基于大數據的信息系統關鍵技術

李俊杰

摘要：大數據信息技術與我們的生活密切相關，無論是物聯物流領域、網絡社交領域、電子商務領域、遠程醫療領域等都可以看到大數據信息技術的縮影。為了滿足現階段互聯網企業發展的要求，進行大數據技術方案的更新是必要的，這就需要進行分布式文件管理模塊、數據處理模塊、數據庫技術模塊等的分析，實現大數據技術問題的解決，滿足現階段工作的要求。

關鍵詞：大數據；信息系統；關鍵技術；數據存儲；數據處理

中圖分類號：TP311 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）03-0118-01

1 大數據信息技術的應用內容

大數據技術是一種先進的數據信息選取技術，大數據信息系統是一個比較復雜的體系，其內部包括數據采集環節、數據處理環節、基礎架構環節等。

1.1 數據采集模塊

數據采集技術實現了對不同數據庫信息的接收，比如產品客戶端、網絡站點、傳感器等，在數據的采集過程中，高并發數問題是常見的數據收集問題，比如在雙11活動中，淘寶網站達到一個巨大的峰值訪問量。為了提升大數據的分析效率，需要進行分布式數據庫的導入，在導入模塊中，需要實現清洗環節及預處理環節的協調。

在現代互聯網企業的發展過程中，每個企業都有屬于自己的數據采集工具，這些采集工具實現了分布式架構的應用，能夠滿足不同數據模塊的采集及傳輸要求。在網頁數據的采集過程中，一般利用網站的公開API，進行音頻、視頻、圖片等數據的抽取，這種模式屬于非結構化數據抽取模式，做好這一環節，再進行結構化模式的應用，進行本地數據文件的存儲。

1.2 數據存儲模塊

在數據存取過程中，現代化信息企業主要進行Pastgre SQL模式的應用，這種模式以滿足人機互動為目標，滿足使用者的交易需求。有些企業進行傳統式關系型數據庫的使用，比如SQL Server，其屬于行存儲格式，適應于數據庫的刪、改、增等操作，但不具備良好的統計分析效率。目前來說，比較成熟的數據庫產品有adata，其是一種先進的決策分析系統，具備良好的數據分析及應用效益。

1.3 基礎架構應用模塊

為了進行橫向擴展架構信息的有效性計算，進行網絡節點服務器的添加是必要的，這種計算應用模式區別于縱向擴展架構。根據相關權威測試，數據信息具備高重復率，備份及歸檔存儲系統內的數據冗余率高于90%，為了滿足現階段大數據信息的管理要求，進行大數據重復數據信息的高效化刪除是必要的。

數據服務器、架構客戶端、元數據服務器是分布式重復數據刪除系統的重要構成模塊，在這個過程中，客戶端模塊具備數據的預處理功能，進行對外交互接口的提供，進行數據庫的劃分。元數據服務器主要進行元數據的維護管理，實現負載的有效性均衡。數據服務器主要進行數據的存儲及其管理。

1.4 數據處理的其他模塊

為了適應現階段大數據技術的研究要求，按照業務需求進行大數據信息的積極性處理是必要的，實現數據的科學性建模，確保數據信息的有效性預測。通過對數據挖掘模塊的應用，可以進行現有數據信息的精細性計算，滿足數據預測工作的要求，提升數據分析的綜合性效益。在大數據分析過程中，數據挖掘算法是其重要的理論基礎，挖掘算法的復雜性、計算過程中的大數據量是其分析過程中的主要問題。

2 大數據信息系統關鍵技術方案的優化

2.1 優化文件管理模塊

大數據信息主要包括音頻、視頻、文本等模式，通過對各種信息的利用及處理，可以實現信息處理系統的有效性應用。信息具備各種類型的屬性特點，為了滿足現階段信息企業的工作要求，進行數據信息性質的深入分析是必要的。

大數據的信息系統具備復雜性的特點，其內部功能豐富多變，其內部結構具備復雜多變性的特點，大數據存儲模塊、大數據處理模塊、大數據運算模塊等是其重要的技術應用模塊。大數據信息核心技術主要分為處理模塊及分析模塊。大數據信息技術包含了各種類型的數據技術，比如信息處理技術、數據挖掘技術、云計算技術、數據庫技術。

通過對數據存儲環節及管理環節的協調性控制，有利于提升大數據信息技術的應用效益，分布式文件管理模式是大數據的重要應用技術，其在互聯網應用過程中扮演著重要的角色地位。

2.2 健全數據庫技術

為了適應現階段互聯網工作的要求，進行數據庫大數據價值密度的提升是必要的，這就需要進行分布式數據庫系統的應用，做好數據信息的管理工作，實現數據庫系統的有效性簡化，確實管理數據綜合應用效益的提升。

3 結語

為了適應現階段信息化工作的要求，企業需要做好相關大數據的分析及挖掘工作，進行高效率決策的提出，保證為消費者提供精準化的個性服務，實現大數據信息系統關鍵技術方案的更新應用。

參考文獻

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