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摘要：在當今大數據環境下，計算機技術在各個領域的應用越來越廣泛正面臨著各種各樣的迫切需要。它包含了許多大大小小的技術進行分析和改進。本文介紹了計算機技術在各個領域的應用研究。

關鍵詞：計算機；軟件；大數據

目前，計算機信息處理技術面臨著巨大的挑戰。大多數時候，它們不能滿足用戶的要求。要把時代特征與社會發展需要結合起來，各個領域的應用使得信息處理技術的應用越來越廣泛。努力提高計算機信息應用水平加工技術有利于各行各業的發展，從而促進社會進步，國家繁榮。

1計算機信息技術的重要性

隨著對大數據的價值，基于數據的業務將在所有行業蓬勃發展，包括金融業。人類將進入一個新的時代融業的發展監管、宏觀調控等方面為it構建新主題[1]。大數據的發展給計算機網絡帶來了許多積極的影響。比如，在風險監管方面，人際關系方面開發了網絡爬蟲系統，對相關技術進行了總結和集成，忽略地理距離。同時利用所建立的規則和模型，得出了風險評估的結論以及人際關系信息的相關分析，以獲得最佳的人際關系風險評估結論。在此基礎上，建立了更仔細的貸款前評級體系交叉驗證，形成一個更安全的雙重保險機制，有利于風險控制。

2大數據的特點

大數據有四個非常明顯的特征：體積、速度、多樣性和多樣性價值觀。把四個特征當作大數據的典型特征，這四個特征可以解釋為大數據的四個層次[2]。具體來說，首先是數據容量超過了傳統的數據容量；其單位已達到從鉛的水平到結核的水平，它仍在開發利用。其次，數據類型豐富而復雜，數據信息主要產生于網絡日志、視頻、圖片、地理信息等，這個時代的主要信息處理技術這些數據類型也隨著計算機的不斷發展而不斷增長，這些數據類型的生產量也隨著移動終端的發展。三是處理速度高，一方面，這是由于計算機軟硬件設施的發展有著前所未有的巨大發展空間；另一方面，是因為網絡與計算機相關的基礎設施和交付技術不斷改進，它支持計算機在處理云數據方面有很大的進步，并且也為大數據時代奠定了堅實的基礎。此外，快速獲取來自各種類型數據的高價值信息也與傳統的數據挖掘技術。第四，只要數據使用合理正確、準確的分析，將帶來很高的回報價值[3]。

3計算機軟件技術類型

3.1分布式數據存儲

列式存儲是目前世界上信息處理領域應用最廣泛的存儲技術。這種存儲方式的存儲效率更高，處理數據的過程更短，磁盤的使用壽命也更長，在很大程度上改善了當今計算機領域，更好的改進計算機存儲技術，因此計算機信息處理技術的研究方向是非常重要的。

3.2WEB深度采集技術

這種技術的數據分布更為獨特。該技術可以大大提高數據的利用效率，以適應時代的發展以及計算機信息整合領域的需求[4]。

3.3價值信息提取技術

這種技術可以理解為尋找大量的信息歸納與提取。眾多信息檢索和分析工具之一。歸納提取是大數據時代的排序學習算法，提取有用的或想要的目標信息可以讓人們使用枯燥的數據更方便。

3.4信息索引技術

BIGTABLE是當前索引技術的典型代表；群集研究的主要目標是索引和互補聚類索引。這個聚集索引是結構的同義詞。它是通過內在的有效存儲和互補聚集索引的目標數據序列通過使用多個副本為檢索系統創建一個有效的檢索。

