大数据存储与处理技术探究

大数据存储与处理技术探究
摘要：大数据时代，暴增的数据信息类型和数量，切实给人们生活、生产提供了更丰富的资源，也促进了人们工作效率、质量的提升；但值得注意的是，以上现象的出现也加大了信息处理难度。

在大数据技术飞速发展的背景下，数据信息存储及处理开始面临更多新挑战，此时如何依托大数据技术进行信息的存储与处理，需要进行重点探究。

本文主要是分析大数据存储及处理技术，希望能够借助大数据优势、功能的充分发挥，促进数据信息处理效率的提升，为数据信息传输、处理、存储中的安全性保驾护航，进而为我国现代化信息技术领域的繁荣、昌盛提供促进作用。

关键词：大数据存储；处理技术；应用；分析
引言
目前，全面迎来的大数据时代，为我国科技水平的提升、国民经济的持续增长提供了极大程度的推动作用，不仅如此，现代化计算机信息技术也迎来了更多发展机遇，但与此同时，面临的挑战也逐步增多。

考虑到该方面情况，必须要进一步优化完善大数据存储和处理技术，继而借助数据信息，使人们之间的沟通、交流有效增强，进一步便利人们生活工作的同时，为数据信息安全、有效、可靠提供保障，使以往计算机信息技术领域的不足、缺陷得到有效弥补，为我国计算机技术整体水平的提升奠定坚实基础。

1大数据时代数据信息特征分析
1.1多元化特征
大数据时代，多元化是数据信息呈现的主要特征之一，即大数据时代涌现的数据信息为多种格式和多样类型，利于事物之间多方面联系的充分体现，也能将更多具备价值的信息提供给广大用户。

1.2共享性特征
大数据时代数据信息的共享性特征也十分突出，且在该时代背景下，网络平
台上集成的海量数据信息，已经成为公开、公共的信息资源之一，所以有共享性、开放性特征展现，且社会群众能够以自身需求为依据，通过互联网环境进行相关
数据信息的搜索，保障用户多元化需求得到充分满足[1]。

1.3交流性特征
数据信息的交流性特征也较为突出，且受这一特征影响，用户能够借助网络
环境，基于数据信息的高效利用，达到交流、沟通目的。

此时，以往人和人之间
交流中时空方面的局限性得到了突破，随之人与人之间的多向互动逐步形成。

1.4预测性特征
大数据时代面对着多元化的海量信息，用户能够基于数据挖掘工具和技术的
高效利用。

对数据信息间的关联性及变化规律等进行挖掘，此时自然能够精准预
测相关事件发生概率和结果，所以说预测性也是大数据时代数据信息的显著特征
之一。

2大数据存储与处理技术分析
2.1聚类分析技术
在处理数据信息的过程中，较为重要的技术类型之一就是聚类分析技术，该
技术能够重构并分析复杂性较强的事物，使复杂事物的具体性、形象化特征充分
凸显。

与此同时，也能够以数据具体性质为依据来科学划分数据[2]。

大数据时代，数据信息数量较为庞大，而面对此类数据信息时，用户要想以自身需求为依据，
将其中有价值的信息提取出来，就可应用该技术来分类、分析模糊数据对象。

目前，聚类及模糊聚类为最常用的聚类分析技术类型，其中后者利于模糊数据分类
整体效果的提升，在具体应用以上两类技术时有差异存在，但均可保障数据分类
目的的实现。

2.2特征性数据分析技术
该种数据分析技术主要是整合并分析数据信息，同时开展特征性的数据分析
工作，进而针对更有价值的数据信息进行挖掘。

与其他数据分析技术相比，此种
数据分析技术的显著特征为快捷性、全面性。

具体应用该技术时，相关人员能够
基于人工神经网络的应用来收集数据，同时也能能够在数据终端进行神经网络的
搭建，以保障更多数据信息的收集目的有效实现[3]。

在此基础上，基于遗传基因
算法的应用，可深入分析数据信息，促进数据信息处理、分析工作效率、水平的
提升。

2.3信息保护技术
大数据时代，人们开始越来越重视数据信息的安全性，而随着大数据技术水
平的日益提高，也进一步突出了网络系统方面存在的安全隐，一旦系统出现安全
漏洞问题，数据信息遗漏及丢失现象极易出现。

