摘要：传统数据处理技术只能实现数据输出、输入等方面的效果，而今，在面对庞大且复杂的数据量时，需在原有基础上利用云计算模式开发新的大数据处理技术，这样才能保证大数据时代数据能得到准确且快速的处理效果，从而为新时代各个领域所需高效的数据处理目的提供重要保障。另外，在研究云计算模式下大数据处理技术还应注重其有效性，以便发挥出真正的数据处理作用。
关键词：云计算；大数据处理；技术初探
引言
大数据处理技术借助云计算模式在各个领域能够实现数据的有效提取与储存，故而具有较强的实践意义。在此之上，本文简要分析了云计算技术与大数据处理技术间的关系，并分别从大数据采集技术、大数据存储技术、大数据可视化技术、大数据挖掘技术、大数据联机分析技术等方面，论述了云计算模式下大数据处理技术的关键点，进而满足当前计算机设备的数据操作需求。
1云计算技术与大数据处理技术间的关系
1.1两者关联
云计算因其具有成本低、准确度高、可操作性强等优势，故而可为大数据处理技术的应用创造有利的条件，使其能够有效弥补原有数据处理技术的不足之处。大数据处理技术只有在云计算技术的支持下才能为用户提供优质的服务。所以，云计算模式下的大数据处理技术具有较为突出的实用价值，需在各个领域中积极进行推广。
1.2云计算技术特点
云计算技术具备集中式远程计算资源池，它能进行大量数据的存储与计算工作，故而是一种服务效果较佳的数据处理技术。通常情况下，云计算技术具有以下特点：
1.2.1无限制，它在提供计算服务时并没有固定的限制，基本上针对所有行业。同时，它在应用时还可根据各个行业的实际情况自由选择计算模式，由此得到准确性更高的计算结果。
1.2.2透明化，它在实施数据分析时能够对每个用户实现透明化操作，进而保证数据在公开状态下完成处理任务，让用户放心使用。
1.2.3灵活性强，它在处理数据时能够按照用户的具体要求设计相应的计算方法，并为其提供指定的服务，以便增加用户满意度。
1.2.4便捷性，它在处理数据时能够更加便捷的获取数据资源，从而达到节省操作时间的目的。另外，云计算技术的投入成本较低且效果最佳，故而可适当提升计算效率。
2云计算模式下大数据处理技术的关键点
2.1大数据存储技术
传统数据存储技术，它的存储空间有限且以单节点仓库为主。而面对当前大数据时代中庞大的数据量，传统数据存储技术显然无法满足实际承载需求，故而应开发大数据存储技术，保证大数据得到充足的存储空间。云计算模式下的大数据存储技术在原有数据存储基础上利用列式存储方式，对数据进行属性分类，这样有利于数据的有效存储。另外，大数据存储技术由于可按照属性的相似度对数据加以存储，进而能保证在后期无法掌握数据属性时，可根据周边存储数据的属性进行判断，由此实现有目的性的存储与分类查询，让用户能够快速地完成数据存储及查找工作。
比如智能电网中应用的大数据处理技术，它可对电网运行状态的监测数据进行有效存储。基于云计算模式下，智能电网的数据存储安全性将有所增强。它主要是将动态监测数据分类存储于不同节点，并设置数据集群，让用户在访问数据时能处于可控范围内，它所采用的双向节点存储方式可适当简化智能电网系统的设计流程，促使数据处理效率得以提升。
2.2大数据采集技术
“数据采集”实际上也称为“数据获取”，在应用大数据处理技术时需要先行获取数据资源，才能让其实现准确计算。故而大数据采集技术是大数据处理技术的基础。通常情况下，大数据处理技术具有集中式与分布式两种采集方式。要想保证大数据采集技术发挥出真正效用，就需要在不同的部分充分结合两种不同的采集方式，以便得出最佳数据处理效果。
其中集中式采集方式能够实现所有数据的统一采集，并且能增强分布式采集方式的灵活性，使其在处理多个独立的服务器数据时能够借助云计算模式获得良好的数据处理结果。另外，当将两种采集方式融合在一起用于数据处理的目的是可有效提高计算效率。比如在各个组织内部可先行利用集中式采集方式对大数据进行获取，然后再在各个独立组织服务器中心的数据对接与共享工作中应用分布式采集方式，从而可实现云计算技术中资源池数据的分类存储，让大数据处理效率更高。
2.3大数据挖掘技术
大数据挖掘技术可实现数据深层联系的进一步研究，包括用户事先并不了解的潜在数据信息。在大数据挖掘技术的应用过程中，它主要包括以下四个内容：
2.3.1挖掘流程，首先应确定数据挖掘目的，然后选择需要处理并加工的数据，比如保持数据一致性或者删除无效数据，最后再依据数据类型选择适合的算法，使其得出数据挖掘结果。
2.3.2挖掘对象，它具体是指大数据存储的格式，如文本数据源、空间数据源等。
2.3.3挖掘分类，主要包括直接数据挖掘与间接数据挖掘等两种方式。
2.3.4大数据联机分析技术
大数据联机分析技术是在原有联机分析技术的基础上对其进行改进。作为大数据处理技术应用阶段较为重要的技术，它可对繁杂的数据进行科学分析，并在关键处实现决策级别的有效分析，由此为用户带来较大作用。
其一，大数据联机分析技术实际应以分析综合数据为出发点，并设置多维度模型，以便得出大数据的整体分析结果；其二，大数据联机分析技术除了能对数据进行准确分析外，还可实现多种数据的同时处理，进而加快大数据处理速度。比如在智慧河道的建设工作中，可利用大数据联机分析技术制定管理方案。同时，还可在大数据技术与云计算技术的支持下打造新型分布式移动平台，促使河道建设满足社会需求。
2.3.5挖掘方法，需根据数据特点确定数据挖掘方法，包括神经网络法、遗传算法、决策树算法、粗算法等。最终可实现大数据的有效挖掘，以便大数据处理技术具有最佳处理结果。
2.4大数据可视化技术
“大数据可视化”主要是依据数据特性如空间特征等，在适合的可视化方法下，利用图表、图形、地图等形式直观的呈现数据，这样才能保证用户能更加准确且清晰的理解数据含义。它是大数据处理过程中至关重要的一步，大数据可视化技术既能帮助用户对已知数据规律进行深度了解，又能促使用户在认知数据期间形成新的见解，从而让数据实质研究出现新的成果。大数据可视化技术在大数据处理阶段：
一是，将其转化为具备形状、尺寸、色彩等特征的视觉结构。比如将高风险数据转化为红色，以便用户从中对数据产生一定的理解。
二是，用户可利用人机交互的方式实现反向转换，进而掌握数据存在的深层规律。大数据可视化技术在实际应用中具有较大的实践意义。比如在企业运营时借助可视化场景对仓库数据进行处理，有助于企业决策层对企业运营核心数据进行相应的管理，也能使其实现精准预判，为其后期企业发展提供理论依据。
三是，它需对原始数据进行结构化处理，使其形成数据表。
结束语
综上述，云计算作为一种具备较大存储能力的算法，它能为大数据的妥善处理与细致分析提供重要的技术支持，而在此模式下形成的大数据处理技术势必也能达到最佳数据处理效果。故而，各个领域都应认识到大数据分析技术的重要性，根据每个行业的具体要求设计大数据处理技术的应用方案，以便它能为庞大数据量的准确识别与分析带来重要保障，进而为社会发展提供重大助力。
参考文献
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