朱治华
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摘要：数据是计算机信息处理的基础，而随着互联网的全球性覆盖，计算机用户数量的骤升，待处理数据信息更加庞大，计算机数据信息处理能力成为大数据时代的核心。计算机信息处理技术伴随着海量数据的产生而愈发受到重视，特别是在大数据背景下，面对庞杂的数据量，需要通过计算机信息处理分析来简化数据传输、数据应用等功能，实现对数据信息的快速、高效管理。本文对大数据时代下的计算机信息处理技术进行分析。
关键词：大数据时代；计算机；信息处理技术
1大数据及其特征分析
大数据是计算机网络信息发展到一定阶段必然出现的结果，从某种意义上讲，大数据信息量具有庞杂的数据，大数据的核心技术是分类分析、遗传算法、聚类分析以及语言处理功能。大数据具有以下特征：第一，海量数据，数据信息总量急剧增长，并由原来的TB转化为现在的ZB存储内存。第二，数据存储形式的多样化。传统的数据大多数指图表，大数据时代，数据包括文字、图片、音频、视频、动画等形式内容。第三，获取数据信息的速度快。在大数据时代背景下，在数据信息的获取、处理速度方面提出了新的要求。第四，复杂性。互联网每天产生海量的数据信息，这些数据信息的来源渠道广、数据多，具有一定的复杂性，这对数据信息处理技术提出了新的要求。随着信息技术的发展，大数据与云计算、物联网技术结合，为大数据的发展助力，让大数据营销发挥更好的作用。
2大数据时代下的计算机信息处理技术
2.1信息的采集
信息的采集是人们获取信息的首要程序，通过对关键词、字、句的搜索，信息的获取能够对有效信息加以分类、筛选、排序，以便于人们尽快找到需求信息。信息的采集须呈现于有效监管之下，确保信息数据的真实性、安全性以及及时性。数据库中存放着大量有用信息，为信息服务的提供做好基础准备。在信息完成搜索之后应对信息展开加工，即通过加工处理系统将信息重新规整，继而让人们检索结果更准确、简洁。现如今的信息加工技术主要有获取技术、深层网络数据感知技术、高效索引技术、数据挖掘技术等，均服务于信息采集的便捷性、快速性高效性、安全性、真实性。信息处理技术中心需强调加工信息，让数据库中存储的信息资源得到合理的加工与划分、筛选与精练，将加工好的数据信息传到用户的过程中确保数据传递的目标性与投放准确性，强调处理技术的步骤与程序要求。
2.2存储技术
在大数据时代背景下，数据信息成倍增长，数据信息的更新速度不断加快，这对数据信息的存储技术提出了新的要求。信息存储技术指通过数据信息获取技术获取大量数据信息以后，要及时将这些数据信息保存下来，并按照一定的分类规律和要求存储到数据库中。当用户需要数据库中的数据信息，用户通过搜索技术可以及时调取其中的数据信息。在当今信息爆炸的年代，如何确保海量的数据信息的完整性、稳定性和长时间的存储是当前计算机存储技术遇到的难题。目前，大部分的数据信息无法长时间存储下来，比如电子交通警察的采集的数据信息智只能保存一个星期，银行监控视频数据信息保存的时间只有一个月。因此，如何提高数据信息的存储时间是当前计算机信息处理技术的重点也是难点。DEEPWEB技术是网络深层空间技术，在这种空间技术下，网络数据信息的规模量、信息动态变化、分布方式具有一定的特点，并对数据进行高质量的集成、处理和整合。GFS分布式存储技术由谷歌公司发明，随后在百度以及IBM等企业得到了快速发展，这种分布式存储技术通过列存储的方式，以列单位进行存储，具有数据压缩的特点，能够快速将海量数据信息进行压缩，缩小数据整体存量和查询时间，提高磁盘的空间利用率。随着大数据技术的发展，未来还要继续优化列存储方法，提高存储数据信息的能力和处理效率。
