互联网大数据采集与处理的重点技术

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　　摘要：本文将通过分析当下互联网环境下的数据特点，探讨互联网大数据采集和处理的一些相关技术，并对不同技术在数据分析中起到的作用进行分析，对未来的发展进行预测。
　　[关键词]互联网大数据采集处理计算模式
　　随着互联网技术的迅速发展，大数据的各项技术应用模式也变得更加复杂，同时也便捷了人们的生活和工作。因而，需要我们合理地利用大数据并对其进行精确管理，使其更好地为社会服务。互联网大数据已融入到政治、经济、文化、外交以及军事等不同领域之中，也与我们每个人的日常生活息息相关，对数据进行甄别，从而有效利用，是数据信息处理过程的重要一环，影响深远。
　　1互联网大数据的采集方法
　　1.1传感器
　　传感器方法主要是通过测试一些物品的物理特性，通常情况下包括物体的音量，湿温度，电压等等物理符号信息，采集完毕后将这些数学值转变为一些电脑能够准确识别的信号，然后上传到数字终端进行归纳，完成数据的工作。
　　1.2系统日志采集方法
　　一般来说，数据源系统能够产生系统的日志文件数据，用来对数据源发生的各项操作过程进行实时记录，比如一些web服务器记录的用户访问行为和网络流量的实时监管和金融软件的股票记账等。许多的互联网企业都有自己的海量数据采集工具，多用于系统日志采集，如Hadoop的Chukwa，Cloudera的Flume，Facebook的Scribe等，这些工具均采用分布式架构，能满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求。
　　1.3Web爬虫
　　网络爬虫是指为搜索引擎下载并存储网页的程序，它是搜索引擎和web缓存的主要的数据采集方式。通过网络爬虫或网站公开API等方式从网站上获取数据信息。该方法可以将非结构化数据从网页中抽取出来，将其存储为统一的本地数据文件，并以结构化的方式存储。它支持图片、音频、视频等文件或附件的采集，附件与正文可以自动关联。数据类型十分的复杂，同时产生数据的方法和路径也在不断增多，数据的表现形式自然更为多变，由原先简单的文字、图片和视频转变为一些更为复杂的保留信息和具有时空信息价值的抽象信息。
　　2互联网大数据的处理技术
　　如果要把数据处理应用到一些处理其他领域的辅助资源，就需要极高的数据处理和价值提取价值，相对于当下的数据处理技术来说是一个巨大的挑战。现在比较流行的数据处理方法主要是批处理和流处理模式，这两种处理模式相对应的是静态数据和动态数据这两种不同的数据形式。
　　2.1批处理
　　对待静态数据主要是先对原始用户的数据进行分块释义，然后通过不同的任务处理区来进行工作，得出最终结论。这一技术在文本处理等领域运用的尤为广泛。这种批处理的技术对于那些先进行存储，然后进行计算的大数据来说十分适合。另一方面，交互式的数据分析系统则是去处理一些实时数据的另一个有效方法。
　　2.2流处理
　　对那些实时数据进行处理，交互式的数据处理方法相对与流式而言更加灵活多变，易于控制，处理的结果也更加方便进行读取，常见的应用实例是一*些服务器的实时日志信息采集，网络上PB级数据的处理时间縮短到秒级，所以要求对这些实时数据的处理能够更加迅速和准确，这些是流数据处理的核心处理方法和目标。由于当下电子设备的技术革新和普遍应用，更多的图像和音视频信息出现在信息源当中，由于其自身就能够表现出数据特点和事物联系。图数据耦合的特性对图的规模日益增大达到上百万甚至上亿节点的大图数据计算提出了巨大的挑战，于此同时，一些图片数据源的关键字查询技术和图片的存储挖掘技术之间都有着共通之处，图数据的处理系统要对不同的图数据进行正确的分割和计算，运用写好的互联网模型来批量处理现在的大数据，这种技术已经在网络安全和公共安全领域已经运用的十分广泛了，比如通过大数据处理对一些用户感兴趣的内容进行微博的推荐阅读、微信的公众号推荐和如今一些视频流量软件和平台的用户视频选取推送等技术都是此类技术，在社会安全和公共安全方面，对一些可能存在的用户异常操作进行错误报告，医院内对病人的身体情况进行语义进行分析和协助，一些物联网系统则是通过用户的使用习惯对连接的物理装置进行实时操控，还有一些交通管理，环境管理和生物传感，物流快递和物流车辆形式的路线规划等领域有着广泛的应用。
　　3大数据发展展望
　　各种处理大数据的方法和技术在进行不断地革新，国内外的各类互联网企业也在对大数据处理的专业化架构技术进行研发。对开源系统进行优化，增大开发的规模，降低开发成本，强化开发的专业化程度，数据处理的模式多样化程度增加，有利于大数据在物联网环境下的良性发展。大数据的处理可以通过机器深度学习挖掘的进行实现，所以机器的深度学习是现在大数据信息分析的基础，将一些碎片化的信息结构整合成一个完整的数据源，来反应信息表达事物的全貌，增加大数据挖掘的深度。可视化技术不仅仅是数据分析的关键技术也是展现通过数据挖掘产生的数据结果的重要手段，通过强可视化辅助决策可以对大数据分析的准确性、有效性和对于人们能否及时获得决策信息非常重要。可以预见，将来大数据平台会以一种前所未有的方式改变着各行各业。
　　4结束语
　　综上所述，互联网的大数据采集与处理和信息计算方式息息相关，如何提高信息计算方法和机器建模的数据挖掘手段，对于提高数据采集的质量和速度都有着重要的意义，面对越来越复杂的数据，仅仅依靠一种数据处理方式也是远远不够，只有针对不同的数据类型，数据产生途径和数据特点进行分类处理，合理地综合运用各种不同地信息处理方式，才能够有效地处理数据。在实际地应用意义方面，大数据的采集和处理技术也有着广阔的应用价值，国内外对于该领域的研究尚且不完善，在该领域占得先机，对于我国的数据应用和处理有着重要的意义，产生对社会各层有益的影响。
　　参考文献
　　[1]王映丽，大数据时代的计算机信息处理技术分析[J].电脑知识与技术，2018，v.14（10）：52-53.
　　[2]何文韬，邵诚.工业大数据分析技术的发展及其面临的挑战[J].信息与控制，2018，47（04）：398-410.
　　[3]王建昆，大数据分析技术在采集运维业务中的应用[J].中国新通信，2018，v.20（12）：107.
　　[4]王健，杨清银。大数据分析技术在用电信息异常分析中的应用[J].自动化与仪器仪表，2018（03）.
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