摘要：随着信息时代的不断发展，对于各种数据的需求也逐渐增加，在大数据市场迅速发展的背景下，通过充分利用现有的云计算技术来处理海量数据的方法，以充分利用海量数据的潜在重要价值。本文通过介绍云技术、大数据、云计算和数据处理技术之间的关系，主要针对基于系统保存的数据、数据管理技术、虚拟化技术、数据收集技术，保存数据的深入讨论和分析结果，同时也为了提高云计算在数据处理方面的操作效率。通过本研究的主要参考意愿和云数据分析来实现云计算的有效处理。
关键词：云计算；大数据；技术研究
引言：由于社会经济的迅速发展，信息和数据资源更加丰富，而存取途径也变得更加多样化，从而导致信息处理形式更加灵活。此外，信息传播的多样性和速度需要大量的技术支持。因此，它们可以得到了有效的处理和改造。根据大数据定律，到2020年，数据分析等将使我国的数据达到百亿G级别发展。因此，在新的如何在当今时代将大数据转化为云计算是一个需要及时解决的问题，也是所有行业和领域关注的中心问题。大数据是信息技术领域的一个重要研究课题，其基础是云计算、大数据和人工智能的结合。在大数据领域进行深入研究之前，大数据的特点是其复杂性和广泛的应用，通过它的使用可以解决许多难以解决的问题。因此，解决云计算中大数据的有效处理问题至关重要。
1云计算以及相关技术介绍
云计算有很多利害关系，其主要以网络计算为主，以计算机形式传播数据和信件并处理它们，可以通过在不同的部门和领域产生相同的结果。目前云计算现在是一个重要的事实。在这些资源中也是最宝贵的资源，其可以保存在非常广泛的信息和数据中，也可以为用户提供更好的服务，通过响应最适合系统的在线信息库和资源。我们根据云计算增加的总功率，扩大了空间技术，同时也为云计算提供了许多服务。
1.1数据保存技术
数据保存技术是解决大数据问题的基础，通过保护数据的有效内容和分发配送存在大量可成器型数据的残缺整合到一起，并储存在云数据中，云计算在保存期间使用了备份数据和信息的加密技术，并借助中其保存形式的完全冗余数据安全性和可靠性来解决云计算的应用。
1.2技术数据管理
技术数据管理可以提高整个系统的安全性，并通过对大数据的有效管理，促进数据和信息的共享和保存。因此有必要建立一个管理基础模型，以确保整个系统的数据分析和计算能力得到改善，并在一定程度上提高服务质量和数据信息水平。此外，为了能够提供可靠的数据，计算机必须不断改进其技术和专业知识以适应未来对于云计算的需求。如今，云计算中的数据管理技术主要以HBas为核心系统，通过这样的模式可以提高整个系统的安全性和提高管理效率。
1.3虚拟化技术
虚拟化技术是云服务中不可忽略的技术，其有着独特的价值和作用，在虚拟化技术中最有效的是虚拟的分析过程，使集成在一个单一系统的实际工作和通过电脑进行分析，并实现其管理、保存、服务等等。在虚拟环境中整个过程需要结合硬件和软件、技术和操作系统，通过各方的努力改善结构的整体质量，创造虚拟多维虚拟结构可以分为两个层次高于和低于之间的数据共享和数据作用方面，根据其虚拟形式、工作信息和规定在可能的情况下，为用户提供更方便便捷的服务。而超大数据和云计算保持了信息技术领域最好的服务技术也保存共同的管理和控制资源和硬件，这些资源和硬件可以根据用户的需要提供资源，并不断变化地提供服务，其主要是为了促进人们需要的分配。
2.云计算和大数据之间的关系
在信息技术中，云计算是一种保存和升级服务功能的形式，是一种全新的数据处理技术。其主要特点如下:数据资源也相对便捷易用，从而节省了时间，而大多数用户数量相对薄弱，金融投资服务能力比其他人更灵活和更先进的形式，并且能够不断满足人们的实际需求。通过定义如何根据用户的需要向他们提供服务。
云的主要形式是网络的执行送货服务、电网等，通过网络资源提供并根据自身的需求选择，用户可以通过计算物理和虚拟存在专门提供相应的资源，并分享云计算应用的多种计算机一起工作。
