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摘 要：随着信息技术的飞速发展，世界各行业都在进行信息化变革，几乎每一个行业都在试图发现和使用大数据的价值。为了充分利用大数据带来的机遇，有效应对大数据带来的挑战，国内外工业、科学和政府部门积极规划和制定战略计划。本文主要介绍了大数据时代的特点和思维变革，并进一步分析了大规模数据技术在计算机信息系统中的应用。
关键词：大数据；技术；计算机；信息技术；运用
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1004-7344（2018）23-0293-02
1 引 言
目前，信息技术的不断发展，各种信息需求不同，决定的效益也会不同，而所有有价值的信息大多是从大数据中分析出来的。大数据对社会的贡献不仅限于经济领域。新一代信息技术支柱包括云计算、大数据和移动互联网，大数据也是非常重要的，利用云计算来处理移动互联网产生的大数据将是新一代信息技术的核心。大数据概念的前身是海量数据，两者区别很大。海量数据强调大量数据，并没有特别注意特性。然而，大数据描述了数据的不同特性，如传输速率、体积和特性。随着社会的不断发展和生产力的不断提高，大数据技术在计算机信息系统中的应用越来越广泛，已成为发展的必然趋势。大数据技术的应用使人们能够通过计算机信息系统来分析事物的发展趋势，从而不断提高自己的知识水平和价值观。因此，大数据技术在计算机信息系统中的应用具有十分重要的现实意义。
2 大数据
2.1 大数据的基本概述
大数据是指不能在短时间内捕获、处理和分析的数据组合，采用新的数据处理模型，使用更为方便的算法，并利用强大的洞察力获取有价值的信息资产。大数据来源广泛，例如，在线交易记录、监视录像等都属于大数据范畴。大数据主要有以下四个特点：①大数据具有多样性的特征。由于数据来源不同，数据的形式也多种多样，如图片，视频，音频，等等。②大数据存储和计算能力强大到足以完成无法用传统软件完成的数据计算和存储。③大数据的迅速发展已经应用到包括计算机信息系统在内的各个领域。④由于大数据量大，数据的实用价值降低，很难筛选出有价值的信息。
2.2 大数据下的思维更新改革
可以有效地利用大数据解决一些特殊问题，并能处理更多的信息，而不依赖简单的随机抽样。为了分析和处理更多的数据问题，需要对数据进行概括。大数据算法简单，比以前更复杂的数据更方便、更有效。在大数据的背景下，人们将更多地关注事物之间的相互关系，而不是因果关系。
3 大数据的关键技术
3.1 云计算技术
云计算技术是一种通过分布式、并行式计的计算方法对计算机数据进行排序，综合网络上的所有信息资源，包括数据、存储和其他相关计算资源，并行地进行网格划分和计算，以此来分配调度各种资源。通过云计算技术，对大数据时代的信息进行系统的管理和处理。云计算技术的不断发展也促进了计算机处理数据的革命性变革，推动了信息产业模式向并行和交互式发展的新范式。随着云计算技术的不断创新，数据处理过程中可容纳的信息量不断增加，可处理的领域不断扩大。云计算技术带来了计算机数据处理的第三次变革。
3.2 数据备份技术
大数据时代的信息保护也受到社会各界的关注。计算机信息数据备份的重要性日益突出。数据备份技术可以帮助企业保护企业信息，为企业数据资源创造安全的存储环境。信息化的不断发展给世界带来了巨大的技术进步，也造成了私营企业的信息泄露和个人信息受到极大威胁。完整的数据可以保证企业业务的顺利运行，有效避免意外事故造成的数据损失。数据备份系统必须与企业信息操作系统完全兼容，以确保事故发生时能够迅速恢复公司信息。
3.3 Hadoop技术
在大数据的背景下，随着大数据的应用，对分析和管理提出了更高的要求。传统的数据处理技术和关系数据库已不能满足新数据时代的发展要求。为了给大数据的分析和处理提供一个更好、更高和更可靠的数据平台，Apacheco基金会开发了一个开源的平台，Hadoop，这是用java语言编写的，已成功发展成包括HBase（分布树数据库）和HDFS（分布式文件系统）等功能完整的系统，而且已经成为一个非常主流的大数据应用平台。
