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摘要：信息化速度的快速发展和互联网信息技术的不断创新，我们在二十一世纪开始进入了一个新型时代——大数据时代。目前，大量的数据信息在短时间内不断交换，这为计算机信息处理技术带来了机遇，也带来了巨大的挑战。实践表明，过去的计算机信息处理技术难以满足大数据时代对计算机信息处理的高要求。在大数据背景下，计算机信息处理技术必须进行改革和创新，以满足计算机用户的需要。本文以“大数据”为背景，从计算机信息处理技术基础出发，分析讨论计算机处理技术的发展。
关键词：大数据；计算机信息处理技术；基础；发展
随着社会经济的不断发展，科技水平也在不断提高。信息化、数据化时代已经成为日常生活的重要部分，也越来越成为我们不能割舍的一部分。在这个过程中，计算机起到了十分重要的作用，它实现了信息的交换、储存等一系列的动作，给人们的生活带来了很大的便利。通过计算机信息处理技术，人们可以完成手中的数据信息处理工作，大大提高了工作效率。近年来，随着计算机用户数据的快速增长，我们正式进入了“大数据”时代。“大数据”背景下，人们可以使用的社会信息资源越来越丰富，信息处理技术也不断地提升，所以，分析探讨在“大数据”背景下的计算机信息技术处理技术是相当重要的内容。
1 “大数据”介绍
1.1 “大数据”的定义
“大数据”实际上是互联网公司在日常运营中产生的、积累的用户网络行为数据，数据量巨大，数据量现在还不清楚，因为行业没有给出统一的规定，一般人们认为数据量要达到10TB-1PB，是一个大数据。目前市面上存在的计算机软件是无法短时间内对信息进行采集、处理、传输的。
1.2 “大数据”的特征
事实上，大数据时代的形成时间不算太长，可却有一些明显的特征，主要表现为：1.数据量大，这是根据大数据的定义就能够明白的，就是指庞大的数据资源。但是，信息量的增多，目前的信息处理技术能够实现的数据处理比例却出现下降趋势。2.多样化，计算机技术的不断发展，互联网成功地在人们的学习、工作和生活中被普及，数据资源就更为丰富了，这表现了大数据的信息多样化特点。3.高速化，数据资源的增多提高了用户信息处理的要求，表示数据处理的速度应该要不断地加快，才可能满足要求，大数据滞后处理会降低信息的扩散速度。4.变异性大，数据具有多层结构，表现出多种形式和类型。与传统的商业数据相比，大数据具有不规则性和模糊性的特点，这使得使用传统的应用软件进行分析变得困难甚至不可能。传统业务数据随着时间的推移具有标准格式，可以通过标准商业智能软件来识别。目前，我们面临的挑战是从各种形式的复杂数据中处理和提取价值。
2 “大数据”背景下的信息处理技术的关键
2.1 数据采集和传输技术
计算机信息处理技术的关键任务就是对数据进行采集、加工和传输，大数据中庞大的信息资源并不是全都有效，而计算机信息处理却是基于有效信息实现的。因此，计算机信息处理技术首先得在庞大的数据库中找到重要有用的信息，然后对有用的信息进行监测，保证信息的实时性。另外，信息采集后，应及时处理，分类后通过传输技术传输给数据用户。只有在数据采集的前期工作中将信息更好地处理和加工，用户获得的信息才更有价值。
2.2 信息安全技术
大数据背景下，数据信息的交流是呈现互通式的，不再单独存在，而是在共享的基础上相互影响、相互联系，用户使用起来更加便利。数据信息密切的联系也带来了一些问题，如果整个数据中有一个数据存在问题，那整个数据库都有问题存在，大范围的数据问题将导致数据信息出现安全隐患。目前的计算机信息管理已经淘汰了单一数据管理的形式，而是要对整个的信息安全系统实时监控，才能确保数据信息的安全。因此，我们需要不断开发和创新信息安全技术。要具备更加完善的安全监控体系，信息技术人员要具有专业的技术知识，才能有效地保证安全系统的正常运行，信息安全才能够得到有效保障。此外，如果技术人员想要及时、持续地更新信息安全技术，那么在大数据时代，数据的容量和速度是非常惊人的。只有及时、更新的技术才能适应大数据的发展，并能更好的保证信息。
2.3 信息存储技术
