黄佰强

（华南农业大学珠江学院 广东·广州 510900）

大数据技术在计算机信息处理技术中的应用，给网络数据的处理带来了极大的便利，但是也给计算机技术的发展带来了极大的挑战，如果不能有效的利用信息技术对各种数据存储、整理、分析与传输，就会导致信息泄露的问题与数据丢失的情况，也就会对数据的安全造成影响，为了提高计算机信息处理技术与各类数据存储效率，需要深入研究数据的采集与存储以及数据安全技术，提高网络数据的处理效率，使得大数据技术能在更为广泛的角度得到应用，能更有效的保证网络数据的安全性能。

1 计算机信息处理技术

1.1 数据的采集

目前，对网络数据采集的流程是从数据的来源端机芯抽取(extraot)、转换(transform)、加载(load)后保存在存储服务中，如比较流行的Sqoop和ETL工具，还可以采用关系型数据库MySQL和Oracle对远端的数据进行收集，并利用加工工具对数据清洗、加工、挖掘与存储。在大数据的环境下，对网络数据的采集与存储也提出了更高的要求，采用计算机硬件技术来提高网络数据的存储，云存储技术刚好能满足这一需求，例如阿里云、百度云、谷歌云等，其作用不仅是对数据进行存储，还能有效地对信息数据进行处理。

1.2 信息的存储

对于收集到的海量数据，往往存在着不同的结构与类型，为了保证数据的完整性，需要针对数据的来源与类型，对其进行分类存储，以有利用后期处理。如何有效地保证网络数据存储的安全性与稳定性，是计算机信息处理面临的关键性问题，也是在数据存储时必须要考虑的首要问题。将大数据技术与云计算技术结合在一起，采用分布式存储技术成为当前网络数据存储的重要模式，能为用户提供大容量的存储，而且云技术采用分布式存储的方式，在数据存储、调用、处理、备份等方面的优势也十分明显，如图1所示云存储技术，同时也能够为智能数据处理与分析提供便利，从而实现数据的存储、备份、共享、管理与应用，提高了数据的处理效率与应用范围。

图1：云存储技术的流程

1.3 信息传递

资源共享是大数据应用的关键，也是挖掘隐藏在数据后的有价值的信息关键技术，在大数据背景下，不仅要保证信息传递效率，还有保障网络数据、信息的安全等相关的问题，数字签名认证技术是一种常见的信息安全保障措施，也是当前信息安全传输的常用计算机信息处理措施与重要途径。它的工作原理就是在数据传输的同时，采用数字签名技术对其进行加密，在数据的接收端对数据进行解密，在网络的接收端与传输端，采用相同的数字签名方法进行加密与解密，这就能有效的防止传输的数据被第三方截取与破坏，进而能真正实现网络数据的安全传递。

1.4 信息安全处理

网络数据、用户的信息安全一直是人们关注的热点问题，计算机信息处理技术不仅要关注信息处理的效率，还需要注重信息安全管理技术，大数据时代的到来，在提高计算机信息处理效率的同时，也对信息安全技术提出新的挑战。为了保证网络信息的安全，目前已经开发出多种信息安全技术，如生物技术、指纹、图像等技术，都是比较完善的信息安全技术体系。例如，二维码技术就是一种典型的信息安全技术，首先采集用户的指纹图像，生产指纹数据库，对指纹图像进行加密、编码，生成唯一的二维码，在用户登录系统时，只有指纹图像与二维码信息一致时，才能登录系统，获得相应的数据。

2 计算机多道信息处理技术

2.1 计算机多道处理技术原理

随着计算机硬件技术的发展，使得大容量数据处理技术变得更加容易，为了提供计算机处理信息技术的能力，人们开始采用多道程序设计来提升计算机信息处理的能力，多道处理的技术在数据处理方式与传统计算机数据处理技术上存在一定的差异，但是从硬件的组成、脉冲多道分析的结构组成分析，计算机信息处理技术的多道数据主要包括 PC端的终端控制技术、数据采集板的用户数据采集，甄别器的数据识别与筛选，展宽器的数据脉冲幅度测量等几个部分。PC端终端控制技术的功能是传感器捕捉信号，并捕获的模拟信号转变数字信号，以便于计算机进行识别，该转换过程称为ADC变换。PC机内置程序的控制下，可以对数据进行编码处理，将ADC变换幅度作为地址码，并获取该道地址参数，然后将其输入到运算器内，由运算器完成加1运算处理，将结果存储在存储器内。在具体的数据处理中，一直重复整个过程，直到完成整个信息处理。

