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摘要：电子计算机技术开始被应用于全社会的各个方面。目前，基本上所有的行业发展都离不开计算机技术的支持。随着大数据时代的到来，电子计算机技术正迎来更新换代的良好时机，计算机处理信息的功能变得更为强大，处理信息的速度快速增长。相关机构和人员应该加大力度研究在大数据时代的计算机信息处理技术，促进我国的计算机信息产业的发展。
关键词：大数据;计算机信息;处理技术
引言
计算机信息数据处理技术的进步带来大数据这一应用，没有计算机信息数据处理技术，大数据应用仅是空谈。大数据应用过程中所涉及的，信息数据采集、存储、索引、分析、挖掘、可视化呈现都离不开计算机信息数据处理技术，特别是数据挖掘和数据分析，必须要利用计算机强大的运算能力来完成。大数据必须要能够快速运算出来才能具有价值，但海量的数据对运算能力要求极高，计算机的性能稍微差一些都不能发挥大数据的作用，更遑论效率更差的人力。随着大数据应用的逐步深入，探索基于大数据的计算机信息数据处理技术具有重大意义。
1大数据的定义及特点
大数据离我们并不遥远，简单来说，它实际上是数字存储，是日常生活和社会发展中的各种内容信息。大数据时代的主要特征是信息处理，并根据需要进行和分析提取。与原有的信息处理模式比，大数据信息处理速度是快速而有效的。大数据的到来，极大地刺激了中国经济和社会以及计算机信息处理技术的发展方向，它改变着我们的生活和生产，为我们带来了更大的便捷。其特点表现在三个方面。第一，大数据覆盖于人们日常生活的方方面面，日常生活的多样性要求大数据信息的复杂性，“杂”是大数据的特点，要应对一个全面的变革，掌握构成生活各个方面的信息类型的复杂性，须要求提升数据信息采集技术水平。第二，大数据信息量来源广，这势必导致数据多信息量大，“大”是大数据的特点，要确保大数据时代信息处理的顺畅，须保证足够的信息存储容量;第三，便捷是我们对现今社会的追求与服务的目标，信息化数据的处理不仅仅限于数据收集、存储，对其速度也提出了更高标准的要求，“快”也是大数据的特点，信息处理是大数据的最高优先级，存储的量并不能为信息处理带来帮助，运行的便捷性才是寻找方便的操作方式。
2信息处理技术
计算机信息处理技术实际上就是使用计算机综合分析和处理各种数据信息，这种信息处理技术在实际应用过程中具有数据信息处理速度快、准确度高等各方面的特点。此外，由于计算机信息处理技术是一种将信息收集、传送以及处理分析等功能于一身的综合性技术，该技术作为现代科学技术发展的重要表现形式之一，为计算机网络通信等相关技术的发展奠定了坚实的基础。
3大数据支持下的计算机信息处理技术应用探讨
3.1信息采集与加工技术
以大数据为支撑的计算机信息处理技术系统，可以构建信息采集和加工技术系统，它所建立的数据模型具有很强的实时性，可以实现对网络中存在的信息内容的有效处理，实现数据内容的采集。一般而言，基于大數据的信息采集和加工技术基于数据模型的内容类型包括两类：一类是流处理数据模型，另一类是批量处理数据模型。它的中流处理数据模式可以在一般情况下对计算机数据传输速度进行调速处理，以保证调速处理的精确性，简言之，它主要是对计算机大数据信息内容的正确性和时效性进行调速，保证在计算机整理内部空间建立大数据信息处理技术体系，结合内部数据信息的梳理和处理过程对计算机大数据信息处理过程进行收集和索引，同时实现数据信息内容的筛选和收集，保证数据信息处理的有效到位。本流程将特别采用分析、存储等精处理技术方式，保证数据处理的有效性到位。同时还应建立动态监测模式，对可能忽略的数据内容进行处理，分析其数据变化的可能性，结合数据传输分析调整数据，并传送至固定地点，体现数据内容的预设作用，发挥其数据应用价值。
3.2数据索引
数据索引支持数据库数据的具体应用，目前技术前言是互补式聚簇和聚簇索引。随着当前网络上的数据量越来越大，分布式数据存储系统已经达到PB级别，并且可以在上千台机器上部署，如BIGTABLE。如果没有强大的数据索引功能，那么海量的数据将难以快速访问。因此数据索引相关技术，尤其是互补式聚簇和聚簇索引成为大数据产业发展的重点研究内容。对于计算机信息数据处理来讲，大数据下必须要关注数据索引方式的创新与重构，目前数据索引依然存在不精准问题，对于用户给出的搜索指令，并不能返回用户预期的结果，即数据索引表现上符合提供的线索，但却不符合用户心理预期，因此需要借助大数据，分析用户心理，并根据用户心理期望调整数据索引形式和方向，进而反馈呈现满足用户心理期望的索引结果，如此可提升计算机信息数据处理的有效性。
3.3计算机信息储存技术