“大数据”本质上是由大量复杂结构和不同类型的数据组成的数据集，通过数据集成和共享，构成了高附加值的知识服务。最典型的结构化数据、关系数据库系统，可用来研究、大数据将发挥更重要的作用，典型的结构化数据和大数据从文件格式、政治、图像和视频变得越来越复杂，技术和云计算必须集成，以便更好地管理和更好的分析。这样，云计算提供了一个重要的服务迅速，易于使用和传播等等，主要功能是可以提供完整数据的大数据平台，填补空白、传统的数据处理技术，还可以向用户提供更好的服务和满足人们的不同需求。云计算可以为社会各部门提供更友好的条件和服务，因此云计算和大数据之间有着明显的联系。
3.云计算下大数据高效处理方法
3.1大数据采集
大型数据收集包括集中数据收集和分布式数据收集，这两种方法都有各自的优点和缺点:集中数据收集更容易控制数据集，分布式数据收集更灵活。在收集大数据方面还有很多工作要做，将云计算应用于收集大的混合数据可能会产生更好的结果。收集过程中企业负责集中收集，并分别安置在一个、多个服务中心登记的数据集中，绝大部分可以与关系数据库可以存储数据收集分散在各个中心服务器。
3.2大数据存储
根据大数据其自身的特点，传统的数据仓库形式已经无法满足大数据存储的需求。近年来通过大数据的快速增长使得在单节点数据仓库中存储和分析大量数据成为泡影。而云计算中的大型数据处理可以应用于列存储，也可以应用于按属性进行列存储。每个属性列可以单独存储，而投影数据只能访问检索到的相关属性列。通过大数据存储这种方式，可以有效地提高系统输入和输出的效率。而存储在列中的数据类型的特点使在相邻列中的数据的相似性越高，其压缩率就越高。
3.3重要数据的在线分析
通过云计算下对大数据的重要数据的在线分析，发现更复杂的过程在于决策分析，决策分析可以提供更直观的搜索结果。而分布式并行计算云的在线计算机分析、本地数据仓库中的数据、多维数据模式、多维分析等。
3.4深入挖掘主要数据
通过对大数据挖掘提供了对研究人员感兴趣的大量数据的访问。同时数据提取技术的主要特点是能够在更大范围内管理数据，并在机器组之间执行并行任务。
3.5大数据分析的应用
在大数据分析的应用中许多部门正在考虑有效处理大量数据，例如零售业和金融业，这需要得到相关数据的统计处理好几年，甚至更久;电信企业，也需要加深了客户的信息;信息的互联网公司们需要网上许多网友。数据量正在迅速增加，传统建模方法的数据处理无法完成这项任务。今天，使用Hadoop处理云计算核心的大数据变得越来越普遍。Hadoop涵盖了HDFS和MapReduce云计算的基本组织架构，并集成了许多平台，包括数据库、云计算和数据存储。Hadoop是用Java语言编写的，它允许成千上万的普通服务器创建大量、非常稳定和强大的数据集群，从而有效和全面地使用大数据和云计算。
3.结语
综合以上内容，大数据系统需要非常大的存储容量和计算级别。也为了云计算的广泛使用的发展提供了良好的技术条件。通过大数据和云计算的结合，可以充分利用它们的优势，提供了一个理想的应用程序。云计算和大数据技术正在发展，使收集、整理和统计变得更容易。但大数据有其自身相对复杂的特点，但是云计算应用程序中仍然存在许多问题，需要进一步分析，使其为大数据的发展提供更好的条件。
参考文献：
[1]潘乐. 基于云计算的大数据处理技术研究[J]. 物联网技术,2017,7(06):67-68+70.
[2]梁艳. 云计算背景下的云数据存储技术分析[J]. 无线互联科技,2019,16(11):145-146.
[3]邓仲华,刘伟伟,陆颖隽. 基于云计算的大数据挖掘内涵及解决方案研究[J]. 情报理论与实践,2015,38(07):103-108.