3.4 信息的安全
信息安全技术是在大数据时代保护数据的安全屏障，是保证大数据有效地保持其处理技术的机密性。一般来说，信息安全技术包括身份认证技术、数据加密技术和隧道VPN网络。当然，所有这些信息安全技术都在一定程度上保证了数据信息的安全。然而，它们不能完全消除。应用系统自身的安全漏洞造成的安全问题。因此，在大数据时代，首先要做的是加强对网络自身的安全体系建设，加强监测和运行维护部门或相关部门的维力度，同时也加强网络框架的安全性测试，采用稳定优良的IT安全运行计划，有效地保证对于大数据时代数据信息的安全。
4 大数据技术在计算机信息系统中的应用
4.1 云计算技术在计算机信息系统中的应用
要将云计算技术应用于计算机信息系统进行数据处理，通过云计算分布式网格计算，对整个资源进行数据处理，首先要建立相应的模型。云计算模型的构建允许所有数据被迁移到云中，有效地降低信息處理中计算机系统的经济成本。在云计算环境下，技术服务软件利用无线局域网自动生成移动数据网格，并为大数据信息构建闭环反馈信息处理模型。
云计算的总体架构是一种集成多方信息以加速数据集成的云计算技术。通过不断的应用仿真试验，可以看出这种云计算方法在计算机系统数据处理中的应用可以大大提高。数据存储能力降低了数据处理所需的能源消耗和时间，并能将数据上传到云中，达到资源共享和提高计算机系统处理效率的目的。云计算模型不仅能够实现多数据集中计算，而且支持多用户计算资源的共享，降低同类型数据的重复率，是一种可以推广的较为基本的、通用的云计算技术。解决了大多数数据计算问题，所以云计算技术在计算机信息系统中的应用具有很大的市场前景。 4.2 数据备份技术在计算机信息系统中的应用
在新的时代背景下，商业环境变得越来越复杂。企业需要从各个方面加强数据的保护，包括數据备份和恢复系统的连续运行和系统容错率的提高。同时，企业建立数据备份时，应建立数据备份系统的容灾系统，为信息数据建立最佳备份方案，即“数据备份加数据存储库”。目前，大多数企业对数据备份的重要性还没有足够的了解。结果，只有20%的企业使用数据备份系统，只有5～6%的容灾系统被应用于数据备份系统中。大力推进数据备份技术的实施，加强企业信息的保护，使创业者认识到数据保护对企业的帮助。为了从根本上保护企业的信息安全，除了定期备份数据外，还需要加强备份的细节。有些企业认为将数据复制到移动存储是数据备份。这种观念为企业信息资源留下了重大隐患。
4.3 Hadoop在计算机信息系统中的应用
Hadoop系统由于其高扩展性和低成本而被广泛应用于各行各业，对于Hadoop来说，无论什么样的数据都能快速、海量地存储信息数据，大部分数据仓库系统的完美集成似乎并不排斥。Hadoop系统在综合存储和复杂数据集中管理方面具有优异的性能。Hadoop系统的每个组件都可以在一起工作时执行自己的功能，并且可以提供所需的数据资源处理功能。该制度的发展已逐步进入完善阶段。各功能部件功能分工清晰、详细，逐步形成一系列功能丰富、功能完善的大数据信息分析平台应用系统。
5 结 论
随着当今世界信息知识的飞速发展，大数据技术已广泛应用于各行各业。这导致了相关信息产业规模的扩大，为相关产业提供具有极高产业价值的数据信息，帮助行业解决问题。同时随着实际问题的出现，由于行业的不同需求，对计算机系统的要求也在不断的提高，并促进了它们的快速发展。未来，大数据技术将在计算机信息系统中得到更广泛的应用。
参考文献
[1]冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，17（5）：105.
[2]谢 强.网络安全探讨大数据技术及其在计算机信息系统中的运用[J].电脑编程技巧与维护，2017（4）：86～87.
[3]刘智慧，张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报：工学版，2014（6）：957～972.
[4]孟祥富.大数据技术在计算机信息系统中的应用研究[J].办公室业务，2017（24）：190.