4計算機信息處理技術的挑戰與機遇

大數據給用戶帶來了更豐富的體驗，同時也體現了計算機技術的優勢，讓互聯網變得更加突出。同時也對大數據信息處理技術進行了研究，帶來了新的問題，也給計算機信息處理技術產生了新的挑戰。在大數據時代，信息處理技術面臨著巨大的挑戰，異構數據分布范圍非常廣，需要對異構數據進行預處理集成異構數據。與傳統的數據處理對象相比，大數據時代的數據類型非結構化數據，卻是各種復雜的結構化、半結構化和非結構化數據。而隨著移動設備的普及，空間和空間范圍越來越廣[5]。時態數據的產生是不斷變化的，導致數據存儲也要轉換存儲模式，以滿足海量數據的存儲需求。數據量越大，數據的復雜度越高，發生錯誤的概率越高。從目前計算機病毒和網絡攻擊的情況來看，大數據已經成為新的目標病毒和網絡攻擊的一大威脅。因此，數據安全問題成為影響網絡安全的重要因，以及對大數據發展前景的影響。數據量越大，數據丟失的可能性越高。流處理方式中的常規數據處理是存儲大數據需要集中處理數據存儲，數據泄漏風險很大。

5計算機軟件技術在大數據時代的應用

5.1大數據處理方法

計算機處理數據的過程分為串行和并行兩種方式，其中又分為流數據處理方式和批處理兩種方式。它是指一種直接流處理模式的信息數據處理技術省略了方式信息存儲過程。將流處理方式數據稱為水，待處理的連續數據組成數據流結構[6]。獲得后對數據，方式立即處理數據并實時反饋結果。該方式主要用于處理高速要求的響應數據。你應該知道這些信息嗎？存儲處理后數據處理結果失效、數據處理結果不正確、是否適用于環境，因此不具有實際的數據處理價值。行業如證券、股票等行業的實時數據處理交換系統對數據處理速度有更高的要求，因此更適合流處理方式。批量方式要求將數據分塊，然后通過不同的處理區將數據從中分離出不同的處理方式。從批處理方式可以看出，基本對過程方式的原理進行了數據分割處理，然后分別進行了不同的處理，使批處理方式可以減少數據的空間和時間消耗。兩種方法對大數據方式的處理效果較好，各有優勢。然而實際應用中兩種方式處理的數據量都很大，數據類型極其復雜，因此需要使用兩個方式來處理數據，而不是單獨使用其中一個方式。大數據如電子商務的制作，需要按數據的及時性要求運用不同的處理模式[7]。對于以秒或毫秒為單位的數據處理速度，我們需要使用流處理方式處理；而對于以天或周為周期的問題，可以在批處理模式下用于數據處理。此外，以分鐘或小時為單位的周期數據可以流式傳輸理模式或批處理模式。大數據處理流程大致分為三個步驟。首先，數據源信息提取；其次，根據數據的特點選擇正確的數據存儲方式；最后，根據數據處理速度和空間要求，選擇合適的處理方法處理模式數據處理，最終結果將反饋給用戶。用戶不僅指人，還表示調用大數據處理程序或任務。按照三個步驟數據處理，計算機信息處理包括大數據的提取、分析和處理三大數據解讀工作[8]。首先，數據提取。由于不同的大數據源，即一個大組織有一個復雜多樣的數據具有待處理數據的特征，可能存在有效數據和無效的數據，因此方式需要數據處理來從大量的描述實體以及分析對象之間的實體關系，然后處理實體與其數據之間的關系以形成統一的組織結構。對于存儲，給中間數據可以進一步處理。當前數據源提取和統一技術比較成熟，可以參考和借鑒現有的現有技術進行中間數據的提取和集成。在核心數據處理方面做了大量的工作，對數據進行分析，這就是中間數據處理和分析。傳統的中間數據處理技術比較成熟，機器化學習中，數據挖掘技術能夠有效地處理上述中間數據，這些技術可以用于對中間數據進行大數據的處理和分析。但是數據技術中的中間數據量大，因此不能直接應用于網絡中傳統的中間數據處理，需要根據實際情況進行優化和改進大數據的特點，大數據在使用前消除無用和無效數據。因此，中間數據的分析和處理，第一個環節是對數據的清理和過濾。第二，數據分析。以計算機信息技術為對象的大數據處理方面，數據處理速度因而處于較高的狀態，也引起人們的關注。此外，大數據的特點也決定了計算機信息的算法設計技術數據處理需要協調處理精度之間的關系還有速度。另外，對不同對象的處理基本相同，算法也不同，還需要考慮其可移植性算法。而當數據達到一定大小時，則不同數據量之間有通用的處理方法，只有少量的數據處理方法可能不適用于大數據處理。三是數據解讀。資料解釋結果表明，一般情況下，資料處理結果是專業性很強的特征，通常只有專業人員才能理解這些特征的含義結果。為方便非專業人士了解數據結果，在處理過程中，需要對結果做出合理的解釋。傳統資料解釋方法為終端顯示或存儲文本，但數據量大且復雜實體之間的聯系更為復雜，因而終端的顯示和物品的存儲也更為復雜，可視化技術無法實現對結果的有效解釋，從而影響實際應用。