大数据背景下，互联网的信息资源呈现多元化、丰富化的特征，其中还有众多的虚拟信息存在，而数据容量也因此增大，用户对计算机的存储要求更高。传统的计算机在信息存储时，由于数据容量没有那么大，信息的存储速度和存储量可以很好的满足用户需求。然而，目前的信息存储技术已经不能满足大数据和大容量的需求。由于数据容量的问题，继续使用之前的存储技术，会导致存储速度下降，资源严重损耗。所以，我们要根据大数据的特点，设计出适合的信息存储技术，确保计算机能够更加高效地完成信息存储工作。
3 “大数据”时代的计算机信息处理技术发展
3.1 分布式参数存储技术
分布式参数存储技术也称为行列整合式存储技术，这方面谷歌公司的GFS技术最为突出。该技术可以以行和列的形式存储信息。不同的图案具有不同的元素，并独立存在，具有不同的规格。实验证明，当信息存储在列中时，循环更占优势。行存储时检索时间更长，适合于参数较大的信息存储，可以更好的利用磁盘空间，使得计算机的存储能力得到有效提高。
3.2 数据感知与获取技术
数据感知技术指的是DEEP WEB数据感知技术，它能够在互联网深层空间中对信息进行感知，有很庞大的参数信息来那个，信息转换速度十分迅速。数据感知技术的访问模式和普通的感知技术相比有其特别的地方，它的应用参数是使用期数，可以实现数据的高品质集成，在数据调整和抽样调查时起着重要的作用。
3.3 参数索引技术
谷歌的BIGTA BLE科技是当前最先进的参数索引技术。智能科技在应用主要分为两类，第一类索引技术是互补式的，第二类技术是聚簇式的。互补索引表可以根据前一个索引副本进行索引，聚簇式是将所有索引内容按顺序存储在索引侧进行参数索引。
4 結语
综上所述，计算机处理技术和互联网计算不断发展和进步，并在人们的工作和生活中得到了广泛的应用。在大数据背景下，人们利用计算机产生大量的数据信息，对计算机信息处理技术的要求也越来越高。因此，有必要不断加强计算机信息处理技术的研究，从根本上提高信息处理技术水平，以更好地满足人们的需求。
参考文献：
[1]李翠琳. “大数据”时代的计算机信息处理技术探析[J].信息与电脑（理论版）. 2015（23）.
[2]李伟，江明夏.大数据时代下的计算机信息处理技术[J]. 信息通信. 2014（08）.
[3]严加琼.探析大数据时代下的计算机信息处理技术[J]. 信息系统工程. 2016（10）.
作者简介：李筱萌（2001年3月16日—）女，籍贯：湖北省孝感市，学校：湖北省孝感高级中学高三（二）班。
关键词：大数据；计算机信息处理技术；基础；发展
随着社会经济的不断发展，科技水平也在不断提高。信息化、数据化时代已经成为日常生活的重要部分，也越来越成为我们不能割舍的一部分。在这个过程中，计算机起到了十分重要的作用，它实现了信息的交换、储存等一系列的动作，给人们的生活带来了很大的便利。通过计算机信息处理技术，人们可以完成手中的数据信息处理工作，大大提高了工作效率。近年来，随着计算机用户数据的快速增长，我们正式进入了“大数据”时代。“大数据”背景下，人们可以使用的社会信息资源越来越丰富，信息处理技术也不断地提升，所以，分析探讨在“大数据”背景下的计算机信息技术处理技术是相当重要的内容。
1 “大数据”介绍
1.1 “大数据”的定义
“大数据”实际上是互联网公司在日常运营中产生的、积累的用户网络行为数据，数据量巨大，数据量现在还不清楚，因为行业没有给出统一的规定，一般人们认为数据量要达到10TB-1PB，是一个大数据。目前市面上存在的计算机软件是无法短时间内对信息进行采集、处理、传输的。
1.2 “大数据”的特征
事实上，大数据时代的形成时间不算太长，可却有一些明显的特征，主要表现为：1.数据量大，这是根据大数据的定义就能够明白的，就是指庞大的数据资源。但是，信息量的增多，目前的信息处理技术能够实现的数据处理比例却出现下降趋势。2.多样化，计算机技术的不断发展，互联网成功地在人们的学习、工作和生活中被普及，数据资源就更为丰富了，这表现了大数据的信息多样化特点。3.高速化，数据资源的增多提高了用户信息处理的要求，表示数据处理的速度应该要不断地加快，才可能满足要求，大数据滞后处理会降低信息的扩散速度。4.变异性大，数据具有多层结构，表现出多种形式和类型。与传统的商业数据相比，大数据具有不规则性和模糊性的特点，这使得使用传统的应用软件进行分析变得困难甚至不可能。传统业务数据随着时间的推移具有标准格式，可以通过标准商业智能软件来识别。目前，我们面临的挑战是从各种形式的复杂数据中处理和提取价值。
