基于大數據分析的海量信息軟件系統設計與開發

摘 要：基于大數據分析前提下所開展的海量信息處理任務，在保障效率的同時更要確定準確程度。在此基礎上本文重點分析了基于大數據環境下的海量信息軟件系統邏輯構成，以及設計過程中的具體軟件、硬件結構組成模式，為系統設計開發和任務進行建立適合的環境，全面提升數據信息處理速度，實現大數據分析環境下更高效穩定的功能。

關鍵詞：大數據分析；海量信息；信息處理；軟件設計；系統構建

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

Abstract：Based on big data analysis，the information processing tasks should be more determined and accurate in the process of ensuring efficiency.On this basis，this article focuses on analyzing the logical construction of the mass information software system based on the big data environment，and the specific structure model of software and hardware in the process of design.The suitable environment is established for system design and development tasks.The system greatly raises the data information processing speed，and implements functions with better efficiency and stability in the big data analysis environment.

Keywords：big data analysis；mass information；information processing；software design；system construction

1 引言（Introduction）

大數據分析是一種商業計算模式，其來源于分布式計算、并行計算和網格計算。Hadoop作為云計算的核心技術，目前在工業界得到了廣泛的應用。Hadoop是Apache開源組織按照MapReduce的工作原理設計的一種開源的分布式處理框架，也是云計算環境下最著名的開源軟件。在Hadoop系統中，應用程序可以并行運行在由大規模廉價硬件構成的分布式系統中。Hadoop在內部實現了容錯和擴展機制，可以構建成高可靠性和高擴展性的分布式系統。在集群中運行分布式應用程序時，MapReduce編程模型簡單易用。Hadoop提供的MapReduce編程模型是谷歌MapReduce的開源實現。在MapReduce編程模型中，開發者只需要編寫Map和Reduce函數，而任務調度、容錯等機制由底層實現。因此，即使開發者沒有分布式系統的經驗也能編寫出高效的分布式應用程序。下文將以此為例進行重點論述。

2 基于大數據環境下的海量信息軟件系統邏輯構

成（The logical construction of the mass

information software system based on the big data

environment）

2.1 邏輯分層

根據海量信息軟件的處理需求，將大數據環境下的軟件信息傳輸劃分為三個層次，依次進行邏輯數據劃分。首先對數據進行分隔，使不同功能層數據在傳輸中通過分隔來達到相互獨立的狀態，避免數據之間產生干擾。分層后產生多個區域，在區域基礎上對相關的軟件控制程序進行補充完善，從而達到最佳使用效果。針對運行使用期間可能會產生的相關技術隱患問題，更應該探討出控制方案，并在系統內深入完善，了解系統對運行環境的控制需求，以及現場可能會產生的相關隱患問題。邏輯分層與控制系統軟件分隔是相互聯系的，當分隔軟件所傳輸的數據可以達到精準度標準，海量信息處理任務也能高效完成[1]。進行海量信息處理，需要同時進行多項任務。進行相互控制并觀察彼此之間的影響能力，同時完成多項數據任務還需要在邏輯分層中體現出系統控制程序分層。根據所得到的處理信息進行相關指令控制，從而達到最佳控制管理效果。最后是數據庫分層，用來與所處理的信息進行對接，避免信息傳輸期間受到數據庫連接干擾影響。

2.2 海量信息處理中的數據抽取

基于大數據環境下所開展的海量信息處理，首先要針對數據進行抽取，控制其中所存在的安全隱患，并結合技術性方法從更深層次探討需要完善的內容。數據抽取需要在程序控制環境下來進行，并觀察各項數據傳輸中所面臨的具體環境，通過系統程序加密控制來降低環境因素造成的干擾。數據抽取同樣是建立在大數據處理結構基礎上，通過各個系統程序之間進行相互控制。大數據分析系統結構示意圖如圖1所示。

圖1中的信息抽取構建模式，可以形成多種方案，并在現場建立起更適合的環境。關于設計期間可能會產生的相關問題，充分探討優化解決方案，最終應用效果也能得到明顯提升，通過結構之間高效配合來實現最終的程序控制和信息方案提取。信息提取任務完成后，接下來的分析任務也能得到高效開展，并不會造成彼此之間的干擾影響。

