计算机软件技术对大数据时代的实用性

摘要：在当今大数据环境下，计算机技术在各个领域的应用越来越广泛正面临着各种各样的迫切需要。它包含了许多大大小小的技术进行分析和改进。本文介绍了计算机技术在各个领域的应用研究。

关键词：计算机；软件；大数据

目前，计算机信息处理技术面临着巨大的挑战。大多数时候，它们不能满足用户的要求。要把时代特征与社会发展需要结合起来，各个领域的应用使得信息处理技术的应用越来越广泛。努力提高计算机信息应用水平加工技术有利于各行各业的发展，从而促进社会进步，国家繁荣。

1计算机信息技术的重要性

随着对大数据的价值，基于数据的业务将在所有行业蓬勃发展，包括金融业。人类将进入一个新的时代融业的发展监管、宏观调控等方面为it构建新主题[1]。大数据的发展给计算机网络带来了许多积极的影响。比如，在风险监管方面，人际关系方面开发了网络爬虫系统，对相关技术进行了总结和集成，忽略地理距离。同时利用所建立的规则和模型，得出了风险评估的结论以及人际关系信息的相关分析，以获得最佳的人际关系风险评估结论。在此基础上，建立了更仔细的贷款前评级体系交叉验证，形成一个更安全的双重保险机制，有利于风险控制。

2大数据的特点

大数据有四个非常明显的特征：体积、速度、多样性和多样性价值观。把四个特征当作大数据的典型特征，这四个特征可以解释为大数据的四个层次[2]。具体来说，首先是数据容量超过了传统的数据容量；其单位已达到从铅的水平到结核的水平，它仍在开发利用。其次，数据类型丰富而复杂，数据信息主要产生于网络日志、视频、图片、地理信息等，这个时代的主要信息处理技术这些数据类型也随着计算机的不断发展而不断增长，这些数据类型的生产量也随着移动终端的发展。三是处理速度高，一方面，这是由于计算机软硬件设施的发展有着前所未有的巨大发展空间；另一方面，是因为网络与计算机相关的基础设施和交付技术不断改进，它支持计算机在处理云数据方面有很大的进步，并且也为大数据时代奠定了坚实的基础。此外，快速获取来自各种类型数据的高价值信息也与传统的数据挖掘技术。第四，只要数据使用合理正确、准确的分析，将带来很高的回报价值[3]。

3计算机软件技术类型

3.1分布式数据存储

列式存储是目前世界上信息处理领域应用最广泛的存储技术。这种存储方式的存储效率更高，处理数据的过程更短，磁盘的使用寿命也更长，在很大程度上改善了当今计算机领域，更好的改进计算机存储技术，因此计算机信息处理技术的研究方向是非常重要的。

3.2WEB深度采集技术

这种技术的数据分布更为独特。该技术可以大大提高数据的利用效率，以适应时代的发展以及计算机信息整合领域的需求[4]。

3.3价值信息提取技术

这种技术可以理解为寻找大量的信息归纳与提取。众多信息检索和分析工具之一。归纳提取是大数据时代的排序学习算法，提取有用的或想要的目标信息可以让人们使用枯燥的数据更方便。

3.4信息索引技术

BIGTABLE是当前索引技术的典型代表；群集研究的主要目标是索引和互补聚类索引。这个聚集索引是结构的同义词。它是通过内在的有效存储和互补聚集索引的目标数据序列通过使用多个副本为检索系统创建一个有效的检索。

4计算机信息处理技术的挑战与机遇

大数据给用户带来了更丰富的体验，同时也体现了计算机技术的优势，让互联网变得更加突出。同时也对大数据信息处理技术进行了研究，带来了新的问题，也给计算机信息处理技术产生了新的挑战。在大数据时代，信息处理技术面临着巨大的挑战，异构数据分布范围非常广，需要对异构数据进行预处理集成异构数据。与传统的数据处理对象相比，大数据时代的数据类型非结构化数据，却是各种复杂的结构化、半结构化和非结构化数据。而随着移动设备的普及，空间和空间范围越来越广[5]。时态数据的产生是不断变化的，导致数据存储也要转换存储模式，以满足海量数据的存储需求。数据量越大，数据的复杂度越高，发生错误的概率越高。从目前计算机病毒和网络攻击的情况来看，大数据已经成为新的目标病毒和网络攻击的一大威胁。因此，数据安全问题成为影响网络安全的重要因，以及对大数据发展前景的影响。数据量越大，数据丢失的可能性越高。流处理方式中的常规数据处理是存储大数据需要集中处理数据存储，数据泄漏风险很大。