而借助信息保护技术，可促进数
据信息安全性、可靠性的提升，此类技术是以数据加密及身份认证分析等技术为主，借此来保护计算机数据信息的安全性，促进数据信息处理标准、要求的提升，为数据信息传输及转化、处理中的安全性、准确度保驾护航。

而依托信息保护技术，在信息系统的安全检查上加强力度，同时定期更新并升级安全管理软件，可
促进网络环境安全性水平的大幅度提升。

2.4云存储技术
在科技水平日益提高的背景下，云计算、大数据技术开始越发完善、成熟，
此时云存储方式开始逐渐取代传统硬盘数据信息存储方式，如360云盘、百度网
盘等，均可存储用户所需的数据信息，且此类存储工具的存储空间较大，也能够
基于这些存储媒介的应用来传输数据信息[4]。

应用云存储技术时，计算机能够借
助虚拟数据流的方式向云端服务器存储用户的数据信息，而用户以自身需要为依据，可利用电脑或手机等设备，于云端服务器上检索信息类型，此时即可在庞大
数据信息量的数据库中，快速、准确获取所需。

对比传统数据信息存储和查阅模
式来说，云存储技术的便捷性、快捷性优势更为突出，利于用户信息搜索时间的
节约，也能促进搜索效率、搜索针对性的提升。

2.5分布式文件系统
文件系统管理的物理存储资源并非与本地节点相连，反而是借助计算机网络
来连接节点的一种数据存储技术就是分布式文件系统。

该系统的衍生系统就是HDFS，其存储数据时能够以文件形式来达到数据存储目的，在大数据问题处理中
更加适用，且进行文件存储的过程中，能够将一个文件向多个数据块方面进行划分，之后再进行存储，这一过程每一数据块具备相同大小。

HDFS衍生系统的构成
部分为Name Node和Data Node，其中前者的功能主要包含两种，即客户端数据
请求对象、管理文件系统的名字空间；后者承担的责任是针对保存在此节点的数
据信息进行管理，同时也承担着客户端写数据请求的职责。

2.6 NoSQL数据库
目前，MySQL、Oracle等传统数据库的应用仍然较为广泛，但值得注意的是，在大数据时代，面对暴增的数据量，也进一步提高了对数据库的要求，此时传统
数据库的可扩展性已经无法保障当下数据发展现状的充分满足，随之数据存储中
开始逐步应用NoSQL数据库。

该种数据库主要有四种类别之分，即键值存储、列
存储、文档、图形四种数据库。

与传统数据库相比，此种数据库的不同之处主要
体现在以下方面：第一，不同的存储结构。

NoSQL数据库的显著特征就是存储是
以非结构化为主；而对于传统数据库来说，是结构化存储数据库之一。

第二，不
同的关系模型。

NoSQL数据库是以多维关系模型为基础；传统数据库需要进行一
系列的数据操作，如交、并等。

第三，与传统数据库相比，新型数据库的显著优
势为支持分布式且扩展性较强，同时在大数据的读写方面也具有较强能力，所以
大数据时代该种数据库的适用性较强，能够更好地存储数据。

3结束语
大数据存储及处理技术的优势十分显著，利于存储及处理科学性、有效性、
可靠性的提升，也能为数据信息安全保驾护航。

所以，在大数据时代，要想进一
步拓宽计算机信息技术的发展空间，必须要深入研究大数据存储及处理。

参考文献：
[1]胡圣哲.大数据存储与处理技术探究[J].消费导刊,2017(33):111.
[2]于汶雨.大数据时代背景下数据的存储与处理技术分析[J].数字化用户,2019,25(42):80.
[3]卞咸杰.大数据时代档案信息资源共享平台数据存储系统的设计与实现[J].档案与建设,2021(2):20-25.
[4]周亮,胡广宗,袁祖根.基于PCM的大数据存储与管理初探[J].军民两用技术与产品,2017(8):101.。