2.3 數據跟蹤定位

大數據處理環境下信息獲取需要針對位置進行定位，這樣才能發現其中是否存在影響數據運行的相關因素，為技術性方案開展建立適合的環境。數據跟蹤定位后可確定數據信息獲取的主要部分，并在此基礎上進行信息海量處理，在系統內部同時完成多項信息處理任務，為最終的管理任務開展建立適合的環境。系統運行期間數據信息處理速度還會受到網絡環境的影響。利用大數據分析技術會結合網絡平臺來進行，數據跟蹤期間能夠同時完成多項處理任務之間的對接。通過數據準確跟蹤定位來提升海量信息處理的整體效率，從而達到最佳處理效果，并為各項管理控制計劃開展打下穩定基礎。數據分析處理不僅僅體現在方案自身控制方面，更與平臺運行穩定性之間存在必然聯系，數據跟蹤定位可幫助快速判斷請求合法性，避免非法請求進入到系統中，影響到最終的功能實現。endprint

3 海量信息存儲處理軟件的綜合設計（Comprehensive

design of the mass information storage and

processing software）

3.1 文件系統設計中的節點選擇

對于文件系統設計需要判斷節點選擇模式，觀察在系統中是否存在可能會影響到數據信息處理效率的因素。根據數據處理信息需求，將節點劃分成為數據節點、管理節點與監控節點，可以根據數據信息處理方向以及使用需求來對內部信息進行選擇，從而達到最佳處理效果。系統設計中的節點選擇可幫助區分文件，對文件內部所存儲的信息進行高效識別處理，從而達到最佳處理控制效果。面對海量且分布的文件系統，首先針對其節點部分進行設計構建，基于節點基礎上實現對數據的來源識別以及處理對接，避免在最終控制能力上受到影響。為確保海量信息處理任務能夠安全穩定實現，可以增加設計DataNode節點，實現海量數據的存儲和查詢任務。處于網絡環境下的數據存儲以及傳輸均存在安全隱患，很容易受到黑客或病毒攻擊而出現損壞或丟失的現象，設計DataNode節點后相鄰區域的數據會共同參與到搜索中，從而實現數據節點更高效的反饋，最大程度提升數據處理反應速度。

3.2 文件存儲及副本設計

文件存儲部分設計需要確定不同文件的主副本，對文件的查看以及數據存儲權限范圍進行控制設計。文件存儲信息后搜索路徑也隨之得到確定，接下來進行的副本讀取也要在此路徑內進行，避免出現信息獲取后的誤差問題。文件內部數據信息存儲以及副本讀取需要遠程控制功能來實現，在此基礎上重點探討提升優化方案的有效措施，具體系統結構模式如圖2所示。處于信息讀取環境可能會產生的各項綜合處理模式，會直接將數據傳輸到對應的數據庫中，從而實現數據信息之間的轉變，為接下來所開展的各項數據信息建立穩定的現場環境。圖2中顯示的內容可以發現，這種安全隱患環境中可能會產生的問題，要綜合多方面因素來探討并探究。客戶端產生請求后通過服務器會傳導到相應的文件模塊中，在此范圍內進行信息資源獲取。對于副本部分的讀取控制，需要對副本進行結合文件夾的信息讀取控制，觀察其中所存在的問題，并在此基礎上充分探討優化解決方案，全面提升綜合控制效果，完成副本與文件夾之間更穩定的對接任務[2]。

3.3 海量信息恢復系統設計

處于大數據分析環境下，針對海量信息進行存儲控制，一旦發生信息丟失問題，將會影響到接下來的各項處理功能的實現。因此設計中的一項重點任務是針對軟件內容進行設計和開發，觀察系統構建中需要繼續深入解決的內容，并結合技術性方法來綜合解決，構建恢復系統，建立數據庫記憶功能，能夠自動或者根據操作者對軟件系統的使用需求來備份數據，并對其中的重要數據進行自動加密保存，當使用期間受到網絡病毒攻擊出現數據丟失現象后，也能通過海量信息恢復系統來自動完成恢復，確保文件信息正常使用功能不會受到影響。針對數據信息處理期間可能會產生的相關問題，更應該探討出有效解決方案，結合內部信息處理模式來進行方案構建[3]。建立數據信息處理自動恢復模式，并在系統內自動完成備份處理任務，恢復系統設計期間還需要考慮大數據處理環境下的存儲能力，避免在功能實現上出現干擾，并通過各個結構之間的相互配合來綜合提升處理速度。大數據處理模式下的海量信息恢復系統結構如圖3所示。