相关单位在利用计算机信息处理技术进行对信息的搜集与处理之后，就要对信息进行储存工作。信息的有效储存能够实现对信息的有效利用，没有良好的信息储存能力，就没有良好的信息使用的可能。在我国的计算机信息处理技术的发展之中，大数据技术开始被应用于多种场合，已经与我们的日常生活不可分离。正因为如此，大数据背景下的信息量显著增加，只有高水平的计算机信息储存技术才能够适应高数量级的数据应用现实。计算机信息储存技术的缓慢进步会影响到计算机信息处理技术的整体发展。为了实现计算机信息处理技术的整体性进步，相关单位应该努力提升技术手段，例如以模块化的技术能力实现数据储存技术的提升等。
3.4数据挖掘技术
数据挖掘技术是当前计算机信息处理技术的重要内容之一，借助人工智能技术处理数据信息，不仅满足了计算机用户处理数据信息的要求，而且提高了计算机信息处理技术服务的品质。目前，我国计算机信息处理技术在实际应用过程中，常见数据挖掘技术中常用的仿生学理论知识，主要是通过将人类思考方式合理应用于数据处理过程中，实现了统一化管理数据信息的目的，为计算机信息处理技术的应用提供了强有力的技术支持。相关部门在运用数据挖掘技术处理海量数据信息时，必须根据自身的实际需求合理选择数据信息，并删除多余的数据信息，然后将留存的数据信息进行综合处理和分析，优化和提高数据信息处理的有效性与实效性。
3.5计算机安全技术
根据计算机系统的运行特点，在技术运用以及数据分析的过程中，通过计算机安全技术的运用，可以结合大数据资源的基本特点，设置安全性的数据资源整合方式，之后设置信息系统的安全防护管理机制，通过各项数据资源的整合及数据转化，保证信息系统运行的安全性，提升数据信息安全防护的整体效率，避免网络安全隐患问题的发生。
结束语
综上所述，计算机信息处理技术的发展是时代要求，已成为社会经济发展的重要因素，逐渐渗透到各个行业，对于我们的生活、生产等都存在着巨大的影响。要不断优化计算机信息处理技术，增加该技术的应用价值并满足最新的开发需求，为大数据时代的发展提供强力支持。
参考文献：
[1]高源.基于“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的思考[J].数字通信世界，2019（09）：195.
[2]时平平.大数据时代的计算机信息处理技术分析与研究[J].信息与电脑（理论版），2019（15）：18-19.
[3]魏昊志.面向大数据信息时代计算机科学的应用[J].电子技术与软件工程，2019（09）：179-180.
[4]张雅丽.大数据时代下的计算机信息处理技术探讨[J].电脑编程技巧与维护，2019（07）：86-87+102.
[5]罗田琪.大数据时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].电子元器件与信息技术，2020，5（01）：64-65.
关键词：大数据;计算机信息;处理技术
引言
计算机信息数据处理技术的进步带来大数据这一应用，没有计算机信息数据处理技术，大数据应用仅是空谈。大数据应用过程中所涉及的，信息数据采集、存储、索引、分析、挖掘、可视化呈现都离不开计算机信息数据处理技术，特别是数据挖掘和数据分析，必须要利用计算机强大的运算能力来完成。大数据必须要能够快速运算出来才能具有价值，但海量的数据对运算能力要求极高，计算机的性能稍微差一些都不能发挥大数据的作用，更遑论效率更差的人力。随着大数据应用的逐步深入，探索基于大数据的计算机信息数据处理技术具有重大意义。
1大数据的定义及特点
大数据离我们并不遥远，简单来说，它实际上是数字存储，是日常生活和社会发展中的各种内容信息。大数据时代的主要特征是信息处理，并根据需要进行和分析提取。与原有的信息处理模式比，大数据信息处理速度是快速而有效的。大数据的到来，极大地刺激了中国经济和社会以及计算机信息处理技术的发展方向，它改变着我们的生活和生产，为我们带来了更大的便捷。其特点表现在三个方面。第一，大数据覆盖于人们日常生活的方方面面，日常生活的多样性要求大数据信息的复杂性，“杂”是大数据的特点，要应对一个全面的变革，掌握构成生活各个方面的信息类型的复杂性，须要求提升数据信息采集技术水平。第二，大数据信息量来源广，这势必导致数据多信息量大，“大”是大数据的特点，要确保大数据时代信息处理的顺畅，须保证足够的信息存储容量;第三，便捷是我们对现今社会的追求与服务的目标，信息化数据的处理不仅仅限于数据收集、存储，对其速度也提出了更高标准的要求，“快”也是大数据的特点，信息处理是大数据的最高优先级，存储的量并不能为信息处理带来帮助，运行的便捷性才是寻找方便的操作方式。
2信息处理技术
计算机信息处理技术实际上就是使用计算机综合分析和处理各种数据信息，这种信息处理技术在实际应用过程中具有数据信息处理速度快、准确度高等各方面的特点。此外，由于计算机信息处理技术是一种将信息收集、传送以及处理分析等功能于一身的综合性技术，该技术作为现代科学技术发展的重要表现形式之一，为计算机网络通信等相关技术的发展奠定了坚实的基础。
