同时，它能够利用最新的数据资源和处理技术，不依赖于计算机硬件系统。因此，随着庞大的数据越来越复杂，传统的数据处理方式已经不能够适应，未来将计算机信息处理必将朝着云计算发展。2）计算机网络不再受限于计算机硬件。未来，计算机网络技术将会不再受制于计算机硬件的限制，网络的传输技术更加趋向于开放化，计算机网络和计算机硬件将会分隔开，重新定义新的网络架构。3）计算机技术和网络相互融合。传统的计算机技术需要运用计算机的硬件系统才能够实现信息的处理、加工及存储工作，未来新的.计算技术将脱离于计算机硬件配备，可以仅仅用计算机网络就可以实现数据的加工和处理。同时，二者也将会相互融合、相互发展真正的满足由于大数据时代的更新所带来的困扰，这是未来大数据背景下计算机技术发展的又一个方向。

四、大数据下的计算机信息技术面临的机遇和挑战

在大数据背景下，计算机信息技术的机遇和挑战并存，首先，病毒及网站的恶意攻击是少不了的，这些问题是站在计算机信息技术面前的巨大挑战，同时，近些年，网络诈骗不断，社会关注度逐渐提高，网络的安全问题也是不同忽视，再者，信息之间的传送速度也有限，需要对传送技术进行创新，以适应更高的用户需求。最后，随着大数据库的不断丰富，越来越庞大的数据资源进行加工和处理，对数据的存储又有了新的要求，如何适应不断庞大的数据信息量，实现更加便捷的、满足用户需求的调取也是一个巨大的挑战。与此同时，也存在着许多的机遇。首先，大数据对信息安全的要求越来越大，一定程度上带动了信息安全的发展，其次，大数据在应用方面，对企业及用户带来了巨大的便利，同时也丰富了产业资源，未来用户及企业面前的竞争可能会转化为大数据信息资源的竞争。最后，大数据时代的来临，构造了以信息安全、云计算和物联网为主要核心的新形势。

五、结论

通过一番研究，目前在大数据时代下，计算机信息技术确实存在着一定的弊端，需要不断的进行创新和发展，相信未来的云计算会越来越先进，越来越融入到人们的生活及工作当中，计算机信息技术面临的巨大的挑战和机遇，面对挑战，抓住机遇，相信未来我国的计算机技术会越来越好，必将超过世界领先水平！

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