收稿日期：2018-7-13
作者简介：何 剑（1980-），男，网络工程师中级，本科，主要从事信息化项目审查工作。
关键词：大数据；技术；计算机；信息技术；运用
中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1004-7344（2018）23-0293-02
1 引 言
目前，信息技术的不断发展，各种信息需求不同，决定的效益也会不同，而所有有价值的信息大多是从大数据中分析出来的。大数据对社会的贡献不仅限于经济领域。新一代信息技术支柱包括云计算、大数据和移动互联网，大数据也是非常重要的，利用云计算来处理移动互联网产生的大数据将是新一代信息技术的核心。大数据概念的前身是海量数据，两者区别很大。海量数据强调大量数据，并没有特别注意特性。然而，大数据描述了数据的不同特性，如传输速率、体积和特性。随着社会的不断发展和生产力的不断提高，大数据技术在计算机信息系统中的应用越来越广泛，已成为发展的必然趋势。大数据技术的应用使人们能够通过计算机信息系统来分析事物的发展趋势，从而不断提高自己的知识水平和价值观。因此，大数据技术在计算机信息系统中的应用具有十分重要的现实意义。
2 大数据
2.1 大数据的基本概述
大数据是指不能在短时间内捕获、处理和分析的数据组合，采用新的数据处理模型，使用更为方便的算法，并利用强大的洞察力获取有价值的信息资产。大数据来源广泛，例如，在线交易记录、监视录像等都属于大数据范畴。大数据主要有以下四个特点：①大数据具有多样性的特征。由于数据来源不同，数据的形式也多种多样，如图片，视频，音频，等等。②大数据存储和计算能力强大到足以完成无法用传统软件完成的数据计算和存储。③大数据的迅速发展已经应用到包括计算机信息系统在内的各个领域。④由于大数据量大，数据的实用价值降低，很难筛选出有价值的信息。
2.2 大数据下的思维更新改革
可以有效地利用大数据解决一些特殊问题，并能处理更多的信息，而不依赖简单的随机抽样。为了分析和处理更多的数据问题，需要对数据进行概括。大数据算法简单，比以前更复杂的数据更方便、更有效。在大数据的背景下，人们将更多地关注事物之间的相互关系，而不是因果关系。
3 大数据的关键技术
3.1 云计算技术
云计算技术是一种通过分布式、并行式计的计算方法对计算机数据进行排序，综合网络上的所有信息资源，包括数据、存储和其他相关计算资源，并行地进行网格划分和计算，以此来分配调度各种资源。通过云计算技术，对大数据时代的信息进行系统的管理和处理。云计算技术的不断发展也促进了计算机处理数据的革命性变革，推动了信息产业模式向并行和交互式发展的新范式。随着云计算技术的不断创新，数据处理过程中可容纳的信息量不断增加，可处理的领域不断扩大。云计算技术带来了计算机数据处理的第三次变革。
3.2 数据备份技术
大数据时代的信息保护也受到社会各界的关注。计算机信息数据备份的重要性日益突出。数据备份技术可以帮助企业保护企业信息，为企业数据资源创造安全的存储环境。信息化的不断发展给世界带来了巨大的技术进步，也造成了私营企业的信息泄露和个人信息受到极大威胁。完整的数据可以保证企业业务的顺利运行，有效避免意外事故造成的数据损失。数据备份系统必须与企业信息操作系统完全兼容，以确保事故发生时能够迅速恢复公司信息。
3.3 Hadoop技术
在大数据的背景下，随着大数据的应用，对分析和管理提出了更高的要求。传统的数据处理技术和关系数据库已不能满足新数据时代的发展要求。为了给大数据的分析和处理提供一个更好、更高和更可靠的数据平台，Apacheco基金会开发了一个开源的平台，Hadoop，这是用java语言编写的，已成功发展成包括HBase（分布树数据库）和HDFS（分布式文件系统）等功能完整的系统，而且已经成为一个非常主流的大数据应用平台。
3.4 信息的安全
