大數據采集與處理技術研究

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隨著互聯網技術的迅速發展，大數據的各項技術應用模式也變得更加復雜，同時也便捷了人們的生活和工作。因而，需要我們合理地利用大數據并對其進行精確管理，使其更好地為社會服務。互聯網大數據已融入到政治、經濟、文化、外交以及軍事等不同領域之中，也與我們每個人的日常生活息息相關，對數據進行甄別，從而有效利用，是數據信息處理過程的重要一環，影響深遠。

1互聯網大數據的采集方法

1.1傳感器

傳感器方法主要是通過測試一些物品的物理特性，通常情況下包括物體的音量，濕溫度，電壓等等物理符號信息，采集完畢后將這些數學值轉變為一些電腦能夠準確識別的信號，然后上傳到數字終端進行歸納，完成數據的工作。

1.2系統日志采集方法

一般來說，數據源系統能夠產生系統的日志文件數據，用來對數據源發生的各項操作過程進行實時記錄，比如一些web服務器記錄的用戶訪問行為和網絡流量的實時監管和金融軟件的股票記賬等。許多的互聯網企業都有自己的海量數據采集工具，多用于系統日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，這些工具均采用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日志數據采集和傳輸需求。

1.3Web爬蟲

網絡爬蟲是指為搜索引擎下載并存儲網頁的程序，它是搜索引擎和web緩存的主要的數據采集方式。通過網絡爬蟲或網站公開API等方式從網站上獲取數據信息。該方法可以將非結構化數據從網頁中抽取出來，將其存儲為統一的本地數據文件，并以結構化的方式存儲。它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件與正文可以自動關聯。數據類型十分的復雜，同時產生數據的方法和路徑也在不斷增多，數據的表現形式自然更為多變，由原先簡單的文字、圖片和視頻轉變為一些更為復雜的保留信息和具有時空信息價值的抽象信息。

2互聯網大數據的處理技術

如果要把數據處理應用到一些處理其他領域的輔助資源，就需要極高的數據處理和價值提取價值，相對于當下的數據處理技術來說是一個巨大的挑戰?，F在比較流行的數據處理方法主要是批處理和流處理模式，這兩種處理模式相對應的是靜態數據和動態數據這兩種不同的數據形式。

2.1批處理

對待靜態數據主要是先對原始用戶的數據進行分塊釋義，然后通過不同的任務處理區來進行工作，得出最終結論。這一技術在文本處理等領域運用的尤為廣泛。這種批處理的技術對于那些先進行存儲，然后進行計算的大數據來說十分適合。另一方面，交互式的數據分析系統則是去處理一些實時數據的另一個有效方法。

2.2流處理

對那些實時數據進行處理，交互式的數據處理方法相對與流式而言更加靈活多變，易于控制，處理的結果也更加方便進行讀取，常見的應用實例是一些服務器的實時日志信息采集，網絡上PB級數據的處理時間縮短到秒級，所以要求對這些實時數據的處理能夠更加迅速和準確，這些是流數據處理的核心處理方法和目標。由于當下電子設備的技術革新和普遍應用，更多的圖像和音視頻信息出現在信息源當中，由于其自身就能夠表現出數據特點和事物聯系。圖數據耦合的特性對圖的規模日益增大達到上百萬甚至上億節點的大圖數據計算提出了巨大的挑戰，于此同時，一些圖片數據源的關鍵字查詢技術和圖片的存儲挖掘技術之間都有著共通之處，圖數據的處理系統要對不同的圖數據進行正確的分割和計算，運用寫好的互聯網模型來批量處理現在的大數據，這種技術已經在網絡安全和公共安全領域已經運用的十分廣泛了，比如通過大數據處理對一些用戶感興趣的內容進行微博的推薦閱讀、微信的公眾號推薦和如今一些視頻流量軟件和平臺的用戶視頻選取推送等技術都是此類技術，在社會安全和公共安全方面，對一些可能存在的用戶異常操作進行錯誤報告，醫院內對病人的身體情況進行語義進行分析和協助，一些物聯網系統則是通過用戶的使用習慣對連接的物理裝置進行實時操控，還有一些交通管理，環境管理和生物傳感，物流快遞和物流車輛形式的路線規劃等領域有著廣泛的應用。

3大數據發展展望

各種處理大數據的方法和技術在進行不斷地革新，國內外的各類互聯網企業也在對大數據處理的專業化架構技術進行研發。對開源系統進行優化，增大開發的規模，降低開發成本，強化開發的專業化程度，數據處理的模式多樣化程度增加，有利于大數據在物聯網環境下的良性發展。大數據的處理可以通過機器深度學習挖掘的進行實現，所以機器的深度學習是現在大數據信息分析的基礎，將一些碎片化的信息結構整合成一個完整的數據源，來反應信息表達事物的全貌，增加大數據挖掘的深度?？梢暬夹g不僅僅是數據分析的關鍵技術也是展現通過數據挖掘產生的數據結果的重要手段，通過強可視化輔助決策可以對大數據分析的準確性、有效性和對于人們能否及時獲得決策信息非常重要?？梢灶A見，將來大數據平臺會以一種前所未有的方式改變著各行各業。

4結束語

綜上所述，互聯網的大數據采集與處理和信息計算方式息息相關，如何提高信息計算方法和機器建模的數據挖掘手段，對于提高數據采集的質量和速度都有著重要的意義，面對越來越復雜的數據，僅僅依靠一種數據處理方式也是遠遠不夠，只有針對不同的數據類型，數據產生途徑和數據特點進行分類處理，合理地綜合運用各種不同地信息處理方式，才能夠有效地處理數據。在實際地應用意義方面，大數據的采集和處理技術也有著廣闊的應用價值，國內外對于該領域的研究尚且不完善，在該領域占得先機，對于我國的數據應用和處理有著重要的意義，產生對社會各層有益的影響。

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作者:蘇文偉 耿貞偉 單位:云南電網有限責任公司信息中心