云计算模式下大数据处理技术研究综述

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　　摘 要在大数据时代，迫切需要一种先进的技术对大数据进行处理，从而提升数据的处理水平和保证数据处理的时效性及准确性。而云计算技术可以在很大程度上满足社会各个领域在数据处理方面的实际需求。基于此，本文主要介绍了大数据与云计算之间的关系，并对云计算模式下大数据处理技术进行了分析，希望可以为有需要的人提供参考意见。
　　关键词云计算模式;大数据处理技术
　　在信息时代，已经开始广泛普及计算机应用，其产生的数据存储量也不断上升。而传统的数据网络处理系统已经不能满足海量数据的需求，所以在这种情况云计算机应运而生。应用云计算可以在社会各个领域中更好地发挥大数据信息传输以及信息提取等各项功能，还可以达到数据处理的目的。因此，相关部门和工作人员必须要进一步深入研究云计算模式下的大数据处理技术。
　　1 大数据与云计算之间的关系
　　在现阶段，应用云计算技术是我国计算服务性相当高的技术，其能够实现运用网络计算机技术统一监管容量大的存储资源和计算资源，形成资源库，结合不同的用户的各种需求提供相应服务，从某个角度来看，就是按需分配服务形式。在现如今的数据计算领域中，云计算是计算能力、服务能力和存储能力都相当强的技术，是不同于以往全新的数据处理方法。此项技术的特征主要体现在以下几点：其一，其拥有的资源库公开透明。其二，没有限制性，能够服务于每个行业，并且各个行业可以结合自身实际情况选择适合于自己的计算模式[1]。其三，便于获得数据资源，能够为广大用户节省大量的时间，成本不高，运用群体非常广。其四，服务方法较为灵活，能够在最大限度上满足不同客户的实际需求，因此客户能够结合自身需求制定合理相应的服务方法。云计算技术凭借自身处理能力强、传输迅速以及存储空间相当大等特征，可以为大数据处理建立良好的平台，有效弥补以往数据管理中存在的缺陷，进而更好地满足大数据处理以及存储需求。就云计算来讲，通常都是为数据计算、数据存储和数据处理产生作用的，正是因为此支持才可以让大数据更好地服务于社会。综合以上分析，云计算与大数据之间有着紧密的联系。
　　2 概述云计算技术
　　在分布式计算以及并行技术等前提下，云计算技术的发展能够运用数据计算以及网络连接技术等，来建立能够为使用者提供各种服务的资源场所。云计算属于数据密集型的计算，该技术指的是硬件资源和软件资源的虚拟化。而云计算的关键技术主要包括数据存储技术、数据管理技术以及虚拟化技术等等。
　　3 云计算模式下大数据处理技术
　　以往的数据管理主要是存储和采集，但是云计算的核心在于数据挖掘和数据分析，它能显著改变大数据管理方法，为单位的重要决策以及管理提供相关依据。
　　3.1 大数据采集技术
　　根据不同的采集方法，能够将大数据的采集划分成多种，比如：集中式采集以及分布式采集等等。每种方法都有其不同的优点和缺点，下面我们可以利用这些方法的优点来进行分析。首先，集中式收集能够对各项数据进行掌握控制，但是分布式采集却具有一定的灵活性。在大数据采集时，如果既要收集企业内部的数据信息，又要收集企业和企业之间的数据信息，我们可以在企业内部设置不同的服务器，来存储企业共享的数据。利用分布式计算方式，将各种采集方法共同运用，这样有利于提升数据收集水平。因此针对企业内部可以采用集中式采集方法，而企业和企业之间可以采用分布式采集方法，对于中心服务器之间的组织，可以选择分布式采集方法。此外，结合不同的结构类型，可以将大数据划分成多种类型的数据，比如结构化、非结构化以及半结构等数据。对数据进行收集时，首先必须要系统全面分析数据的种类，依照不同的种类，充分发挥云计算的优势作用，比如容错以及拓展方面等，进而达到信息同构化的目的，有效完成数据对接工作。
　　3.2 大数据存储技术
　　原来的数据存储往往是单结点仓库，其容量空间相当小，对新时期的大量数据已经丧失所有的承载能力，尽管其具备视图能力以及索引能力，然而由于受到空间方面的约束，依旧无法真正满足现代社会发展的实际需求。尤其是在新时期，以往的数据运行缓慢，已经不能与现代社会对数据分析和处理速度提出的要求相符[2]。就云计算来讲，其存储方法多数是列式，有利于准确科学区分数据的属性，能够从根本上实现数据按照属性进行保存以及分类。同时利用查找属性就能够在第一时间提取所需的数据，显著提升数据处理水平，让系统功能越来越突出。并且根据不同的属性分类也有其他的特征，即能够根据相似程度科学排列数据属性，对一些不确定的属性进行查询时，能够熟练掌握相似的属性，进而方便为后续查询数据奠定坚实的基础，获得显著的数据压缩成效，减少因错误查询而造成的问题。