5计算机软件技术在大数据时代的应用

5.1大数据处理方法

计算机处理数据的过程分为串行和并行两种方式，其中又分为流数据处理方式和批处理两种方式。它是指一种直接流处理模式的信息数据处理技术省略了方式信息存储过程。将流处理方式数据称为水，待处理的连续数据组成数据流结构[6]。获得后对数据，方式立即处理数据并实时反馈结果。该方式主要用于处理高速要求的响应数据。你应该知道这些信息吗？存储处理后数据处理结果失效、数据处理结果不正确、是否适用于环境，因此不具有实际的数据处理价值。行业如证券、股票等行业的实时数据处理交换系统对数据处理速度有更高的要求，因此更适合流处理方式。批量方式要求将数据分块，然后通过不同的处理区将数据从中分离出不同的处理方式。从批处理方式可以看出，基本对过程方式的原理进行了数据分割处理，然后分别进行了不同的处理，使批处理方式可以减少数据的空间和时间消耗。两种方法对大数据方式的处理效果较好，各有优势。然而实际应用中两种方式处理的数据量都很大，数据类型极其复杂，因此需要使用两个方式来处理数据，而不是单独使用其中一个方式。大数据如电子商务的制作，需要按数据的及时性要求运用不同的处理模式[7]。对于以秒或毫秒为单位的数据处理速度，我们需要使用流处理方式处理；而对于以天或周为周期的问题，可以在批处理模式下用于数据处理。此外，以分钟或小时为单位的周期数据可以流式传输理模式或批处理模式。大数据处理流程大致分为三个步骤。首先，数据源信息提取；其次，根据数据的特点选择正确的数据存储方式；最后，根据数据处理速度和空间要求，选择合适的处理方法处理模式数据处理，最终结果将反馈给用户。用户不仅指人，还表示调用大数据处理程序或任务。按照三个步骤数据处理，计算机信息处理包括大数据的提取、分析和处理三大数据解读工作[8]。首先，数据提取。由于不同的大数据源，即一个大组织有一个复杂多样的数据具有待处理数据的特征，可能存在有效数据和无效的数据，因此方式需要数据处理来从大量的描述实体以及分析对象之间的实体关系，然后处理实体与其数据之间的关系以形成统一的组织结构。对于存储，给中间数据可以进一步处理。当前数据源提取和统一技术比较成熟，可以参考和借鉴现有的现有技术进行中间数据的提取和集成。在核心数据处理方面做了大量的工作，对数据进行分析，这就是中间数据处理和分析。传统的中间数据处理技术比较成熟，机器化学习中，数据挖掘技术能够有效地处理上述中间数据，这些技术可以用于对中间数据进行大数据的处理和分析。但是数据技术中的中间数据量大，因此不能直接应用于网络中传统的中间数据处理，需要根据实际情况进行优化和改进大数据的特点，大数据在使用前消除无用和无效数据。因此，中间数据的分析和处理，第一个环节是对数据的清理和过滤。第二，数据分析。以计算机信息技术为对象的大数据处理方面，数据处理速度因而处于较高的状态，也引起人们的关注。此外，大数据的特点也决定了计算机信息的算法设计技术数据处理需要协调处理精度之间的关系还有速度。另外，对不同对象的处理基本相同，算法也不同，还需要考虑其可移植性算法。而当数据达到一定大小时，则不同数据量之间有通用的处理方法，只有少量的数据处理方法可能不适用于大数据处理。三是数据解读。资料解释结果表明，一般情况下，资料处理结果是专业性很强的特征，通常只有专业人员才能理解这些特征的含义结果。为方便非专业人士了解数据结果，在处理过程中，需要对结果做出合理的解释。传统资料解释方法为终端显示或存储文本，但数据量大且复杂实体之间的联系更为复杂，因而终端的显示和物品的存储也更为复杂，可视化技术无法实现对结果的有效解释，从而影响实际应用。

5.2计算机信息技术与数据处理工具

特定计算机云计算概念云计算集成分布式计算，并行计算和网格计算等许多概念，并在此基础上提出相应地计算变化的概念。云计算“云”是一个虚拟的容器云覆盖硬件、系统开发平台、输入输出服务等可用资源。云计算作为一个概念更广泛的计算，其实现也同样如此需要更多的支持条件，比如计算机操作系统的各种概念、存储、处理、索引技术。将遗留数据处理到关系数据库模式的最佳方法，但关系数据库模式无效数据库模式用于管理和存储大数据，因此不适用于大数据处理。目前在大数据处理领域中大多数是比较常用的处理工具Hadoop中，Hadoop数据处理技术集成了几种大数据处理技术根据需要，Hadoop大数据处理工具可以作为基准开发。对于当前开发大数据处理工具，创新，主要基于数据的特点，Hadoop的对象得到了有效的改进。除了Hadoop，还有很多大数据处理工具。但其他大数据处理功能和Hadoop工具类似的部分有限在众多的数据处理工具中，主要是针对特定领域的数据处理[9]。

5.3信息处理技术专业人员

信息时代环境下的网络信息处理技术对各种复杂信息进行分类、分析，加工提出了新的要求。相关专业人员就业有更大的市场。根据研究生就业信息分析，对计算机相关专业的学生有一定的帮助发展前景广阔。他们的工资也比其他专业人员高。加强计算机人才的培养是当务之急。教育不是一个问题一天完成。人才的培养是一个漫长的过程。相关的各部门要加强对人才的重视和培养，打下坚实的基础计算机产业发展的基础。

6结语

在当今的计算机科技时代，中国取得了巨大的进步与发展。然而，在计算机的发展过程中，我们应该注意技术上的缺陷和不足，比如硬件和安全，及时解决这些问题。今天，随着科学技术的发展，计算机信息的发展，关系到一个国家综合国力的提升实力，不能完全依靠计算机研究人员的努力，而是需要全社会事业的共同努力。它在共同进步中的作用,能加强全社会的计算机技术、网络技术、信息安全技术、存储技术等一系列相关技术共同发展。

参考文献

[1]程林.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].科技创新与应用,2016(25):118.

[2]安茹.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].轻纺工业与技术,2020(3):153-154.

[3]朱小虎.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].电子世界,2020(3):184-185.

[4]梁艺琼计算机软件技术在大数据时代的应用[J].信息与电脑(理论版),2020(17):20-22.

[5]张云健.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].数字化用户,2019(15):110.

[6]刘长银,侯学艳,侯艳权,等.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].科技经济导刊,2017(12):31.

[7]卢桠涵.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].科学与信息化,2017(34):33-34.

[8]张涵桐.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].电子技术与软件工程,2017(21):62.

[9]侯聪聪.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].电脑知识与技术,2018(14):240-241.

作者：钟锦 单位：怀化广播电视大学