摘要：大数据时代随着互联网时代的发展而正式到来，为人们的生活和工作提供了方便。网络环境下的大数据技术不仅仅是对信息的采集，还要对信息进行甄别，加强分析，实现精确管理，整合信息背后所隐藏的价值，所以如何更好地管理和使用大数据成为我们思考的问题。本文将通过分析当下网络环境中大数据的发展规律，以促进大数据为人类社会的发展提供服务为目的，进一步研究大数据的采集和处理技术，希望能给有关人员带来参考，充分发挥出大数据的优势。
关键词：网络环境；大数据；采集和处理；研究
一、网络环境下大数据的发展
研究表明，大数据信息已经覆盖到社会的各个领域，涉及面广，与人类社会的发展密切相关，成为人类社会的一大生产力。我们需要对大量的数据进行筛选和整合，大数据的各项技术应用模式也变得越来越复杂，新信息与生产率增长时代即将到来，这也体现出人类社会将会朝向信息化的方向发展。目前大数据在我国的发展还处于初始阶段，但是它已经成为新时代中的热门内容，它的市场价值已经凸显出来，有很大的发展潜能。相关技术人员应该加强研究，让大数据成为竞争中最有力的战略资源，拥有良好的发展未来。
目前有关大数据的更多新技术还在快速发展中，它将主要体现在人类社会活动、数据信息安全、生产行业等方面，会更好的为社会服务，影响深远。数据的规模会逐渐扩张，实现数据共享将会成为企业的追求，在人们日益增长的需求中，一些新兴产业会出现在人们的视野中，解决部分人群的就业问题，进一步拓展社会资源。随着信息的广泛传播，有关安全隐私也成为人们的关注焦点，这是信息共享下无法避免的存在，我们只能提高安全意识，避免隐私泄露。
二、网络大数据的采集和筛选
随着社会需求的增加，数据的类型会变得复杂多样，数据采集的整体框架会更丰富，可以用媒体、文字、图像去保存数据与其时空信息相融合的价值。当前的大数据增长规模仍然存在一个不确定的指标，数据量会持续不断的增加，所以大数据会有不同的类型和形式，传统数据处理方式很难对其进行有效的处理。随着传感器、系统日记采集方法、网络爬虫等技术的出现，可以改善传统数据处理方式的弊端，将数据中包含的无用信息进行处理，提升数据信息的有效度。
（一）传感器
传感器方法主要是测试某些东西的物理特性，与物体本身的性质与和周围环境息息相关，一般情况下包含物体的声音大小、湿润度、电阻等物理符号信息，采集结束后能将这些已经获得的信息转化为计算机能够精准辨识的信号，然后输送到数字终端进行整理，加强对数据的有效利用，完成基本任务，推动数据多样性的发展。
（二）系统日志采集
系统日志采集方法是用来对数据源产生的各种运作流程行为进行实时登记，方便用户对需要寻找的内容进行了解和掌握，譬如每月的网络流量消耗、浏览器搜索记录等，可直接利用此方法对海量的数据信息进行筛选，实现快速的日志数据采集和传输，满足用户的生活和工作需要。
（三）网络爬虫
网络爬虫是一种获取网站信息的程序，能实现搜索和缓存功能，将所需要的信息从网站上获取，统一存储为本地数据文件。它支持图像、视频等文件的采集，能将选取的内容写入数据库。数据类型比较繁琐，数据的表现形式也变换多端，可以将原来简易的图文和音频转化为一些更有保存价值的抽象数据，实现对数据的有序处理，具有较高的精确度。
对网络空间中的海量数据进行质量评估是数据采集工作必要的步骤，要保证数据信息与数据系统相匹配，必须要通过查询接口获得需要的数据，不允许自由的从数据库获取相关记录。
采用建模或者其他科学的采样方法去对数据进行评估和检测，对网络空间数据的多源性、完整度和质量有一定的把握，加强筛选和甄别，确保网络大数据的准确和全面。多多开发有效的数据获取、转换和装载工具，在性能上满足对海量数据的采集和筛选。
三、网络大数据的处理和分析
在当前的时代背景下，数据的快速增长一直是处理大数据的一大难题，我们要转换思想，要将数据作为一种资源来辅助解决其他领域的问题，这其实有很大的难度，以当前的技术水平来说，实现比较困难。社会各行各业都面临数据量范围增长的挑战，大数据一般具有多层结构，对不同类型的数据要采用不同的处理方法，确保其能被智能软件识别。现在使用比较普遍的数据处理方法包括批处理和流处理模式，是根据数据的静态或动态性质划分的，能实现信息价值的提取。
（一）批处理
批处理模式是对静态数据进行处理，适合需要访问所有记录才能完成的计算工作，不适合对处理时间要求较高的场合。它主要对原始数据进行分类处理来获得数据的释义，在计算完成后返回结果，在文本处理等方面运用的十分广泛。批处理模式在设计过程中充分考虑了数据的量，能通过不同的任务处理区进行工作，从容应对大量持久数据，很好地将计算推到数据。
（二）流处理
相对而言，流处理模式是一种截然不同的处理数据的方式，它能对那些实时数据进行有效处理，几乎可以处理无限量的数据。交互式的数据处理方法比流式更加灵活，常用于服务器实时日志数据的获取，具有运作简易的特征，更容易控制，能够将处理的结果直接应用，将网络处理时间尽可能的缩减，相关数据信息也更加精准。因此，对最新的数据作出快速分析并给出结论是所有流数据处理模式的共同目标，有很大的现实意义。
电子设备的普及让人们的生活更加便捷，文字、图片、音频等文件数不胜数，其自身内容就能反映出各事物之间的联系。数据信息不断涌现，数据规模巨大，但是夹杂着很多无用的信息，为数据处理工作带来困扰。同样，部分数据的索引、存储功能相类似，在进行处理时，要选择科学的分割方式和计算方法去提升数据的质量，迎合时代发展需要。大数据已在人们日常娱乐中体现出重要作用，比如微博的话题推荐、微信的朋友圈分享、QQ的有趣内容推送等都运用了这些技术，非常实用。对大数据进行处理还有很多好处，通过网络对异常现象提前预警，维护公共安全，对用户的异常操作整理错误报告，还有加强交通管理，维持社会秩序等等，可以预见未来可能发生的事情。
四、结语
综上所述，大数据的采集和处理对人们的实际生活有很大帮助，为了满足社会需求，迎接数据规模增长迅速的挑战，各种处理大数据的方法还在不断的革新，我们可以利用传感器、系统日志采集方法、网络爬虫等技术手段，加强互联网大数据的采集和筛选工作，提高数据采集的质量和速度。科学运用批处理和流处理模式，合理利用大数据，要将碎片化的数据信息进行整理，发掘出有效的数据信息价值，注重数据的高效性和可用性，让大数据成为我国的竞争优势和新发展动力。加强对数据的采集和处理对社会各行各业发展都有积极意义，有利于人们及时获得决策信息，在该领域抢占先机。
参考文献：
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