2 “大数据”背景下的信息处理技术的关键
2.1 数据采集和传输技术
计算机信息处理技术的关键任务就是对数据进行采集、加工和传输，大数据中庞大的信息资源并不是全都有效，而计算机信息处理却是基于有效信息实现的。因此，计算机信息处理技术首先得在庞大的数据库中找到重要有用的信息，然后对有用的信息进行监测，保证信息的实时性。另外，信息采集后，应及时处理，分类后通过传输技术传输给数据用户。只有在数据采集的前期工作中将信息更好地处理和加工，用户获得的信息才更有价值。
2.2 信息安全技术
大数据背景下，数据信息的交流是呈现互通式的，不再单独存在，而是在共享的基础上相互影响、相互联系，用户使用起来更加便利。数据信息密切的联系也带来了一些问题，如果整个数据中有一个数据存在问题，那整个数据库都有问题存在，大范围的数据问题将导致数据信息出现安全隐患。目前的计算机信息管理已经淘汰了单一数据管理的形式，而是要对整个的信息安全系统实时监控，才能确保数据信息的安全。因此，我们需要不断开发和创新信息安全技术。要具备更加完善的安全监控体系，信息技术人员要具有专业的技术知识，才能有效地保证安全系统的正常运行，信息安全才能够得到有效保障。此外，如果技术人员想要及时、持续地更新信息安全技术，那么在大数据时代，数据的容量和速度是非常惊人的。只有及时、更新的技术才能适应大数据的发展，并能更好的保证信息。
2.3 信息存储技术
大数据背景下，互联网的信息资源呈现多元化、丰富化的特征，其中还有众多的虚拟信息存在，而数据容量也因此增大，用户对计算机的存储要求更高。传统的计算机在信息存储时，由于数据容量没有那么大，信息的存储速度和存储量可以很好的满足用户需求。然而，目前的信息存储技术已经不能满足大数据和大容量的需求。由于数据容量的问题，继续使用之前的存储技术，会导致存储速度下降，资源严重损耗。所以，我们要根据大数据的特点，设计出适合的信息存储技术，确保计算机能够更加高效地完成信息存储工作。
3 “大数据”时代的计算机信息处理技术发展
3.1 分布式参数存储技术
分布式参数存储技术也称为行列整合式存储技术，这方面谷歌公司的GFS技术最为突出。该技术可以以行和列的形式存储信息。不同的图案具有不同的元素，并独立存在，具有不同的规格。实验证明，当信息存储在列中时，循环更占优势。行存储时检索时间更长，适合于参数较大的信息存储，可以更好的利用磁盘空间，使得计算机的存储能力得到有效提高。
3.2 数据感知与获取技术
数据感知技术指的是DEEP WEB数据感知技术，它能够在互联网深层空间中对信息进行感知，有很庞大的参数信息来那个，信息转换速度十分迅速。数据感知技术的访问模式和普通的感知技术相比有其特别的地方，它的应用参数是使用期数，可以实现数据的高品质集成，在数据调整和抽样调查时起着重要的作用。
3.3 参数索引技术
谷歌的BIGTA BLE科技是当前最先进的参数索引技术。智能科技在应用主要分为两类，第一类索引技术是互补式的，第二类技术是聚簇式的。互补索引表可以根据前一个索引副本进行索引，聚簇式是将所有索引内容按顺序存储在索引侧进行参数索引。
4 結语
综上所述，计算机处理技术和互联网计算不断发展和进步，并在人们的工作和生活中得到了广泛的应用。在大数据背景下，人们利用计算机产生大量的数据信息，对计算机信息处理技术的要求也越来越高。因此，有必要不断加强计算机信息处理技术的研究，从根本上提高信息处理技术水平，以更好地满足人们的需求。
参考文献：
[1]李翠琳. “大数据”时代的计算机信息处理技术探析[J].信息与电脑（理论版）. 2015（23）.
[2]李伟，江明夏.大数据时代下的计算机信息处理技术[J]. 信息通信. 2014（08）.
[3]严加琼.探析大数据时代下的计算机信息处理技术[J]. 信息系统工程. 2016（10）.
作者简介：李筱萌（2001年3月16日—）女，籍贯：湖北省孝感市，学校：湖北省孝感高级中学高三（二）班。