2.3信息的传输
信息的传输是计算机信息处理过程中的重要程序，保证信息的快速传输是计算机信息处理技术所追求的。大数据时代里，大数据的应用越来越普遍，对计算机传输网络也提出了新的要求，大数据两大，要求计算机网络传输速度快。在大数据传输中，利用计算机信息处理技术，用户可以将采集的数据信息快速地传输到计算机数据库中。同时，用户在调用数据信息的时候，可以快速的下载。另外，计算机信息处理技术实现了数据信息的共享，方便了不同行业或不同地域的有同样需求的用户群体。
2.4信息安全技术
大数据时代下，计算机信息处理技术在满足人们数据信息处理需要的同时，也增加了数据信息的安全威胁。大数据时代的到来，人们对计算机网络的依赖性越来越高，人们利用计算机来处理信息、存储信息，然而计算机网络具有开放性，人们在利用计算机存储信息的时候，也容易受到网络黑客、病毒、木马等安全威胁。大数据时代下，对计算机信息处理技术的安全性也提出了更高的要求，而要想满足大数据运作的需要，保障用户的利益，就必须提高数据信息的安全性。首先，要建立计算机安全体系，加大专业技术人才的培养；其次，要结合大数据时代要求，深入研究计算机信息安全技术，不断提高计算机信息技术安全水平，进而为数据信心安全提供保障。另外，大数据时代下，数据量大，数据信息的共享特性也愈发明显，共享也意味着暴露，暴露出来的信息就存在着一定的安全隐患，在这种情况下，强化数据信息的检测也十分重要。
2.5数据挖掘技术
如何深度挖掘数据信息的价值成为当下大数据发展方向，基于大数据内容的数据挖掘方法有网络搜索技术和实体关联分析。目前互联网信息搜索技术是排序时间算法，排序时间算法主要针对社交媒体的海量数据信息，根据社会媒体和网民关注量，以短文本特征，进行逐点、逐对、逐列。关联性则是在数据处理过程中，根据数据信息之间的关联性进行统一归类和处理，这样提高数据信息的处理速度。
2.6图像处理技术
图像处理技术主要是把模拟图像信号转变为数字信号，而后应用计算机技术将数字信号精准处理，对数字图像开展平移、压缩、增强以及平滑的操作方法和技术。依照运用的领域有所不同，图像处理技术可以划分出较多分值，关键分支包含：（1）图像的数字化运用量化和采样的模式，把模拟图像逐渐变为运用计算机设备处理的数字类。（2）图像复原和增强，关键目的在于正常图像内可用性信息将造成核干扰削弱，促使图像变得更为清晰，把其转变成为更适宜的分析模式。（3）图像编码在保存条件之下，需要在图像实施编码处理，从而对图像的信息要进行压缩，以便于对图像进行传输和存储。（4）图像的重建关键是应用采集来的数据信息，对图像进行重建，图像重建关键字的包含傅立叶反射投影法，代数法以及卷积反投影法。（5）模式识别作用于针对图像进行处理的首要目的，例如，人脸识别、智能识别等各类识别模式，现阶段模式识别方式主要包含句法结构模式、统计识别模式以及模糊识别模式。
3结 语
大数据时代对于计算机信息处理技术来说既是机遇也是挑战，越来越多的人会使用计算机技术来进行数据分析，这将使得计算机信息处理技术得到更广泛的应用，同时对计算机信息处理技术也提出了更高的要求，需要不断完善目前仍存在不足的地方，并根据海量数据处理需要建立真正适应大数据时代的网络系统及安全体系，将计算机信息处理技术运用到更广泛的领域。
参考文献
[1]“大数据”时代背景下计算机信息处理技术分析[J].康晓梅,康贤.计算机产品与流通.2020(04)
[2]“大数据”时代的计算机信息处理技术研究[J].梁正.数码世界.2020(04)