“大數(shù)據(jù)+”背景下計算機方式處理信息的辦法研究

梁海軍

河北工業(yè)職業(yè)技術大學，河北 石家莊 050091

在現(xiàn)代科學技術持續(xù)發(fā)展的背景下，計算機功能正在不斷完善，并已在信息處理方面得到廣泛應用。但隨著大數(shù)據(jù)時代到來，計算機技術已無法滿足社會需求，導致信息處理效率停滯不前。因此，為提高信息處理效果，有必要加大研究投入，充分掌握計算機技術與人工智能技術的各項內(nèi)容，并采取一系列措施，促使兩項技術進行結(jié)合，深入挖掘各項先進技術的潛在價值，以滿足大數(shù)據(jù)體系需要，對推動計算機網(wǎng)絡科技發(fā)展具有現(xiàn)實意義。

一、大數(shù)據(jù)技術

大數(shù)據(jù)技術與人工智能技術能夠開展風險性及復雜程度相對較高的工作，以實現(xiàn)在提高工作效率的前提下，防止人民群眾生命安全受到威脅。針對人工智能而言，其能夠?qū)χ悄軝C器人進行利用，以此對傳統(tǒng)人力進行替代，并提高工作效率。智能機器人的操作精準度較高，其能夠防止各項工作受到人為因素的影響，從而出現(xiàn)偏差。隨著計算機互聯(lián)網(wǎng)領域持續(xù)發(fā)展，人工智能科技已進入發(fā)展新勢態(tài)[1]。在計算機網(wǎng)絡領域?qū)θ斯ぶ悄芗夹g進行應用時，計算機將實現(xiàn)對復雜程度較高，且規(guī)模較大的信息進行高效處理。在計算機互聯(lián)網(wǎng)得到廣泛應用的情況下，人工智能在計算機互聯(lián)網(wǎng)領域?qū)⒊尸F(xiàn)動態(tài)性特征，即該項技術手段能夠結(jié)合人員實際需求，對大量參數(shù)采取處理措施，且能夠?qū)w系的簡便性產(chǎn)生積極影響，促使互聯(lián)網(wǎng)處理效率實現(xiàn)最大化。通過調(diào)研可以發(fā)現(xiàn)，在大數(shù)據(jù)時代到來后，各類信息參數(shù)的數(shù)量正在持續(xù)增加，致使系統(tǒng)的復雜程度也在不斷提高，因此為實現(xiàn)對各項信息進行有效處理，有必要對人工智能技術進行合理運用。該項技術手段的功能呈現(xiàn)多樣化，其能夠?qū)Ω黝悈?shù)及檢索信息進行總結(jié)與整合，滿足計算機數(shù)據(jù)信息處理方面的各項要求。針對非線性難題，該項技術手段能夠通過虛擬技術對問題進行處理，并結(jié)合需要對各類參數(shù)實施高效搜索，全面提高運轉(zhuǎn)成效。互聯(lián)網(wǎng)的信息傳播速度相對較快，導致用戶無法對其進行精準操控。考慮到傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)通告學說無法對高線性網(wǎng)絡管控特征進行充分體現(xiàn)，故而工作人員有必要加大對人工智能體系的研究投入，并合理運用虛擬技術，進而實現(xiàn)高效處理非線性難題。

二、以HBase時序參數(shù)庫為基礎的設計措施

（一）時序參數(shù)

為全面提高計算機處理效果，工作人員必須對與工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場相關，且不斷發(fā)生變化的工藝數(shù)據(jù)信息加以重視，并對其進行離散數(shù)字化采樣，進而促使間隔轉(zhuǎn)變的離散數(shù)字參數(shù)流形成。針對上述離散數(shù)字參數(shù)而言，部分學者將其稱作時序參數(shù)。通過對時序參數(shù)進行深入分析，可發(fā)現(xiàn)單獨時序參數(shù)包括的參數(shù)元素主要有4個，分別是數(shù)據(jù)質(zhì)量、測點、測試數(shù)據(jù)及時間戳。上述元素可分別應用在數(shù)據(jù)信息與成果可靠度的測試工作、參數(shù)時刻的測試工作、傳感設備與工藝數(shù)據(jù)的標志方面。

（二）HBase儲存設計

在通常情況下，HBase的儲存創(chuàng)設內(nèi)容多是主鍵與儲蓄構(gòu)造的創(chuàng)設，針對創(chuàng)設目的而言，其主要是提高數(shù)據(jù)檢測效果，防止儲備空間不足，確保互聯(lián)網(wǎng)吞吐量符合規(guī)范要求。