　　3.3 大数据联机分析技术
　　对于大数据系统来说，联机技术是核心内容，烦琐复杂的数据分析环节，其重点是决策分析，将实际结果提供给用户[3]。通常，对于联机分析方式的运用，应当以分析综合数据为切入点，构建多维度模型，获得总体的最终分析结果，为有关人员作出正确决策提供有力的参考依据。并且联机分析处理的显著特征是对数据进行分析，将仓库与联机分析技术共同运用，这样除了能够计算海量的数据，还能够全面分析数据。
　　3.4 大数据可视化技术
　　数据可视化管理是以云计算的大数据处理技术为依托的重大创新。在云计算技术的前提下，大数据可视化可以全方位对隐藏的数据信息进行深入挖掘和收集，而且利用直观生动的图表进行表现[4]。首先，大数据可视化技术是将云计算技术作为依托的一种数据挖掘技术，其能够从大量的、复杂多变的数据中，准确识别有价值的信息，而且通过以服务的形式，提供给广大用户。利用云计算分析一些相对复杂的数据以及处理程序，以全局作为切入点，将最原始的数据放在总体数据上，以不断挖掘其中的有價值信息。正是因为有了云计算的有力保障，才可以提高数据挖掘水平。并且大数据从大量数据中挖出重要的信息后，云计算就会立即汇总这些碎片的信息，发现其中的规律，进而更加准确科学的分析市场经济发展的整体趋势。对于可视化处理技术，可以采用绘制趋势图的方法全面展示可视化处理基础，这样可以让数据结果具有直观生动的特征，为企业避免出现决策失误打下良好的基础。现阶段，我国很多企业都各具自身的业务内容以及业务领域，因此合理制定云计算模式下的大数据挖掘策略[5]，有助于企业数据的高效采集。例如：谷歌刚刚研发的最新一代搜索引擎平台，就能够同一时间分析大数据以及海量较小的文件，而且实时转换。相对于以往的数据挖掘技术而言，大数据挖掘技术在处理分布并行数据过程中，主要采用计算移动数据不同类型计算模式相结合的方法，在分析数据立方体相当大和维度属性较为复杂的数据群时，其数据管理系统能够发挥延迟查询的作用。整体来讲，云计算模式下的大数据挖掘技术可以在短时间内有效处理不同结构的大量数据。
　　3.5 大数据挖掘技术
　　运用联机分析技术，很多情况下仅仅可以获取浅层的数据信息，然而不能掌握数据内在的联系。而在云计算模式下利用大数据挖掘技术能够了解数据的实质，并且能够展现不同数据之间的联系，运用模式以及概念等等，将其充分体现。当前，大数据挖掘方法是以并行为主，在处理海量数据时有显著的优势。原来的串行数据处理的数据区域较小，需要花费大量的时间，而且工作效率低下，但是采用分布式挖掘技术，利用分布式系统，综合运用多样化的方法，比如：拆分以及集群等等，减少数据计算的时间，提高数据计算结果的准确性。并且云计算模式下的大数据挖掘技术能够将其并行的优势全面发挥出来，相对于其他的串行方式而言，并行挖掘能够利用计算机对分布式供给系统的工作进行集群拆分，在拆分结束后实施处理，使用多台计算机同时开展工作，这样不仅可以大大提升处理水平，而且还可以显著减少数据处理所需的费用。
　　4 结语
　　总而言之，在大数据时代，云计算的兴起为促进大数据发展打下了良好的基础，既可以实现传统数据存储的革新，具有大数据存储空间较大等特征，又可以实现大数据计算和存储。基于云计算模式，大数据采集技术、大数据挖掘技术以及大数据可视化技术等等都越来越成熟，必须要不断提升大数据运行水平，才可以更好地促进大数据高速发展。
　　参考文献
　　[1]全海金，何映思.基于云计算的大数据信息处理技术研究（英文）[J].机床与液压，2019，47（24）：118-124.
　　[2]孔海斌.云计算模式下大数据处理技术研究[J].通讯世界，2019，26（12）：152-153.
　　[3]张佳，周雪.基于云计算的大数据处理技术探讨[J].电脑编程技巧与维护，2019（12）：104-105+120.
　　[4]蔡炜.以云计算为基础的大数据处理技术探讨[J].数字技术与应用，2017（12）：205-206.
　　[5]龙全波.云计算模式下数据安全技术与应用[J].网络安全技术与应用，2016（11）：90-91.
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