5.2計算機信息技術與數據處理工具

特定計算機云計算概念云計算集成分布式計算，并行計算和網格計算等許多概念，并在此基礎上提出相應地計算變化的概念。云計算“云”是一個虛擬的容器云覆蓋硬件、系統開發平臺、輸入輸出服務等可用資源。云計算作為一個概念更廣泛的計算，其實現也同樣如此需要更多的支持條件，比如計算機操作系統的各種概念、存儲、處理、索引技術。將遺留數據處理到關系數據庫模式的最佳方法，但關系數據庫模式無效數據庫模式用于管理和存儲大數據，因此不適用于大數據處理。目前在大數據處理領域中大多數是比較常用的處理工具Hadoop中，Hadoop數據處理技術集成了幾種大數據處理技術根據需要，Hadoop大數據處理工具可以作為基準開發。對于當前開發大數據處理工具，創新，主要基于數據的特點，Hadoop的對象得到了有效的改進。除了Hadoop，還有很多大數據處理工具。但其他大數據處理功能和Hadoop工具類似的部分有限在眾多的數據處理工具中，主要是針對特定領域的數據處理[9]。

5.3信息處理技術專業人員

信息時代環境下的網絡信息處理技術對各種復雜信息進行分類、分析，加工提出了新的要求。相關專業人員就業有更大的市場。根據研究生就業信息分析，對計算機相關專業的學生有一定的幫助發展前景廣闊。他們的工資也比其他專業人員高。加強計算機人才的培養是當務之急。教育不是一個問題一天完成。人才的培養是一個漫長的過程。相關的各部門要加強對人才的重視和培養，打下堅實的基礎計算機產業發展的基礎。

6結語

在當今的計算機科技時代，中國取得了巨大的進步與發展。然而，在計算機的發展過程中，我們應該注意技術上的缺陷和不足，比如硬件和安全，及時解決這些問題。今天，隨著科學技術的發展，計算機信息的發展，關系到一個國家綜合國力的提升實力，不能完全依靠計算機研究人員的努力，而是需要全社會事業的共同努力。它在共同進步中的作用,能加強全社會的計算機技術、網絡技術、信息安全技術、存儲技術等一系列相關技術共同發展。

參考文獻

[1]程林.計算機軟件技術在大數據時代的應用[J].科技創新與應用,2016(25):118.

[2]安茹.計算機軟件技術在大數據時代的應用[J].輕紡工業與技術,2020(3):153-154.

[3]朱小虎.計算機軟件技術在大數據時代的應用[J].電子世界,2020(3):184-185.

[4]梁藝瓊計算機軟件技術在大數據時代的應用[J].信息與電腦(理論版),2020(17):20-22.

[5]張云健.計算機軟件技術在大數據時代的應用[J].數字化用戶,2019(15):110.

[6]劉長銀,侯學艷,侯艷權,等.計算機軟件技術在大數據時代的應用[J].科技經濟導刊,2017(12):31.

[7]盧椏涵.計算機軟件技術在大數據時代的應用[J].科學與信息化,2017(34):33-34.

[8]張涵桐.計算機軟件技術在大數據時代的應用[J].電子技術與軟件工程,2017(21):62.

[9]侯聰聰.計算機軟件技術在大數據時代的應用[J].電腦知識與技術,2018(14):240-241.

作者：鐘錦 單位：懷化廣播電視大學