3大数据支持下的计算机信息处理技术应用探讨
3.1信息采集与加工技术
以大数据为支撑的计算机信息处理技术系统，可以构建信息采集和加工技术系统，它所建立的数据模型具有很强的实时性，可以实现对网络中存在的信息内容的有效处理，实现数据内容的采集。一般而言，基于大數据的信息采集和加工技术基于数据模型的内容类型包括两类：一类是流处理数据模型，另一类是批量处理数据模型。它的中流处理数据模式可以在一般情况下对计算机数据传输速度进行调速处理，以保证调速处理的精确性，简言之，它主要是对计算机大数据信息内容的正确性和时效性进行调速，保证在计算机整理内部空间建立大数据信息处理技术体系，结合内部数据信息的梳理和处理过程对计算机大数据信息处理过程进行收集和索引，同时实现数据信息内容的筛选和收集，保证数据信息处理的有效到位。本流程将特别采用分析、存储等精处理技术方式，保证数据处理的有效性到位。同时还应建立动态监测模式，对可能忽略的数据内容进行处理，分析其数据变化的可能性，结合数据传输分析调整数据，并传送至固定地点，体现数据内容的预设作用，发挥其数据应用价值。
3.2数据索引
数据索引支持数据库数据的具体应用，目前技术前言是互补式聚簇和聚簇索引。随着当前网络上的数据量越来越大，分布式数据存储系统已经达到PB级别，并且可以在上千台机器上部署，如BIGTABLE。如果没有强大的数据索引功能，那么海量的数据将难以快速访问。因此数据索引相关技术，尤其是互补式聚簇和聚簇索引成为大数据产业发展的重点研究内容。对于计算机信息数据处理来讲，大数据下必须要关注数据索引方式的创新与重构，目前数据索引依然存在不精准问题，对于用户给出的搜索指令，并不能返回用户预期的结果，即数据索引表现上符合提供的线索，但却不符合用户心理预期，因此需要借助大数据，分析用户心理，并根据用户心理期望调整数据索引形式和方向，进而反馈呈现满足用户心理期望的索引结果，如此可提升计算机信息数据处理的有效性。
3.3计算机信息储存技术
相关单位在利用计算机信息处理技术进行对信息的搜集与处理之后，就要对信息进行储存工作。信息的有效储存能够实现对信息的有效利用，没有良好的信息储存能力，就没有良好的信息使用的可能。在我国的计算机信息处理技术的发展之中，大数据技术开始被应用于多种场合，已经与我们的日常生活不可分离。正因为如此，大数据背景下的信息量显著增加，只有高水平的计算机信息储存技术才能够适应高数量级的数据应用现实。计算机信息储存技术的缓慢进步会影响到计算机信息处理技术的整体发展。为了实现计算机信息处理技术的整体性进步，相关单位应该努力提升技术手段，例如以模块化的技术能力实现数据储存技术的提升等。
3.4数据挖掘技术
数据挖掘技术是当前计算机信息处理技术的重要内容之一，借助人工智能技术处理数据信息，不仅满足了计算机用户处理数据信息的要求，而且提高了计算机信息处理技术服务的品质。目前，我国计算机信息处理技术在实际应用过程中，常见数据挖掘技术中常用的仿生学理论知识，主要是通过将人类思考方式合理应用于数据处理过程中，实现了统一化管理数据信息的目的，为计算机信息处理技术的应用提供了强有力的技术支持。相关部门在运用数据挖掘技术处理海量数据信息时，必须根据自身的实际需求合理选择数据信息，并删除多余的数据信息，然后将留存的数据信息进行综合处理和分析，优化和提高数据信息处理的有效性与实效性。
3.5计算机安全技术
根据计算机系统的运行特点，在技术运用以及数据分析的过程中，通过计算机安全技术的运用，可以结合大数据资源的基本特点，设置安全性的数据资源整合方式，之后设置信息系统的安全防护管理机制，通过各项数据资源的整合及数据转化，保证信息系统运行的安全性，提升数据信息安全防护的整体效率，避免网络安全隐患问题的发生。
结束语
综上所述，计算机信息处理技术的发展是时代要求，已成为社会经济发展的重要因素，逐渐渗透到各个行业，对于我们的生活、生产等都存在着巨大的影响。要不断优化计算机信息处理技术，增加该技术的应用价值并满足最新的开发需求，为大数据时代的发展提供强力支持。
参考文献：
[1]高源.基于“大数据”时代背景下计算机信息处理技术的思考[J].数字通信世界，2019（09）：195.
[2]时平平.大数据时代的计算机信息处理技术分析与研究[J].信息与电脑（理论版），2019（15）：18-19.
[3]魏昊志.面向大数据信息时代计算机科学的应用[J].电子技术与软件工程，2019（09）：179-180.
[4]张雅丽.大数据时代下的计算机信息处理技术探讨[J].电脑编程技巧与维护，2019（07）：86-87+102.
[5]罗田琪.大数据时代背景下计算机信息处理技术的分析[J].电子元器件与信息技术，2020，5（01）：64-65.