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摘要：近年以來，現代信息技術得到了大力的發展，信息技術讓人與人之間的交流變得更高效、更便捷，并且打破了空間和時間的限制，在此背景下產生了“大數據”。雖然大數據時代的到來為社會帶來了便捷，但是基于此背景下的計算機處理技術也面臨著更新、更多的挑戰，現下計算機處理技術已經跟不上發展的速度，因此，必須讓“大數據”和計算機處理技術同步發展，才能滿足用戶的各種特殊需要。本文對大數據時代下信息處理技術進行了研究。

關鍵詞：大數據；計算機；信息處理

1“大數據”時代的概述以及其特點

大數據簡單概括就是數據量巨大的意思，大數據具有以下特點：（1）數據信息量過大。現今新的形式下，需要處理的數據數量特別大，社會經濟在發展，信息數據也跟著與時俱進，之前的數量是TB，現在的數量變成了ZB，這是大數據數量巨大的直接表現形式[1]。（2）數據多樣化。數據包括音頻、圖片、網頁、文本等，形式多種多樣且復雜，傳播速度已經遠遠超過了之前，與此同時，給計算機信息處理也帶來了很大的困難。計算機處理難度大。主要是說計算機處理一些數據有一定的難度，處理技術還有待提高。（3）快速化。這是大數據最為明顯的一個特征，現今網絡數據流基本上都是實時、高速的，那么這些數據也應該要進行實時且快速的處理，數據流的處理工具要進行相應的完善。

2計算機信息處理技術存在的問題

目前，計算機信息處理技術上還存在一定問題，具體來講，主要包括以下幾點：第一，盜版軟件和病毒的問題。計算機服務器經常受到惡意的病毒攻擊，因此互聯網服務品質必須變得更高，同時計算機設計者的專業水平也應該有相應的提升。第二，網絡本身存在的問題[2]。計算機具有超高的整理和收集的能力，它可以讓復雜的數據高效率的完成。大數據時代的到來，信息之間的聯系更加的密不可分，因此，需要人們學習更多關于信息技術的知識，從海量的數據之中搜索出自己想要的數據。隨著網絡的普及，人們逐漸離不開網絡帶來的便利，因此網絡需要跟進社會的發展，更切實地滿足發展的需要，做出相應的改進工作。

3分析“大數據”時代背景下計算機信息處理技術

3.1分布式處理技術

為了達到大量數據的分布處理和分布的目的，谷歌公司向此領域提出了GFS的技術，分布式數據處理指的是以儲存列為媒介，以列作為單位對數據進行儲存，并且循環利用，這樣的方法不僅效率高而且數據壓縮也特別快，選取行列混合的儲存方法，可以有效的縮短數據查詢的時間，同時也可以讓大量的數據更快的進行加載。此外也能更充分的利用磁盤空間。現如今已經被廣泛的運用到百度等軟件中[3]。

3.2遺傳算法技術

遺傳算法的意思是，通過模擬生物進化過程找出最好的解析方法。其中隨機搜索采用的是概率對數據信息進行重新的調整以及搜索，這種方式是有一定優勢的，在現今社會物流配址、信號處理和機械學習中都會用到。

3．3數據分析技術

通過研究得知，大數據時代背景下，數據分析技術的應用是很廣的，其中包括空間分析技術、網絡分析技術、情感分析技術等，并在計算機信息大數據處理中起到了至關重要的用處，比如其空間分析技術是指將地理、幾何和網絡拓撲數據編碼融在一起，情感分析就是用自然語言科學的進行編碼分析的技術等。

3.4可視化技術

為了更方便快捷的讓廣大用戶對大數據分析的結果有更全面的了解和認知，廣大用戶可以以可視化技術為載體，來進行圖表創建、動畫設計等操作。據了解，可視化技術是以聚類分析為基礎而形成的，通常而言，針對一些顯小數據集領域內的個別成員向集群的分配過程都可以借助可視化技術來實現[4]。

3.5關聯規則學習和機器學習

機械學習也就是說，讓計算機模擬人類學習一些智能的技術，對現代的社會信息進行整理和歸總，這就是人工智能技術的核心。而關聯學習是說，一些數據在處理過程中比較復雜，處理人員要經過排序和對比數據，找到數據相互之間有什么關系，從中篩選出重復的數據。以上兩種技術作用重大，現下已經廣泛應用到數據挖掘技術中。

3.6內容數據挖掘技術

數據挖掘技術主要包括：實體關聯分析、網絡搜索。現今網絡信息搜索熱點一般都是用排序學習的算法，排序學習算法依據媒體關注數據的特點和媒體信息量來當做短文特征，根據其特性從而提出了逐點、逐列、逐對這種方法，這種方法是最常見的排序學習法。

3.7數據索引技術

谷歌公司提出了BIGTABLE技術，此技術主要是研究互補式聚簇索引。互補式聚簇索引也就是說，通過多副本索引技術創立有效而且互補的數據用最快的速度建立出數據索引表，以最短的時間實現對數據的優化查詢[5]。

4結束語

綜上所述，計算機信息處理技術給人們生活帶來了便捷，因此信息處理技術必須要提高效率和精確度，才能滿足人們的生活工作需求，要想實現計算機技術的長遠發展，我們必須加強計算機技術方面的研究工作，培養更多的專業性人才，同時要在不斷的研究過程中提高技術水平，用來滿足更多用戶對計算機處理技術的需求。

參考文獻

[1]周琪棟，薛冰潔.基于“大數據”時代下計算機信息處理技術研究[J].計算機產品與流通，2019（05）：19.

[2]儲向向.大數據時代背景下的計算機信息處理方式分析[J].科技創新與應用，2019（13）：136-137.

[3]周琪棟，薛冰潔.基于“大數據”時代下計算機信息處理技術研究[J].計算機產品與流通，2019（05）：19.

[4]儲向向.大數據時代背景下的計算機信息處理方式分析[J].科技創新與應用，2019（13）：136-137.

作者：薛靜 單位：西安鐵路職業技術學院