大數據技術在計算機信息系統中的應用

張雪明 王澤濱 周長勝

摘 要：大數據時代來臨，大數據技術在各個領域中的應用，提高其工作效率，同時為其發展提供了技術支持?，F在各個行業發展都涉及到計算機信息系統，計算機信息系統的應用是行業發展的需要，同時也是社會發展對行業發展提出了新要求。大數據技術在計算機信息系統中的應用，對計算機信息系統的更新提供了技術支持，對其計算機信息系統的發展提供了保障作用。本論文從不同方面闡述大數據技術在計算機信息系統中的應用，希望為研究大數據技術在計算機信息系統的專家和學者提供理論參考依據。

關鍵詞：大數據技術；計算機信息系統；應用

隨著社會的不斷發展和生產力的不斷提高，大數據技術在計算機信息系統中的應用越來越廣泛，成為一種必然的發展趨勢。大數據技術的應用，使得人們可以通過計算機的信息系統，分析事物的發展趨勢，從而不斷提升自身的知識層次和價值觀念。因此，大數技術在計算機信息系統的應用，具有十分重要的現實意義。

1大數據概念闡述

大數據概念是基于海量數據上提出的，但從本質來講，兩者存在很大的區別。海量數據是對數據規模的整體概括，而對于其深層次內容和特性并沒有給予過多關注。而大數據除了包含海量數據的內容外，對信息傳播速率、體積以及各類特性都作出了詳細的描述。目前，對大數據的概念是這樣定義的：大數據是對無法在短時間內進行捕捉、處理與分析的數據組合的概括，是以當下新型的數據處理模式為依托，借助簡便的算法和強大的洞察能力對有價值的信息資產進行獲取的一種方式。

2大數據時代的特點

2.1數據量大

在網絡信息時代產生的各種數據，都可以被大數據所囊括，大數據作為信息技術快速發展的產物，產生于各種設備和終端，大數據平臺企業在網絡上的數據量級通常會達到PB級或是EB級。在當下的發展趨勢下，數據正以上千倍的級別擴展。到了20巧年末，全球數據統計量已經高達SZB，這樣龐大的數據體系，已經不是傳統的信息技術可以容納，這對于大數據技術在計算機當中的應用提出了新的要求。

2.2數據有效值低

大數據為我們帶來了各種各樣的信息資源，其中也包括了不同的表現形式。但是隨之而來的又有諸多問題，例如大數據環境為用戶提供了很多潛在的信息，在市場竟爭如此激烈的環境下，獲得信息數量越多，就能夠擁有更多的商機。當下，數據成為企業資產當中不可或缺的部分。但是這種資產的價值比還有待商討，對于海量的數據如何利用最重要的是挖掘出可利用的信息，實現真正有效的分析。

2.3數據處理速度快

大數據技術對數據的處理一個顯著的特點就是快，只有這樣才能夠提升工作的有效性，可以在有限的時間內將龐雜的、冗余的數據給剔除出去。大數據時代的計算框架建立在云計算智商，依托高速運轉和集群的方式，通過分布式處理，以數據流的形式快速傳遞在信息系統之間，為用戶構建了高效的數據庫，適應大多的應用程序。

3大數據的關鍵技術

3.1云計算技術

云計算技術是一種通過分布式、并行式的計算方法對計算機數據進行梳理，綜合網絡上的所有信息資源，包括數據、存儲等相關計算資源都進行并行式網格化計算，以此來實現對各種資源的分配調度。通過云計算技術對大數據時代下的信息進行系統管理和處理。云計算技術不斷發展的同時也推動著計算機處理數據的方式帶來革命性的創新，將信息產業的模式推向一種全新的并行交互化發展模式。隨著云計算技術的不斷革新，數據處理過程中可以容納的信息量不斷增加，可以處理的領域不斷擴展，云計算技術帶來了第三次計算機數據處理的變革浪潮。

3.2數據備份技術

大數據時代下的信息保護也受到各界的重視，計算機信息數據備份的重要性日益凸顯，數據備份技術可以幫助企業保護企業信息，為企業數據資源建立一個安全的儲存環境。信息化的不斷發展給全球帶來巨大的技術進步的同時也造成了信息泄露、個人企業的私人信息受到極大的威脅。一份完整的數據可以保障企業業務順利運作，有效避免因為突發意外情況而導致的數據丟失，數據備份系統一定要做到和企業的信息操作系統完全兼容，這樣才能保證事故發生時，能夠快速恢復企業信息。

3.3Hadoop

Hadoop系統是一個綜合性處理信息資源的平臺，可以綜合多種信息處理技術工具，其中包括多種功能零部件，比如HDFS分布式文件系統、MapReduce并行計算框架、Hbase分布式NoSQL列式數據庫、Hive數據倉庫工具、Flume日志收集工具等許多關鍵技術工具。Hadoop系統中的每個相關技術工具都擁有高性能、高容錯率這樣的優點，可靠地對大數據進行管理和應用。

3.4大數據分析挖掘

大數據的分析、挖掘作為一種支持決策的手段，它集合了人工智能、機器學習、數據識別、數據挖掘、數據庫管理以及統計學等諸多方面的內容，實現對數據的歸納性管理，挖掘出數據當中更多的潛在價值，實現對大數據有用信息的提取。大數據的分析挖掘與傳統的數據處理相比，存在著一定的特點，例如，前者采用的是并行處理的方式，具有較高的實時處理的能力。通常用到的方法有并行處理、模式識別、機器學習、數據挖掘與統計分析。

