陈杰

摘要：大数据背景作为计算机技术与信息技术的有效结合，已经成为我国社会不断发展的主要推动力，同时随着计算机科学技术的不断发展，我们的生活正在被大数据影响。而大数据作为社会发展的主要趋势，为我们带来了机遇与挑战。在本次论文中就将对我国大数据背景下的计算机处理技术进行分析，从而实现计算机技术的不断提升与完善，实现大数据源源不断的推动力。

关键词：大数据背景；计算机技术；处理技术

中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1672-9129（2019）04-0017-02

Abstract： As an effective combination of computer technology and information technology， big data background has become the main driving force for the continuous development of our society. At the same time， with the continuous development of computer science and technology， our life is being affected by big data. As the main trend of social development， big data brings us opportunities and challenges. In this paper， we will analyze the computer processing technology in the context of China's big data， so as to realize the continuous improvement and perfection of computer technology， and realize the continuous driving force of big data.

Keywords： big data background； computer technology； processing technology

1 引言

计算机技术的飞速发展使得互联网用户数量得到了明显的提升，通过相关调查发现我国当前每天的流量数据已经达到上万亿GB，显然数据已经深入到人们的工作与生活中，而这样的大数据背景也为计算机处理技术带来了很大挑战。

2 大数据概述

2.1 大数据内涵

大数据就是指信息的数据量非常庞大，无法在可承受时间范围内使用常规的软件进行捕捉、管理与处理。而大数据具有很强的洞察力与决策力，能够在数据流程中实现自身系统的不断优化。

2.2 大数据特点

2.2.1 量大

大数据的产生就是由于大量数据的产生，需要通过计算机技术进行处理的数据量也逐渐增大，数据处理已经实现了从TB技术发展成为PB技术。

2.2.2 类型多

随着计算机科学技术的发展，人们对于信息的需求越加丰富，这也提升了信息处理的数据来源，原始数据也出现了结构化与半结构化的多样性发展。

2.2.3 速度快

數据量的庞大就需要加速数据处理，从而满足人们对信息的需求，若是数据处理工作落后，则信息的广泛传播就会受到影响。

3 大数据背景下计算机处理技术

大数据背景下计算机处理关键技术主要包括以下几种：

3.1 数据采集及传播技术

数据采集是计算机信息处理技术的基础，只有充分的采集信息才能够实现对这些数据的各种操作，通常情况下，数据采集工作完成之后紧接着就会对数据进行分类与整理。当前较为常用的数据感知与获取技术为DEEP WEB技术，该技术是利用网络深层空间技术实现对信息的获取、分析及集成，通过信息数据的动态变化、信息规模及数据分布式处理实现对网络数据的高质量整合。

3.2 信息存储技术

当前在网络上充斥着大量的音频及视频等文件，这对数据处理技术的储存量提出了更高的要求。在传统储存模式下，由于数据量不高，使得一般的计算机都能够满足处理要求，但是在大数据背景下却难以实现有效处理。

3.3 数据分析技术

数据分析技术对于计算机处理技术有着至关重要的作用，当前常用的数据分析技术主要有两个，分类与聚类分析技术及数据分析技术。其中分类与聚类分析技术首先是通过分类分析技术要对信息数据点进行归类与分析，之后通过综合之后形成新的数据点，对数据点进行明确假设与客观结构的预测，之后对未来信息技术的发展进行预测。聚类分析技术就是在明确的数据点基础上，将数据进行集合形成多个对象组，通过对对象组数据的分析，实现对数据的综合查询。

另外数据分析技术主要包括情感分析技术、网络分析技术、数据时域分析技术、空间分析技术及数据回归分析技术。该技术在大数据处理技术中的应用非常广泛，起到了重要的应用作用。其中情感分析技术主要是对自然语言进行编码分析，而网络分析技术则是在网络特征及与数据特征基础上进行分析。

4 结束语

大数据时代的到来，在很大程度上方便了人们的生活与工作，作为顺应时代发展的必然产物，大数据时代为计算机处理技术带来机遇的同时，也带来了更大的挑战，需要通过更加复杂先进的技术实现信息的有效处理，并且运用计算机技术建立起强大的网络系统及储存系统。通过本次论文对大数据背景下的信息处理技术的分析，为该领域的发展提供参考。

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