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基于大数据的信息系统关键技术研究
信息技术的进展推动了物联网技术、移动互联网技术、云计算技术等现代数字信息系统的全面进展,使得信息的猎取途径和猎取量产生了几何性的增长,且猎取数据和存储数据的成本都有了显著降低。这些海量数据在极大地促2
基于大数据的信息系统关键技术研究
信息技术的进展推动了物联网技术、移动互联网技术、云计算技术等现代数字信息系统的全面进展,使得信息的猎取途径和猎取量产生了几何性的增长,且猎取数据和存储数据的成本都有了显著降低。这些海量数据在极大地促进数据信息处理与分析方式转变的同时也提升了数据结构的简洁度。如何从大量简洁数据中提取有用信息并对其进行组织和管理已经成为当前信息系统的重点关注内容之一。
1大数据的定义与特性概述
目前来说,大数据并没有一个标准的统一的定义,但是其与海量数据之间存在特殊明显的区分,即大数据是海量数据中的有价值数据信息的集合,包含了针对数据的处理行为,且各数据之间存在确定的关联,具有挖掘和分析价值,需要应用特定的数据管理与分析技术对其进行处理。
其核心技术又可分为处理和分析两类,每一类中又包含多种数据处理技术,如数据挖掘技术、模式识别技术、信号处理技术、数据库技术、云计算技术、可视化技术、分布式技术等。
综合来看,大数据之所以在信息系统中得到了广泛的重视和应用,主要是由以下几方面特性准备的。
首先是大数据的普遍性。信息技术的进展使得人们的生活、工作、学习中产生了大量的数据信息,统计分析结果表明,全球所产生的数据量正在以每两年翻一倍的速度增长,而新技术和新争论方向的拓展和开发又使得数据的生产成本、存储成本、处理成本等都得到了大幅度下降,大数据已经被普遍应用到目前的数据信息分析与处理过程中。
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其次是大数据技术对企业进展的重要性。大数据使用数据挖掘技术、聚类分析技术等对企业进展过程中产生的海量数据进行分析、挖掘和整合,能够从中提炼出对企业具有乐观推动意义的价值信息,该信息对于提升工作效率,改善决策过程,推动业务开展等具有特别重要的意义。
再次大数据是必定的进展趋势。大数据所能够制造的价值越来越明显,从中所能够猎取的信息也越来越丰富,无论是个人还是企业,甚至是国家,都将大数据作为了重点对象进行应用和争论。
2基于大数据的信息系统关键技术分析
基于大数据的信息系统所具有的具体功能千差万别,系统结构简洁多变,但是对其进行抽象可将其分为如下几部分关键技术:分布式的大数据存储技术、分布式的大数据处理技术以及海量数据运算与管理技术等。

数据存储与管理是大数据应用的基础之一,但是传统的数据文件管理系统不适用于大数据信息系统,需要依据实际应用需求进行设计与分析。目前应用比较成功的文件管理系统技术主要集中在具有海量用户的互联网企业中。GFS文件管理系统是由Google所提出和应用的一类数据文件管理技术,该技术使用大量的廉价服务器搭建了一个可扩展的文件管理系统,数据可以被存储在不同的服务器中。
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可以看出该管理技术通过分块存储、关联链接、追加更新等对数据进行存储与管理,但是对于大文件的管理与存储,该技术存在确定的不足,为弥补和完善该不足,多个类GFS文件管理系统被开发应用到大数据管理中。这些技术通过增加缓冲层、使用内存加载部分元数据的方式提升