1．儲蓄構(gòu)造

HBase采用列式儲蓄構(gòu)造，其不同參數(shù)列均獨立儲存，為空的參數(shù)不占有相應的儲蓄空間。在采取上述創(chuàng)設方式的情況下，稀疏參數(shù)的儲備成效將顯著提高，且列族將實現(xiàn)對多參數(shù)數(shù)列存儲進行兼容。通過深入分析HBase儲蓄構(gòu)造，可發(fā)現(xiàn)其創(chuàng)設方案主要包括兩種，分別是寬表方案與高表方案。其中寬表構(gòu)造能夠?qū)σ恍杏涊d進行利用，且能夠在同一時間對多條參數(shù)模式進行記載，記載的行內(nèi)參數(shù)通過參數(shù)列進行區(qū)分。對參數(shù)進行定位時，必須通過兩道程序，即對參數(shù)所處的記載行的啟示方位進行定位，并對參數(shù)所處的參數(shù)列方位進行定位。在實際工作中，寬表模式能夠?qū)z索記載需要的RowKey數(shù)量進行縮減，全面提高參數(shù)的檢索效率，減少RowKey儲存需要耗費的內(nèi)存及硬盤空間。對小記錄參數(shù)進行儲存的過程中，通過寬表將取得良好成效。針對高表構(gòu)造而言，其能夠?qū)σ恍杏涊d僅記錄一條參數(shù)的模式進行應用。在實際工作中，高表方案能夠結(jié)合實際需求對目標參數(shù)進行依次定位。通過對高表方案進行深入分析，可發(fā)現(xiàn)由于總記載數(shù)相對于寬表構(gòu)造明顯較大，且檢索過程中必須對多個RowKey進行應用，故而檢索效率將明顯降低[2]。此外，RowKey儲存需要的內(nèi)存及硬盤空間相對于寬表構(gòu)造的增幅較大，尤其針對不同參數(shù)而言，其均處于小量參數(shù)階段，不具備良好的儲蓄效果，且檢索效果欠佳。

2．創(chuàng)設準則

在RowKey創(chuàng)設方面，應對以下幾項創(chuàng)設準則進行綜合考量（如圖1所示）。

圖1 HBase RowKey創(chuàng)設準則

（1）長度準則。例如若RowKey屬于二進制碼流，長度處在10個字節(jié)至100個字節(jié)的范圍內(nèi)，則操控系統(tǒng)64bit占有，內(nèi)存通過8byte對齊，RowKey管控在16byte，能夠?qū)?byte倍數(shù)的對齊要求進行充分利用，進而促使CPU性能實現(xiàn)最優(yōu)化。（2）散列準則。HBase能夠通過RowKey區(qū)段的劃分，以此在相異節(jié)點對參數(shù)進行分布。若RowKey過度集中到某個層面，則載荷極有可能匯集到相應節(jié)點，致使CPU的速度降低。（3）唯一準則。在實際工作中，必須對RowKey數(shù)據(jù)加以重視，確保一條數(shù)據(jù)僅能夠針對唯一的參數(shù)。（4）相關準則。應對相關的參數(shù)予以關注，盡可能在硬盤中對其進行儲存，以實現(xiàn)對大量有關參數(shù)進行一次性解讀，全面提高節(jié)點的特性與吞吐量。（5）檢索關聯(lián)性。在實際工作中，應盡可能在主鍵中完成核心檢索條件，以此提高檢索效果。

三、檢驗方案設計

（一）設計

在分析上述創(chuàng)設思維后，工作人員應以原有計算機狀況為基礎，對以HBase為主體的大數(shù)據(jù)技術時序參數(shù)庫的檢驗模態(tài)進行建立。針對整體檢驗環(huán)境而言，其組成部分有4部計算機，能夠通過萬兆以太網(wǎng)進行連接，所有節(jié)點均處在具備一致性的網(wǎng)段中（如圖2所示）。

圖2 時序參數(shù)庫檢驗環(huán)境

在實際工作中，除首部計算機以外，工作人員有必要在其他3部計算機上對Zookeeper軟件進行安裝，逐步Zookeeper集群，進而實現(xiàn)為Hadoop集群與HBase集群的正常運行提供支持。針對前兩部計算機，工作人員應對Hadoop管控節(jié)點與Hadoop后備管控節(jié)點軟件進行安裝，以此對集群的命名服務節(jié)點與后備命名節(jié)點進行承擔。應將相應的參數(shù)節(jié)點軟件安裝到4部計算機上，并將其作為Hadoop集群參數(shù)節(jié)點進行使用。應將HBase Region Server軟件安裝在4部計算機上，并在首部計算機上裝設HBase Master軟件，進而建立相應集群。正式進行檢驗實驗的過程中，應促使虛擬參數(shù)源每10秒對參數(shù)進行輸送，每次輸送的時序參數(shù)數(shù)量達到600萬條，每次檢測記錄30分鐘內(nèi)參數(shù)的平均值。某學者以上述內(nèi)容為基礎實施檢測，其檢測成果如下（如表1所示）。