2.2 计算机多道处理技术的构成

目前，比较流行的计算机多道处理技术，在技术上已经比较成熟，都是采用通信数据采集卡为硬件的基础技术。并以Visual C++6.O,Windows软件为平台来开发数据采集的程序，并对采集卡的数据处理功能进行开发，在对数据进行采集的过程中，主要是利用定时或者定事例数对数据进行采集，将采集事件信号幅度数据或者数据时间间隔作为数据采集的频率，形成具体采集过程来显示时间谱，便于对数据进行整体分析。在数据处理方面，可以自动生成采集数据的波谱形状或者采集的时间间隔，以记录具体的信息处理过程。用户只需要点击鼠标，能查询数据处理的过程，就可显示该点的道址和该道的事例数，从而能有效的完成信息数据的采集与处理，这样，通过所采集的数据作为数据文件，并利用存储技术保存，供后期的数据调用、离线分析与处理。

2.3 计算机多道处理技术的改进

例如，信号探测器容易受到信号脉冲、带宽比常规的脉冲窄的影响，导致信息处理的效率不高，而这些脉冲通过数据采集板之后，往往还要产生一些损耗。在PC端如何有效的识别脉冲信号的宽带，成为难点问题之一，主要是由于信息处理的幅度低于实际值，从而导致处理结果失真。因此，为了提高计算机信息处理的效率，避免此类问题出现，需要改进计算机多道处理技术，提高计算机信息处理效率，通常在现有的计算机多道软硬件基础上，对整个信息处理的硬件技术进行改进。常用的技术措施是利用幅度保持器来提高脉冲幅度的识别，用一台快速恢复式的幅度保持器代替展宽器，提高对数据的识别能力，形成新的多道硬件，提高了计算机信息处理的效率。

在具体数据处理过程中，幅度保持器的工作过程为：在PC前端设备捕捉到数据信号后，需要对信号的功率进行放大，在经过电容C对信号经过放大之后，分成两个部分，一部分信号经过甄别器进行分析处理，另一部分信号通过信号触发器进行放电控制，然后控制脉冲电流驱动模拟器开关K，完成放电控制过程后，重新与第一路信号汇合，完成一个完整的信息处理过程。在幅度保持器中，可以人为设计信号传输延迟，保证信息处理的完整性，通常在3-5s之间，对信号处理能力进行控制，从而能提高信号传输的能力，保证信号处理不会失真。

3 “大数据”背景下计算机信息处理技术创新

3.1 大规模计算机信息处理平台的应用

随着计算机处理技术的不断提升，大型数据处理平台的成本也在不断的降低，海量数据的处理成为关注的核心问题之一。一方面，海量的数据往往会占用大量的存储控制，大规模平台的应用降低了数据存储的成本；导致数据存储的物理成本不断上升；另一方面，采用大规模的计算平台处理数据，提高了数据处理的效率。基于大数据的计算机信息处理技术，能在大范围内对海量数据进行处理，而且，利用分布式处理技术也能提高海量数据的处理效率，也能有效挖掘数据的价值。运用虚拟化技术加强对网络数据的处理，不仅能够降低大规模、集成化计算平台的应用成本，将在虚拟环境下同步运行，不仅可以实现所有的信息处理功能，提高计算机信息处理的能力，而且进一步提升了虚拟计算平台的兼容性和稳定性，更有利于扩大信息数据处理的平台，提高海量数据的处理效率。

3.2 采用Map Reduce技术的支持

计算机多道信息处理技术的应用，提高了数据处理的效率，同时在大数据与云计算技术的支持下，采用分布式技术对海量数据进行存储，并对数据进行处理。将海量信息分配在不同的虚拟服务器中进行处理，也有利于提升海量数据的处理效率。

3.3 云计算技术的应用

云计算技术在大数据的数据处理中具有较高的效率，它采用分布式存储技术，在面对结构复杂、类型不同的数据，处理的效率与效果较好，将云计算技术与大数据技术等融合计算机信息处理中，形成一个模块化的数据模型，在不同的环节可以处理不同的数据，提高了数据处理的效率。例如数据预处理、数据分类、数据计算等，也有利于对不同的数据处理进行拓展。随着大数据技术的不断发展，计算机信息处理技术与大数据、云计算技术的融合，对提高信息技术处理的效率具有十分重要的作用。

3.4 现代智能算法的运用

为了提高数据处理的效率，采用智能算法来处理复杂的数据，不仅能提高数据处理的效率，还能自动生成数据模型，能够为各种数据处理提供帮助，常用的算法有遗传算法、粒子群算法等。采用这种智能算法，可以有效的弥补数据处理的不足，降低数据处理过程中出现的错误，让信息处理结果能够达到更理想的程度。而且，利用智能算法的纠错能力较强，也拓宽了计算机信息处理的范围，与计算机硬件信息处理技术结合在一起，对提高计算机信息处理能力具有十分重要的作用。

4 结束语

大数据技术在计算机信息处理中的应用，这不仅是信息处理发展的需求，同时也是网络海量数据处理的需求，海量的数据堆积要求大力发展计算机信息处理技术，也促进了计算机信息处理技术与大数据、云计算技术、智能数据处理技术综合在一起，对数据处理速度还是处理质量都有明显的提升，随着智能处理技术在人们生活的各个领域的应用，要求不断提升信息处理技术才能满足要求。