汪泽宇

（三亚学院 海南 三亚 572022）

1 引言

随着计算机领域的不断发展，近年来计算机已经深入居民生活的各个领域，加之物联网和移动应用的普及，人们日常生活中会产生各类各样的数据[1]。自2019年以来，国家推行工业互联网平台建设，生产制造企业各个自动化设备均在实现互联互通，为了实现设备的健康管理等，每日需要采集海量设备和生产相关数据[2]。以某一企业为例，其设备数据每日产生的量级已经达到TB级别，可以称之为大数据。如何实现对大数据的深入挖掘，完成基于大数据处理的规则识别，为方向决策提供数据支撑是当今大数据应用中的重要环节[3]。

2 大数据处理的必要性

尽管现如今能够相对较容易地获取形式多样的数据，但是从数据量角度而言，与大数据相比较仍然差距很大。在开发过程中，仅仅借助传统的方式从海量数据中得到对自身有价值的数据是非常不现实的[4]。对于海量大数据的分析，是未来发展的主要方向。使用大数据分析技术，可以协助人类快速发现事物的常规，为正确把握事物发展方向，满足自身利益做准备[5]。为了得到大数据更好的处理效果，开发过程中一般采用并行计算的方式，并行计算是以计算模型为载体的，计算性能的优劣取决于模型搭建的优劣，因此需要对计算模型进行深入研究和分析，对模型进行不断的优化，提升大数据处理过程中的效率，使人们可以充分享受大数据为人们生活和工业生产带来的便利。……