表1 檢測成果

通過對檢測成果進行分析，可發(fā)現(xiàn)檢驗環(huán)境的時序參數(shù)寫入速率處在每秒107萬至120萬條的范圍內(nèi)，普通實時參數(shù)庫商品的參數(shù)寫入速率數(shù)據(jù)處在每秒30萬至40萬條的范圍內(nèi)。考慮到環(huán)境因素，故而檢驗環(huán)境的分配集群規(guī)模相對較小，且無法對Hadoop科技的功能進行充分體現(xiàn)[3]。在集群規(guī)模不斷擴展的情況下，HBase集群的處置功能也將拓展。通過大量實踐可以發(fā)現(xiàn)，當前Hadoop技術能夠進行支撐的集群規(guī)模為10000個節(jié)點，但受到環(huán)境方面的影響，暫時未實施相應檢驗。

（二）反垃圾郵件

從現(xiàn)實角度出發(fā)，可發(fā)現(xiàn)多數(shù)用戶在工作過程中極有可能受到垃圾電郵的困擾。因此為實現(xiàn)對上述問題進行有效處理，可選擇將人工智能技術應用到計算機網(wǎng)絡中，以此提高用戶參數(shù)的處理效果。例如，該項技術手段能夠結(jié)合實際狀況對垃圾電郵進行高效處理識別，防止其進入到郵箱內(nèi)。此外，在實際應用中，若系統(tǒng)選擇接收電郵，將自動化對垃圾電郵進行測試與清理，防止電郵對用戶造成困擾，以此提高電郵的可靠性與實用性。

通過分析互聯(lián)網(wǎng)資源分享方面，可發(fā)現(xiàn)人工智能在該方面具有較高的開放度，其能夠在處理龐大資源的過程中實現(xiàn)總結(jié)與共享，進而為用戶的后續(xù)使用奠定良好基礎。此外，在上述領域，人工智能科技將充分體現(xiàn)自身的自主學習功能，以滿足用戶各項需求。

（三）防火墻

人工智能在防火墻系統(tǒng)中具有較高的應用率，其能夠為防火墻開展信息識別工作提供支持，全面提高工作效率。在實際工作中，若具有風險性的信息進入到計算機中，則防火墻將自動化對信息進行解讀，充分掌握信息各項內(nèi)容，防止存在威脅的軟件進入互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)部。網(wǎng)絡侵入檢驗科技能夠?qū)ο喈愵愋偷膮?shù)進行高效過濾，并在短時間內(nèi)將其反饋給用戶。從實際出發(fā)，可發(fā)現(xiàn)上述科技的防御系統(tǒng)相較于傳統(tǒng)系統(tǒng)具有顯著優(yōu)勢，能夠滿足用戶在參數(shù)識別方面存在的各項需求[4]。在參數(shù)采集方面，該項技術能夠?qū)Σ煌鎵K進行解析，以此對不良信息進行約束，全面提高參數(shù)安全性，確保計算機能夠正常運行。此外，智能化防火墻能夠?qū)ν獠烤W(wǎng)絡的侵犯進行高效應對，提高網(wǎng)絡體系的穩(wěn)定性，防止病毒進入網(wǎng)絡體系，進而提升體系安全系數(shù)。例如在侵入系統(tǒng)測試方面，人工智能技術將對自身的功能性進行充分體現(xiàn)。在實際工作中，其能夠高效保護各類網(wǎng)絡資源，提高其可靠性。在科學技術持續(xù)發(fā)展的背景下，神經(jīng)網(wǎng)絡體系及專家體系已融入侵入網(wǎng)絡系統(tǒng)中。在此基礎上，侵入體系將實現(xiàn)對網(wǎng)絡參數(shù)進行高效解讀與處理，并對參數(shù)庫的攔截模式進行分類創(chuàng)設，刪除不良信息，以滿足用戶需要。

綜上所述，隨著現(xiàn)代科技水平不斷提高與信息量不斷增大，計算機信息處理方面已無法適應時代發(fā)展。因此必須對計算機技術進行深入研究，不斷對其進行完善與創(chuàng)新，科學構(gòu)建時序參數(shù)庫系統(tǒng)，進而實現(xiàn)高效處理各項參數(shù)及信息。基于此，計算機網(wǎng)絡科技領域?qū)崿F(xiàn)健康發(fā)展。