3.5大數據檢索

數據的檢索功能，提升了數據篩選的有效性。在數據庫中實行實時檢索，可以通過不同結構的數據儲存平臺，實現快速、實時地查詢，數據平臺從中提供不同結構的數據。在數據數據庫中實現實時搜索引擎，主要針對的是互聯網用戶，對大量的數據、信息實現即時、快速的引擎搜索，目前大多的引擎都在不斷努力向實時搜索靠攏。

4大數據技術在計算機信息系統中的應用

4.1云計算技術在計算機信息系統中的應用

云技術相比其他技術來講是當下運用作為廣泛的技術形式，尤其云技術與互聯網 +的聯合應用，為行業的發展提供了必要的技術支持。同時，行業在發展過程中也能反作用于云技術，從而產生推動云技術持續更新的助推力，使其更好地適用于現代社會需要，由此看來，云技術與行業發展是相輔相成的關系。云技術利用互聯網 + 下的云平臺可以實現其計算與服務功能。其中構建云計算模型可以為數據向云端的遷移提供了“橋梁”作用，從而減輕了計算機系統在處理信息時的負擔，降低了相關的經濟費用。通常來講，借助互聯網 + 平臺進行的云計算基本都屬于虛擬計算的范疇，是不需要構建設備的，具有方便性特點。因此，此種計算模式為未來發展提供了明確的方向，是根據具體需求進行計算的有力體現，符合當下社會發展趨勢。同時，在云計算的背景下，以無線局域網為載體的技術服務軟件會根據實際需求自動產生用于傳輸數據信息的網絡，從而建構起閉環式的信息反饋處理模式。而在云計算在數據處理時，其則建構了方向性較為明確的無環式數據流圖（G=V，E），將此與云計算的并行式計算方式結合起來，從而形成了以系列組和傳輸數據信息所運用的隱形渠道為一體的計算服務模式?；诨ヂ摼W + 平臺下的云計算和云服務是未來云計算的明確發展方向，在目前科技水平快速提升的背景下，云計算將成為計算領域中應用最為廣泛的計算形式，這不僅得益于其的按需計算，而且運用方便，并不需要建構相關設備等特點也是決定其良好發展態勢的關鍵因素。

4.2數據備份技術在計算機信息系統中的應用

新時代背景下，商業環境越發復雜化，企業要從多種方面來加強對數據的保護，包括數據的備份恢復系統無休運行以及提高系統的容錯率，在企業建立數據備份的同時，應該建立數據備份系統的容災系統，建立對信息數據的最優備份方案，即“數據備份加數據保險庫”。現階段大部分企業對數據備份的重要性沒有足夠的認識，導致應用數據備份系統的企業只有20%，而被應用的數據備份系統中含有容災系統的只有5%-6%，應該在國內大力推廣實施數據備份技術，加強對企業信息的保護，讓企業家認識到數據保護對企業的幫助。想要從根本上保障企業的信息安全，除了要做到對數據的定期備份之外，還應該強化備份細節，部分企業認為拷貝數據到移動儲存就是數據備份，這樣的觀念，給企業信息資源留下了極大的隱患。

實現數據備份的方式多種多樣，首先備份的存儲介質要使用磁帶、移動硬盤、U盤等設備備份，還要做到異地存放，在存放的地點安裝完整的計算機、互聯網等相關通信設備，確保意外發生后，能夠立刻啟動備份數據系統。再將備份數據系統與企業系統相連接，以此恢復企業本部系統數據。除了要將數據存儲到可移動設備上，還要將數據傳輸至遠程備份中心，制作成光盤，雙重保證企業信息安全。企業都會建立相關企業信息數據庫，因此，在做到信息詳細內容備份的同時，還應該在備份機上建立對應的備份數據庫，通過通信系統，保持主數據庫和備份數據庫同步更新，在事故發生時，備份數據庫就可以立即代替主數據庫，恢復企業相關信息，減少企業因為數據丟失造成的經濟損失。數據備份還可以應用對主數據庫和重要文件的監控和跟蹤，在備份機中生成對應的更新日志，備份系統會根據更新日志，自動對備份磁盤進行數據更新。綜上所述，企業可以根據企業的實際情況，按照企業的需求，制定出對企業最佳的數據備份方案，保證系統的可實施性。

4.3Hadoop在計算機信息系統中的應用

大數據技術涉及到數據多樣化，有的數據利用傳統的儲存的方式不適合現代數據的發展需要，因此 Hadoop 在計算機信息系統中的應用是符合現代大數據技術的發展需要。Hadoop 系統在針對復雜數據的整合儲存、集中管理方面的優異性，Hadoop 系統的各個零部件在運行過程中發揮各自功能的同時能做到相互協作，給數據資源處理提供所需的功能，目前 Hadoop 系統的開發逐漸步入完善階段，各個功能部件的功能分工明確，細致劃分，逐漸形成一套功能豐富、作用完善的大數據信息分析平臺應用系統。

總之，在當下信息技術不斷發展的今天，大數據技術已經被廣泛地引用在多個領域。隨著科學技術的不斷進步，大數據技術的不斷更新和優化，相關信息領域的竟爭也越來越激烈，從業規模也越來越大，大數據要著手解決一些生活中的實際問題，為決策者提供具有一定精準性的決策依據，大數據技術在今后的發展中也會越來越重要。

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