计算机信息处理技术探讨.doc

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1、计算机信息处理技术探讨1技术的实质分析大数据时代背景，为计算机信息处理技术提供了应用和发展的条件，进而拓宽了技术的应用领域。基于大数据时代的计算机信息处理技术，可以分为3类，分析如下：1.1数据存储大数据时代的计算机网络中，需要存储大量的信息数据，促使信息数据表现出了多元化、丰富化的特征，实际大数据中，还存储了海量的虚拟信息，增加了数据信息的存储量，计算机数据信息的容量，处于不断扩大的状态中[2]。因此，计算机信息处理中的数据存储，要适当的提升标准和要求。计算机信息处理中，传统的数据存储，容量并

2、不大，存储技术在规定的存储量和存储速度作用下，基本满足用户的需求。大数据时代的到来，原有的数据存储，已经不能满足容量与速度的需求，导致信息处理技术无法承载信息的负荷量，必须根据大数据的特点，扩大数据存储的容量，引进新的存储技术，积极提高存储容量与速率。1.2信息采集大数据时代计算机信息处理中的采集模块，是指获取并加工信息的过程。大数据中，虽然包含海量的信息，但是仍旧存在无用的信息，计算机信息采集技术在大数据环境中，选出有用的信息[1]。信息采集应用时，先要在海量的数据中，选择出重要的数据信息，再

3、归类此部分信息，而且采集技术要具备全面、动态的监控作用，有效的筛选大数据中的信息。采集后，实行数据加工，区分采集数据的类型，分类之后，传输技术把数据信息传输到用户终端。采集技术是计算机信息处理技术的重要部分，在大数据时代发挥关键的作用，选择有效可用的数据，发挥计算机信息处理的作用。1.3安全维护4学海无涯大数据时代的计算机信息，各项信息并不是独立存在的，而是存在着相互的关联和影响。信息之间的相互联合，虽然为用户提供了诸多便捷，但是也引发了一项问题，就是一个类型的数据发生问题后，在牵连的作用下会干

4、预到更多的数据，诱发数据风险。针对大数据时代的计算机信息处理技术，落实安全维护应用。计算机信息处理时，严格按照安全技术执行，依照大数据的状态，构建信息安全体系，专门用于管控大数据时代中计算机信息处理技术的应用。信息安全体系，采用防火墙、入侵检测等技术，保障大数据中各项信息的安全，在原有安全技术的基础上，还要积极开发新的安全技术，跟上大数据的发展速度。2技术的相关应用首先是大数据时代中，计算机信息处理技术的高效索引。索引是信息处理中不可缺少的路径，表现为动态索引的应用方式[3]。常见的索引技术有：

5、互补式聚簇索引、聚簇索引，计算机信息处理技术中的索引应用，促使数据能够严格按照索引的路径，存储到指定的位置。例如：计算机信息处理技术的索引应用中，聚簇索引可以选择不同的副本，副本做为索引列，配合互补的方式，完成计算机信息处理技术的索引应用。索引技术会根据计算机信息处理的要求，预估出索引的方法，最终规划好查询的数据，提供给有需求的用户。第二是大数据时代计算机信息处理中的数据感知及获取应用。该应用促使计算机信息处理技术能够深层次的挖掘存储空间中的数据。数据的感知和获取，提高了计算机信息处理的效率。例

6、如：在大数据环境中，引入DeepWeb技术，提升数据利用的水平，在高效数据集成的作用下，抽取数据并完成整合运用，综合的处理计算机中的数据，确保数据具备动态处理的条件。第三是是数据接口，大数据计算机信息处理技术中的数据接口，选用了分布-集成SAP系统，支撑海量数据运行。SAP系统的数据接口非常重要，其可在计算机信息处理的多个数据空间内，设计准确无误的连接，强化计算机数据之间的关联性4学海无涯。数据接口在计算机信息处理中，提供了同步传输和异步传输的方法，集中管理计算机中的多项分布数据，保障计算机的数

7、据库具有同步性特征。数据接口的传输数据，选择Idoc格式，以此来维护数据传输的完整度。数据接口具备识别的功能，通用于各个大数据环境内[4]。数据接口两端的计算机主机，提出了信息同步的要求，例如：数据接口部分，按照大数据时代计算机信息处理的要求，划分成数据控制、数据段以及状态记录，数据控制部分，准确的描述大数据中的计算机信息，数据段要保持所有数据同步，在数据生成时，规范数据的格式，状态记录则是按照计算机信息处理技术的要求，生成有效的数据记录。第四是数据挖掘技术，其在大数据计算机信息处理中，分为搜索

8、和实体关联两个部分。大数据计算机信息处理技术，在数据挖掘技术中，采用了排序学习算法，选择标准、规范的数据量，以此为样本，依照排序学习算法，挖掘大数据中的有用信息，运用逐点、逐对和逐列的操作方法，推进计算机信息处理的发展。数据挖掘技术中，引入了多样化的技术，以便满足多个平台对计算机信息技术的应用需求。综合分析，互联网的大数据背景，要求计算机信息处理技术注重规范性，技术合理应用到网络数据处理中，把控数据的传输、接收等，规范好计算机信息处理的内容，准确的在用户终端显示所需的信息，体现大数据时代计算机信