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　　大数据时代计算机信息采集和加工过程中，数据处理速度的提升至关重要，这一需求的实现可通过MapReduce技术。MapReduce是一种并行处理技术，将大量数据处理任务并行分配到多台连接的服务器进行处理，扩展性强，尤其适合非结构化复杂数据的混合海量处理。作为一套软件框架，MapReduce以先分后和的数据处理方式为工作原理，分为Map映射和Reduce化简两阶段，Map将海量数据进行分割，交由多台服务器并行处理；Reduce将各处理结果进行汇总，得到最终效果。在对海量数据信息进行分隔、任务分解和结果汇总中，实现着海量数据信息的并行处理。
　　大数据时代，计算机信息采集和加工技术中新方法的应用是多方面的，并体现在不同的信息处理需求中。（1）系统日志采集方法：很多互联网企业用如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等这些分布式架构工具对系统日志进行采集，每秒采集传输速率达百MB。（2）网络数据采集方法：这种数据采集方法主要应用在非结构化数据的采集中，以网络数据采集的模式而言，它主要是通过网络爬虫和网站公开API的方式，从网站中将数据、文字、图片、音频、视频等多种文件或附件等非结构化数据转换成结构化数据并存储在一个统一的本地数据文件中。（3）其他数据采取方法：一般情况下，企业生产经营中的数据和学科研究重点数据，在保密性的要求上比较高，针对这类数据的处理和加工，可采取企业或研究机构合作的方式，采取特定的系统接口展开信息数据的采集和加工。
　　2.2 信息的存储技术
　　计算机网络信息中，不仅有很多数据文字信息，还有视频、图片等大量信息，数据种类在网络的高度普及中呈现着一种日益丰富、数量急剧增加的趋势，而这一趋势的展现更是让数据的存储更加凸显。一般情况下，针对一些大众化的存储需求，常规计算机就能满足，但针对大数据时代的庞大数量，计算机的存储能力还需更强。大数据存储中，若采取常规数据存储技术这会导致资源消耗问题的发生，因此，还需从大数据的基本特点出发，采取最新的存储手段，以保证大数据信息存储中的真实性、可靠性和快捷性，而在这些需求的支配下，云技术应运而生。就这一技术而言，它能够存储运行多种信息数据，并且能够在功能齐全服务器的帮助下对数据信息进行有效的处理，有效解决了原有信息存储技术运行低下、速度缓慢的问题，还能将所得数据信息结构映射到使用者中，明显提升着数据存储的效率。
　　2.3 信息安全技术
　　在大数据的到来中，人们不仅感受到了计算机信息处理技术给人们生活和工作所带来的便捷性，还提升了人们对数据信息安全重要性的认知，就大数据时代信息安全性和可靠性的提升而言，其可以通过以下几个方面展开。（1）建立计算机信息安全体系，加大资金投入，注重对专业技术人才的培养力度，以人才为支撑，为计算机安全体系的发展奠定坚实的技术基础。（2）加大计算机信息安全技术产品研究和开发力度，面对传统信息安全技术无法更好满足大数据时代数据安全需求的情况，相关行业需要加大研究力度，寻找更好的解决方案，尽快改善信息数据运行中所存在的安全问题，有效避免数据信息受到威胁。（3）加强对重要数据的检测程度，面对大数据时代数据量较为庞大这一突出性的特点，为了更好的提升数据安全系数，实现对每一个数据的检测，需加强对重点数据信息的检测力度，全面保证数据信息的安全性，促使大数据时代计算机信息安全技术的不断发展和进步。
　　3 结束语
　　综上所述，大数据时代的到来给计算机信息处理技术带来机遇的同时也迎来了挑战，而随着计算机信息处理技术在社会中应用广泛性的提升，其技术的创新也被赋予了新的时代使命。在未来的发展中，面对大数据时代数据信息量的庞大和快速变化性，要想更好的满足用户的需求，适应适合的发展需求，还需加强对计算机信息处理技术未来发展前景和需求的研究，不断的完善不足之处，这样才能促进计算机信息处理技术应用层次的更高提升。

大数据时代下的计算机信息处理技术研究

2016-04-12 09:25　来源: 互联网作者：王小红浏览次数 2679

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