信息安全技术是在大数据时代保护数据的安全屏障，是保证大数据有效地保持其处理技术的机密性。一般来说，信息安全技术包括身份认证技术、数据加密技术和隧道VPN网络。当然，所有这些信息安全技术都在一定程度上保证了数据信息的安全。然而，它们不能完全消除。应用系统自身的安全漏洞造成的安全问题。因此，在大数据时代，首先要做的是加强对网络自身的安全体系建设，加强监测和运行维护部门或相关部门的维力度，同时也加强网络框架的安全性测试，采用稳定优良的IT安全运行计划，有效地保证对于大数据时代数据信息的安全。
4 大数据技术在计算机信息系统中的应用
4.1 云计算技术在计算机信息系统中的应用
要将云计算技术应用于计算机信息系统进行数据处理，通过云计算分布式网格计算，对整个资源进行数据处理，首先要建立相应的模型。云计算模型的构建允许所有数据被迁移到云中，有效地降低信息處理中计算机系统的经济成本。在云计算环境下，技术服务软件利用无线局域网自动生成移动数据网格，并为大数据信息构建闭环反馈信息处理模型。
云计算的总体架构是一种集成多方信息以加速数据集成的云计算技术。通过不断的应用仿真试验，可以看出这种云计算方法在计算机系统数据处理中的应用可以大大提高。数据存储能力降低了数据处理所需的能源消耗和时间，并能将数据上传到云中，达到资源共享和提高计算机系统处理效率的目的。云计算模型不仅能够实现多数据集中计算，而且支持多用户计算资源的共享，降低同类型数据的重复率，是一种可以推广的较为基本的、通用的云计算技术。解决了大多数数据计算问题，所以云计算技术在计算机信息系统中的应用具有很大的市场前景。 4.2 数据备份技术在计算机信息系统中的应用
在新的时代背景下，商业环境变得越来越复杂。企业需要从各个方面加强数据的保护，包括數据备份和恢复系统的连续运行和系统容错率的提高。同时，企业建立数据备份时，应建立数据备份系统的容灾系统，为信息数据建立最佳备份方案，即“数据备份加数据存储库”。目前，大多数企业对数据备份的重要性还没有足够的了解。结果，只有20%的企业使用数据备份系统，只有5～6%的容灾系统被应用于数据备份系统中。大力推进数据备份技术的实施，加强企业信息的保护，使创业者认识到数据保护对企业的帮助。为了从根本上保护企业的信息安全，除了定期备份数据外，还需要加强备份的细节。有些企业认为将数据复制到移动存储是数据备份。这种观念为企业信息资源留下了重大隐患。
4.3 Hadoop在计算机信息系统中的应用
Hadoop系统由于其高扩展性和低成本而被广泛应用于各行各业，对于Hadoop来说，无论什么样的数据都能快速、海量地存储信息数据，大部分数据仓库系统的完美集成似乎并不排斥。Hadoop系统在综合存储和复杂数据集中管理方面具有优异的性能。Hadoop系统的每个组件都可以在一起工作时执行自己的功能，并且可以提供所需的数据资源处理功能。该制度的发展已逐步进入完善阶段。各功能部件功能分工清晰、详细，逐步形成一系列功能丰富、功能完善的大数据信息分析平台应用系统。
5 结 论
随着当今世界信息知识的飞速发展，大数据技术已广泛应用于各行各业。这导致了相关信息产业规模的扩大，为相关产业提供具有极高产业价值的数据信息，帮助行业解决问题。同时随着实际问题的出现，由于行业的不同需求，对计算机系统的要求也在不断的提高，并促进了它们的快速发展。未来，大数据技术将在计算机信息系统中得到更广泛的应用。
参考文献
[1]冯潇婧.“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].计算机光盘软件与应用，2014，17（5）：105.
[2]谢 强.网络安全探讨大数据技术及其在计算机信息系统中的运用[J].电脑编程技巧与维护，2017（4）：86～87.
[3]刘智慧，张泉灵.大数据技术研究综述[J].浙江大学学报：工学版，2014（6）：957～972.
[4]孟祥富.大数据技术在计算机信息系统中的应用研究[J].办公室业务，2017（24）：190.
收稿日期：2018-7-13
作者简介：何 剑（1980-），男，网络工程师中级，本科，主要从事信息化项目审查工作。