基于云计算模式的大数据处理技术

2021-11-24王建军闫洪利姜子琛颜蜜蜜岑芸芸

商品与质量 2021年40期

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济南轨道交通集团有限公司山东济南 250014

1 相关理论基础

1.1 云计算技术

云计算技术是我国服务范围最广的计算技术，它通过运用集中式远程计算机资源池进行数据的存储、计算，以按需分配的方式为用户提供相应的服务。云计算以其超强的计算能力，超高的服务质量，超大的存储空间，在诸多数据处理技术中体现出巨大的优势。其特征主要表现在：①透明化。云计算的资源池对每个用户都是透明的，并且保证数据的开放性；②无限制。云计算可以为计算机系统提供不受任何时间限制、行业限制的服务，允许各行业根据需要科学选取合适的计算模式，以期得到更精准且有效的数据信息；③便捷性。数据获取方便快捷，成本较低，为用户处理数据节省时间，提升数据处理的效率；④灵活性。云计算提供灵活的服务与方式。可根据用户需求选择合适的计算方法，提供针对性服务，更能提升用户的满意度[1]。

1.2 大数据技术

大数据技术能够对海量信息进行获取、组合和传输。通过大数据技术，可以有效收集结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。数据集的规模大幅提升，从TB级到PB级，有效增大了数据容量。大数据的主要特征可以用“5V”来描述，即：Volume、Velocity、Variety、Veracity、Value。大数据的应用主要包括三个架构：①融合化架构。这是一种客户机/服务器的架构模式。在此架构下，服务器起主导作用，管控应用系统，进行数据调度及逻辑处理等操作；②分散式架构。此架构中，由不同客户端来进行系统的管控及管理。由于客户端的自治，使其更具备扩展性和灵活性。但这种分布存储与操作的模式，给数据的储存和维护带来了一定的困难，在用户注册时容易出现数据错误等提示问题。③混合式架构。此架构很好地结合的前两种架构的优势，由服务器负责数据信息的分发与传播，客户机则主要实现用户数据的交互[2]。

2 云计算与大数据处理技术实现的关键技术

2.1 大数据采集技术

按照不同采集方法，划分大数据采集问题，例如分布式采集、集中式采集等。不同方法都具备优势与不足，通过以下方法优势做好分析。集中式收集，可以掌握控制各类数据；分布式采集的灵活性高。在大数据采集时，不仅要收集企业内部数据信息，还需要采集企业之间数据信息，在企业内部设置不同服务器，存储企业共享数据。通过分布式计算方式，可以同时使用多种采集方法，全面提升数据收集水平。对于企业内部，可以应用集中式采集方法，企业之间通过分布式采集方法；针对中心服务器组织，可以应用分布式采集法。联合不同结构类型划分大数据类型，包括结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。在收集数据信息时，应当按照系统要求，科学分析数据种类。依照系统种类，全面展现出云计算技术优势，例如扩展和容错等，以此提升信息同构化，完成数据对接。

2.2 大数据存储技术

传统数据存储为单结点仓库，容量空间较小，对于新时期数据，已经不具备承载性能。虽然拥有视图能力、索引能力，但是会受到空间约束，无法满足社会发展需求。在新历史时期下，传统数据运行速度缓慢，无法满足现代社会数据分析与处理。重点分析云计算技术，采用列式数据存储方式，准确区分数据属性，按照不同属性，分类存储不同数据。通过查找属性方式，可以及时获取所需数据，明显提升数据处理水平，凸显出系统功能性。按照不同属性分类，可以涵盖其他特征。按照相似程度，确保数据属性排列的科学性。在查询不确定属性时，技术掌握相似属性，便于后期查询数据，巩固基础。同时可以获得数据压缩效果，降低错误查询所致不良影响[3]。

2.3 大数据联机分析

大数据联机分析技术是大数据系统的核心。在此阶段，系统需要对获取的大量繁杂数据进行分析，在关键部分进行决策分析，并将实际结果反馈给用户。一般情况下，大数据联机分析时应以分析综合性数据作为切入点，构建多维度模型，从而得到整体数据分析结果，为用户提供决策性参考。大数据联机分析还可以实现多种数据的同时处理，从而有效提升数据处理的效率。

2.4 大数据可视化技术

大数据可视化技术，将云计算技术作为数据挖掘技术，从复杂数据中，识别高价值信息。通过服务方式，向用户提供数据信息。通过云计算技术，可以分析复杂数据，高效处理数据程序，以此作为切入点，在总体数据上放置原始数据，深入挖掘价值信息。云计算技术保障力度强，能够显著提升数据挖掘水平。在大量数据中，通过大数据技术可以挖掘重要信息，云计算技术可以汇总碎片信息，掌握内在规律，确保市场经济发展趋势分析的准确性。针对可视化处理技术，通过趋势图绘制方式，可以展示出可视化处理基础，确保数据结果具备直观性和生动性，防止企业出现决策失误。