大数据背景下的计算机信息处理技术研究.pdf
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1、DIGITCW技术 研究Technology Study26DIGITCW2023.101 大数据对计算机信息处理技术的挑战1.1 数据规模的爆炸性增长随着互联网、物联网和各种传感器技术的普及,我们已生活在一个信息爆炸的时代。大量的数据源不断产生,涵盖了各个领域和行业。互联网上的网页、社交媒体上的用户生成内容、传感器收集的环境数据等,这些数据以惊人的速度积累和增长。传统的计算机信息处理技术在面对如此庞大的数据集时显得力不从心,无法有效地处理和分析这些数据。1.2 数据质量的保证大数据往往包含大量的噪声、不完整性和不一致性。数据质量对于计算机信息处理至关重要,因为基于不准确、不完整或不一致的数据
2、进行分析和决策可能会导致错误的结论。然而,由于数据量庞大、来源多样,保证数据的准确性、一致性和完整性变得更加困难。数据清洗、去噪和规范化成为保证数据质量的重要手段,以确保在后续的分析和应用过程中得到准确和可靠的结果1。1.3 计算性能的提升大数据处理需要大量的计算资源和高性能的计算机系统。传统的计算机信息处理技术可能无法满足大数据处理的需求,因为大数据处理通常需要复杂的计算,如数据的分析、挖掘、模型训练等。为了提升计算性能,需要开发和优化针对大数据的高效算法和计算模型。并行计算、分布式计算和云计算等技术被广泛应用,以加速大数据的处理过程,并实现更高效的计算能力。1.4 数据多样性和复杂性大数据
3、往往包含多种类型和结构的数据,如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据来自不同的来源和形式,如数据库、日志文件、图像、视频和文本等。同时,大数据中可能存在着复杂的关联大数据背景下的计算机信息处理技术研究雷小婷(湖北城市职业学校,湖北 黄石 435000)摘要:文章首先介绍了大数据对计算机信息处理技术的挑战,包括数据规模的爆炸性增长、数据质量的保证、计算性能的提升等。然后详细探讨了大数据收集与预处理技术,包括数据收集方法和技术、数据清洗和去噪、数据集成和转换、数据规范化和标准化等。接着介绍了大数据存储与管理技术,包括分布式文件系统、NoSQL数据库、数据分区和索引技术、数据一致性和事务
4、管理等。最后深入探讨了大数据分析与挖掘技术,包括数据可视化和探索性分析、统计分析和数据挖掘、机器学习和深度学习等。通过研究这些技术,我们可以更好地应对大数据时代的计算机信息处理需求,实现数据的高效利用和智能化处理。关键词:大数据;计算机信息处理;数据收集;数据管理doi:10.3969/J.ISSN.1672-7274.2023.10.009中图分类号:TP 311.13 文献标志码:A 文章编码:1672-7274(2023)10-0026-03Research on Computer Information Processing Technology under the Backgroun
5、d of Big DataLEI Xiaoting(Hubei Urban Vocational School,Huangshi 435000,China)Abstract:Firstly,the paper introduces the challenges that big data poses to computer information processing,including the explosive growth of data scale,ensuring data quality,and improving computational performance.Then,th
6、e paper discusses in detail the technologies of big data collection and preprocessing,including data collection methods and techniques,data cleaning and denoising,data integration and transformation,data standardization and standardization,etc.Next,the paper introduced big data storage and managemen
7、t technologies,including distributed file systems,NoSQL databases,data partitioning and indexing technologies,data consistency,and transaction management.Finally,the paper deeply discusses big data analysis and mining technologies,including data visualization and exploratory analysis,statistical ana
8、lysis and data mining,machine learning and deep learning.By studying these technologies,we can better meet the needs of computer information processing in the era of big data,and achieve efficient utilization and intelligent processing of data.Key words:big data;computer information processing;data
9、collection;data managementDCWTechnology Study技术研究27数字通信世界2023.10关系和隐含信息,需要更加复杂的数据处理和分析方法来揭示其中的价值。传统的关系型数据库和处理技术可能无法适应这种多样性和复杂性,因此需要引入新的数据处理技术和工具,如图数据库、自然语言处理和机器学习等,以应对数据的多样性和复杂性挑战。1.5 实时性和即时性要求在许多应用场景中,对大数据的处理需要具备实时性和即时性。这意味着在数据产生的同时,需要进行实时的处理和分析,以支持快速的决策和响应。例如,在金融领域,实时监测和分析交易数据可以帮助识别异常交易和风险,并及时采取措施
10、。在物流和供应链管理中,实时跟踪和分析货物位置和运输状态可以提高物流效率并及时做出调整。为了满足这种实时性和即时性的要求,需要开发实时数据处理和流式计算技术,以及快速响应的分析模型和算法。为了应对这些挑战,大数据背景下的计算机信息处理技术需要不断创新和发展。从数据规模的爆炸性增长到数据质量的保证,再到计算性能的提升、数据多样性和复杂性,以及实时性和即时性的要求,这些方面都需要我们寻求新的解决方案和方法。通过不断推动技术的发展和应用,我们可以更好地挖掘大数据的潜力,从中获取有价值的内容,推动各个领域的创新和发展2。2 大数据背景下的计算机信息处理技术2.1 大数据收集与预处理技术首先,数据收集方
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