云環境下的大數據計算機處理技術研究

何春 電子科技大學成都學院

1 前言

隨著互聯網的普及與發展，世界已進入到信息爆炸的時代，網絡技術、移動通信技術以及互聯網技術的發展都產生了海量的數據信息。2020年世界范圍數據總量將會達到達到35億TB，意味著大數據時代的到來，必然會催生對應的大數據處理技術。

云計算技術主要借助于集中式計算機資源，通過按需分配的形式，為終端用戶提供廉價的計算機大數據處理方案。云計算技術是處理海量數據的一種關鍵技術形式。對于終端用戶來說，在數據資源上處于較為透明的狀態，能夠為行業發展以及分析提供數據計算服務，在服務能力上，能夠實現無限的延展性。

2 在云環境下大數據計算機處理的主要流程

2.1 大數據的采集

大數據采集是整個數據處理的基礎性環節，隨著互聯網技術的應用與發展終端數據收集逐漸得到普及，使得數據收集以及存儲量成為天文數字，數據之間的連接關系變得極為復雜，但是對于大數據的收集要實現采集的高精度以及高速度，以此才能夠提升信息采集的效率。

2.2 數據的處理以及集成

對于大數據進行分析之前，首先要進行數據的處理及集成，主要是對數據集進行格式化，然后對數據進行去噪聲處理，處理完成后，進一步得到集成數據集合。如果數據采集標準不統一，將會得到不一致的數據結構，必然會影響后期數據分析的效率以及精確度。因此對于所采集的大數據信息必須要統一格式，盡可能去掉一些無效用的信息數據。

2.3 數據的分析

在數據完成前期的處理以及集成之后，需要對數據進行分析，分析數據主要是能夠挖掘其在背后所潛在的價值。大數據的分析主要借助于數據倉庫的采集以及數據挖掘工具的存儲，對于大數據進行分析與傳統的數據分析有著較為明顯的差異性，主要是能夠提供的服務更加多樣化以及深入化。所面臨的客戶主要為其提供解決方案，實現獨立性的大數據分析服務。

2.4 數據分析結果的解釋

對于大數據的分析結果要進行解釋和闡述，是直接得出成果的必要步驟，對于傳統的數據分析顯示主要依靠于文本的形式，但是隨著大數據的發展，傳統的數字顯示技術已經難以滿足其后期的發展要求，因此在數據進行分析過程中，要引入可視化的數據解釋方案，對于數據結果進行模擬分析，這樣才能夠給數據分析用戶形象具體闡釋分析的結果，作為其作出決策的重要參考。

3 基于云環境下的大數據計算機處理技術

在云計算環境下的大數據處理技術主要集中于大規模的廉價計算平臺，利用網絡虛擬化技術實現廉價計算平臺的有效建設。可以將計算機的存儲應用以及網絡數據的計算等轉化為虛擬的實體，對于富余的計算資源進行抽取，使之能夠形成兩者之間相互獨立的虛擬服務器來完成大數據的處理以及分析，能夠實現底層硬件的虛擬化，同時也能夠有效構建能夠擴展的計算機資源池，實現集成管理與虛擬計算以及計算節點流程化，也能夠有效實現大數據資源處理的實時遷移以及轉換。同時完成系統監控以及子任務的部署。

3.1 Hadoop技術

在互聯網環境下，借助于計算機處理大數據技術必然會牽扯到Hadoop平臺。這種平臺作為MAP算法的一種框架，借助于其分布式的框架結構，包含分布式文件系統以及分布式的數據庫系統。利用這些強大的功能模塊，已成為目前市場上較為流行的大數據處理的框架性平臺，在實踐中得到了極為廣泛的應用，基于Hadoop平臺技術能夠有效實現大數據的分布式程序管理，實現大規模計算機的集群集成工作，從目前Hadoop技術的應用來看，全球大多數it公司都將其作為云計算主要基礎性框架平臺。

3.2 MapReduce技術的關鍵性支持

在云環境下，基于計算機對大數據進行處理和分析，必須要使用服務較為廉價的集群式服務器，可以通過分布式或者是并行式的方式對數據進行處理，在MapReduce技術進行開發的過程中，需要對MapReduce接口進行定義，在對于大數據進行分析調取完畢之后，利用計算機集群服務器調用整個用戶程序，然后對大數據集合進行拆分，從而實現將大數據的碎片化形成多個數據片段，然后建立系列性的鍵值，利用MapReduce任務配備數據片段，在MapReduce技術的支持下，能夠有效實現集群的大規模節點分配，最終結合鍵值對分配任務進行計算，形成鍵值的集合。如果在整個數據信息中包含相同的鍵值，那么會出現二元組合。

當MapReduce出現任務時，都會向二元組合進行鍵值分配，輸入相應的大數據集合運算，并且運行該函數，在大數據進行處理的過程中，每一環節都需要負載均衡，提高容錯率均衡，才能夠實現對于大數據處理的實時監控。在這一過程中對于節點分配要均勻，保證每一個節點均有任務執行，但是如果對大數據處理失敗，就會重新進行數據的處理。整個處理過程要高度滿足MapReduce運行的需要，才能夠實現海量數據處理的高效性。借助于云計算技術能夠實現對于海量數據的高效率處理，在此背景下可以達到tb級別的數據處理速度，同時在平臺內可以采用SDFS數據寬帶技術，借助于大量廉價的計算機服務集群，能夠對大數據的節點進行有效的擴展，以實現數據處理的高效化。

3.3 大數據處理框架模型的構建

對于大數據進行處理，需要借助于MapReduce算法進行有效的映射，對于大規模數據進行合理的劃分，如果出現紙模塊需要借助于紙模塊的參數進行控制。借助于框架平臺提供的分布式管理系統，有效載入大數據實體信息，從而實現大數據的智能采集與接收，在數據處理的環節，基礎于MapReduce技術實現數據的高效率轉移。在整個云計算框架背景下，實現對數據的分布式管理，在運行MapReduce算法的過程中提供API技術支持。

在云計算背景下對大數據進行處理，特別是在第二級結構中，軟件系統更為重要，該系統基于第一級構建虛擬的資源，在大規模服務及集群化得到了廣泛的應用，可以將數據的資源得到虛擬化回收，并且搭建均衡的負載，有效提高大數據處理的容錯機制。同時為相關配置提供技術性支持，借助于SAT平臺技術實現對大數據接口處理以及內容的編寫，有效實現不同行業的數據信息服務實現良好的用戶數據平臺支持，通過分部任務來提供虛擬的計算機節點，向用戶提供重要的終端性支持。借助于平臺的框架性設計，實現HDFS分布系統文件以及MapReduce技術的應用，實現數據處理業務的協調。在大數據計算資源處理中，基于數據存儲的要求，對云計算以及計算機網絡技術要合理進行引入對于大規模計算集群，實現規模化以及集中化的管理，搭建高效率的計算平臺，建立大數據的分析框架模型。

4 結束語

本文主要探討在云環境下大數據計算機處理的技術，對Hadoop技術以及MapReduce技術的詳細探討，闡述了計算機如何在云環境下高效率的進行大數據的分析計算以及數據挖掘，希望能夠給相關研究員以借鑒和參考，以提升大數據云計算處理技術的應用價值。