计算机大数据信息处理技术的探讨

郭双源

摘要：本文首先分析了计算机大数据信息处理技术中存在的问题，随后研究了计算机大数据信息处理技术的实际应用，以此来供相关人士交流参考。

关键词：计算机;大数据;信息处理技术

引言

当前互联网需要接收来自于世界各地的不同数据信息，传统的数据处理方式已经不能满足于现阶段的计算机数据处理。在这种情况下，相关的技术人员开发出了专门用于处理计算机网络数据的新型技术。目前，我国政府、大型企业、事业单位每天都需要处理大量的数据，然而在计算机数据处理工作中仍存在着诸多问题，这也就需要技术人员使用合理的数据信息处理技术，提高信息处理效率。

一、计算机大数据信息处理技术中存在的问题

由于数据流的不断扩大以及数据量的暴涨，导致很多运营商所提供的宽带不足以支撑目前的数据流，这样相关运营商面对着史无前例的挑战，化解管道压力和“云-管-端”的高效设备也同样面临着全新的挑战[1]。

（一）技术框架建立不够完善

目前，技术框架所面临的问题主要是涉及数据库管理的有关技术和实时性技术之间的搭配问题。由于当前数据量的激增，数据容量已经从原来的TB转换到EB和ZB的级别，这一转换就需要尽快更新原来的数据库信息，使得更新后的数据库能够完成大数据的分析[1]。但是，在实现数据实时处理的问题上，我国现有的技术还不能够满足需求，如何在最短的时间内完成对数据的处理，是目前大数据时代所面临的严峻考验。

（二）数据处理量过大

由于数据的承载量过大，导致系统中存储着大批量待解决的数据，因此数据的处理问题也是目前迫在眉睫需要解决的困难之一[2]。之前传统的数据处理方式容量较小，在添加新的数据信息时可能会导致之前的数据被挤掉，造成旧数据的丢失，不能保证数据的完整性。大数据作为数据的类型之一，它的处理是建立在硬盘上的，通过硬盘完成大数据的处理，对此，需要对硬盘进行及时的更新升级，让硬盘能够跟上大数据的处理条件，促进大数据的发展。

（三）数据的安全问题

由于大数据被广泛应用于各个领域，因此之前所使用的数据安全准则已经被时代淘汰，对于大数据时代需要修订出新的数据安全准则，从而满足大数据发展下的数据安全需求[3]。从目前的数据现实来看，数据量的增加趋势是无序且非线性的，因此应对数据流的增加需要应用专业的流程，除此之外，只有完善安全措施才能满足大数据时代的安全需求。

二、计算机大数据信息处理技术的实际应用

（一）云数据库

云计算和云数据库之间息息相关，二者具有密不可分的联系，通过云计算将所有的数据信息收集和汇总到的数据信息库就是云数据库[4]。相较于原先的数据库来说，云数据库能够处理相当多的数据信息，能够优化有限资源的合理配置，提升设备和软件更新的效率，自动化技术在很多方面也都取代了人工操作。由于服务系统在云数据库内部，用户可以随时随地利用互联网或者任何的智能设备来应用云数据库中的自己所需要的功能，整个过程不用再阅读额外的功能介绍说明书和注意事项，节省了大量的时间，操作流程也容易上手。每个人对数据信息处理的要求都具有差异性，而云数据库也正是考虑到了这种差异性，通过云端服务器将用户的数据信息进行管理。因为用户手中的智能设备大多处理空间有限，而且数据信息容易丢失，很多计算机企业都创建了让用户能够自行操作的云数据处理平台，帮助用户实现不占设备空间的数据处理功能。

（二）信息数据安全技术的实际应用

在大数据创新处理技术的支撑与辅佐下，APT的安全攻击被有效抵御了。因为APT的攻击特点是单点隐蔽能力强、攻击方式途径未知、潜伏期较长、攻击后持续性较长等，这些都不利于云计算的发展。但是，全流量的审计方案能够有效规避这些风险的存在，充分运用网络安全人员的能力和计算机处理及其运算能力，将这三者有机结合，形成一种比较有效且完备的解决方案。基于此方案的建立，能够大大提高大数据背景下的信息安全问题，这样做有利于大数据的进一步发展。

（三）分布式文件系统

由于计算机大数据系统收集到的数据信息是来自于不同的计算机设备，而且不同的计算机设备当中本身也具有用于处理数据信息的空间，分布式文件系統需要做到的就是既要对整个大数据网络进行管理，也要维护每个计算机设备的数据信息处理系统。技术人员在开发分布式文件系统时必须从行业发展的实际情况和用户的实际需求出发，使得系统能够实现对数据信息的高质量处理和管理Hadoop HDFS是如今计算机行业中广泛应用的分布式文件系统之一，这种分布式文件系统相较于其它分布式文件系统来说，提升了数据信息处理的效率，强化了数据信息处理的安全性。同时，Hadoop HDFS所需配备的硬件设施价格更低、操作起来更加方便简易、处理量更高、可以支持在不同平台中同时运行，这都是Hadoop HDFS分布式文件系统相较于其它分布式文件系统的优势所在。然而，Hadoop HDFS也具有很多缺陷，类似于不适合处理数量多的小型文件、文件程序具有固定性等等问题。

（四）分布式数据库

Hbase如今计算机行业中广泛应用的分布式数据库之一，相较于其它分布式数据库来说，将它应用到数据信息的处理工作当中能够大大提升数据信息管理的安全性和稳定性。同时，Hbase能够适用于各种各样的服务器，这种分布式数据库在处理信息时的操作更加简易，减去了很多复杂难懂的流程，能够在 Hbase分布式数据库当中处理各种形态的数据信息。总体来说， Hbase分布式数据库相较于普通的分布式数据库来说受到的限制更少。

三、结束语

综上所述，由于大数据已经加入到了人类社会中，因此人们在大数据时代得到了更多发展计划也同时面临着各种各样的挑战。为了避免在大数据时代被淘汰，人们还需要不断提高自身的数据处理能力，完成对大数据的应用。

参考文献：

[1]姜昊，刘雨昂.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术[J].电子技术与软件工程，2019，0（1）：143-143.

[2]曲滨鹏，缪佳，朱丽娜.大数据背景下的计算机信息处理技术应用与实践[J].电子技术与软件工程，2020，0（1）：109-110.

[3]刘丽凤.试论基于大数据视域下计算机信息处理系统的优化设计[J].电脑知识与技术：学术版，2020，16（5）：12-13.

[4]古丽米热·依布拉音.计算机应用技术与信息管理的整合路径研究[J].卫星电视与宽带多媒体，2021（3）：66-67.

成都理工大学工程技术学院 四川乐山 614000