3.4 目錄存儲與負載均衡設計

海量信息處理不僅是針對文件夾內部數據來進行，其中更為重要的是對數據進行均衡分析，對其內部所包含的目錄進行快速掃描記錄。目錄檢索完成后接下來進行的內部數據處理分析效率也更高，并且能夠根據所進行的各項目錄掃描來完成負載數據的劃分，實現數據之間的對接[4]。負載均衡設計同樣需要建立在節點基礎上，以節點為分界衡量對象，實現目錄與其內部文件之間的對接，并在此基礎上充分構建適合數據分析處理的軟件，綜合提升目錄掃描處理效果。設計訪問用戶的分區，直接進行訪問請求與文件夾之間的對接，任務得到高效處理后，接下來的各項處理分析任務也能更加理想，建立起綜合聯系系統。根據不同IP用戶來進行DNS分流設計，從而構建出內部控制體系，綜合提升海量數據信息存儲速度，并在達到處理對接速度標準的前提下降低誤差產生幾率，為構建綜合指標建立穩定的現場環境。處于數據信息分析模式下的目錄存儲，更應該體現出變化性，觀察是否在信息內存在需要繼續強化完善的內容，并建立起適合的現場環境，為管理任務進行建立有效的環境[5]。目錄在檢索過程中自動更新，也能夠避免在檢索內容上受到影響，文件夾內部信息處理效率也會得到明顯提升。

4 大數據分析環境下的海量信息軟件系統開發實

現（Development and implementation of the mass

information software system in the big data

analysis environment）

4.1 腳本測試代碼構建

對于腳本測試過程中的代碼構建和實現，更應該體現出系統內部程序控制。根據硬件結構劃分模式來進行軟件程序匯編，對海量數據軟件系統的功能腳本進行檢驗，觀察其功能實現是否可以達到預先設計的標準。Tomcat為腳本檢驗代碼構建的服務器載體，分析系統運行使用中所面對的處理環境，以及信息內部是否存在影響最終功能實現的因素，有關于設計期間比較常見的運行功能實現檢驗，同樣可以在此服務器支持下來實現。采用Windows 10操作系統作為運行載體，面對文件夾中的信息進行處理檢索，對所設計構建的方案可行性進行檢驗，有關于設計期間確定的重點功能，在此范圍內更應該體現出積極性，并深入觀察其中可能會造成隱患的因素，同樣采用規避措施解決[5]。代碼構建需要借助SAT模型來實現，面對不同的文件夾更應該體現出其中的功能差異性，從而避免數據傳輸出現彼此干擾的現象。endprint

4.2 海量信息處理系統模擬

確定海量信息軟件構成模式后，為提升設計方案可行性，可以首先針對其中的設計方案進行模擬，檢驗所設計系統中存在的漏洞，并通過程序優化設計的方法來統計漏洞數量和所在位置，從而通過程序設計來將其優化處理。確定一個模擬數據庫，其中的信息數量要達到標準，這樣接下來所開展的各項設計方案才不會因此受到影響。利用軟件來對模擬數據庫中所存儲的內容進行檢驗，判斷是否在數據傳輸和存儲過程中出現過錯誤情況。在檢驗系統內自動記錄這部分錯誤參數，有關于數據傳輸中受網絡病毒影響所受到的攻擊，更應該體現出其中的深層次控制方案，實現控制方案與系統數據效率提升方面的相互連接，并構建出更合理的設計模式。系統模擬中可以對文件夾安全程度進行檢驗，模擬黑客攻擊過程，體現出內部控制，并構建出合理的現場控制環境，了解軟件系統運行中的風險類型后，接下來所開展的各項風險控制任務也能更高效完成[6]。通過設計方案強化的方法來幫助降低軟件系統運行風險性，效率提升也更科學穩定。

5 結論（Conclusion）

綜上所述，云計算和物聯網的迅速發展，越來越多的個人和企業選擇將自己的業務遷移到大規模的數據中心，以此來降低本地的硬件成本和系統維護費用。數據中心存儲的數據量十分龐大，管理系統的復雜性較高。從存儲設備級別上看，數據中心為了控制成本，大量采用廉價存儲設備，致使數據極易因硬件設備故障而丟失。這些都對海量數據存儲性能、可靠性等方面帶來了挑戰。云存儲是解決海量數據存儲的最有效手段。本文提出的一種海量大數據云存儲系統設計，是應用系統需要實現的關鍵技術。

參考文獻（References）

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[3] 楊玉新，馬偉，趙陽.基于大數據分析的電網精準規劃信息系統設計[J].現代電子技術，2017，40（7）：155-158.

[4] 龔為綱，張嚴，蔡恒進.海外自媒體中涉華輿情傳播機制的大數據分析——基于Reddit平臺的海量輿情信息[J].學術論壇，2017，40（3）：21-31.

[5] 張斌，彭其淵.基于大數據的鐵路客戶關系管理系統設計研究[J].鐵道運輸與經濟，2017，39（6）：42-48.

[6] 楊宗亮，張玉茜，李建飛.一種基于地理空間大數據的網絡輿情監測軟件架構[J].測繪通報，2017（3）：96-100.

作者簡介：

李錦華（1979-），女，碩士，講師.研究領域：計算機應用技術.endprint