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如今，大數據技術在計算機信息系統中的應用日趨成熟，且逐步演化為主流發展趨勢。應用大數據技術可以通過計算機信息系統分析事物的演變進程，進而不斷提升知識層次。由此可知，全面探究大數據技術在計算機網絡信息管理中的實踐應用具有實際意義。
1大數據時代的基本概念
大數據時代是指海量的數據信息逐步由單一化過渡到多元化的發展進程，數據信息更新速度持續加快，數據信息獲取渠道逐漸增加，且數據信息的成本不斷降低。大數據時代的基本特征就是數據信息的海量化與多樣化。近年來，大數據技術逐步被拓展應用到各個行業領域，如企業管理、臨床醫療、教育培訓等。但隨著大數據技術應用范圍的擴大，計算機網絡的信息安全問題也成為社會各界關注的焦點。近年來，關于網絡犯罪的新聞報道屢見不鮮，這對社會治安構成了極大的威脅。由此，構建良好的網絡環境，保證數據信息安全性，也成為各相關部門致力探究的新課題。大數據技術的戰略意義不在于掌握海量數據信息，而在于對數據信息的專業化處理。如果將大數據比作一類社會產業，只有不斷提高數據信息的加工處理能力，才能充分挖掘數據信息的利用價值，提升增值空間，確保產業盈利。
2大數據的核心技術
大數據的核心技術涵蓋了數據收集、存取、基礎框架構建、處理、統計分析、挖掘、模型預測與結果呈現這幾方面。各類核心技術優勢特征各異，均發揮著重要作用。
2.1數據收集技術
在大數據的整個生命周期中，數據收集是首要環節。根據映射規約（MapReduce）對大規模數據集的并行運算可知，大數據的采集主要是通過管理系統、WEB信息系統、物理信息系統及科學實驗系統這四部分實現的。
2.2數據存取技術
根據大數據的類型，采用對應的技術路線，主要包括如下三類：第一類，大規模大結構化數據；第二類，半結構化和非結構化數據；第三類，結構化與非結構化混合數據。
2.3基礎架構
按照存儲途徑差異可劃分為云存儲和分布式文件存儲等類別。
2.4數據處理技術
針對不同數據集合的結構形式，如文件、XML樹、關系表等，突出數據的異構性。對于各類異構的數據集而言，要實現集成處理與整合處理，將來自于不同數據集合的數據信息整合成一個新的數據集，為查詢與分析提供便利條件。
2.5統計分析技術
該技術包括假設檢驗、特征檢驗、關聯分析、卡方分析、距離分析、逐級回歸、曲線分析、因子分析、對照分析與獨立技術等內容。
2.6數據挖掘技術
當下，盡管現有的數據挖掘技術與機器學習技術已取得了良好的應用成效，但仍需進一步完善，還需全面開發數據網絡挖掘、特異群組挖掘與圖挖掘等新型數據挖掘技術。突破以用戶為基準的數據連接模式，使大數據挖掘技術兼顧網絡行為分析、用戶興趣分析與主觀情感分析等內容。
2.7模型預測技術
該技術包括構建預測模型，仿真模擬。2.8結果呈現該環節內功能為形成標簽云圖與關系圖。
3大數據技術在計算機網絡信息管理中的應用
3.1云計算技術的實踐應用
云計算技術在計算機信息系統中作用的發揮，需要通過網絡計算模式及集中處理技術來實現，通過兩者的有效配合，構建數據模型，對數據信息進行集中處理，并將其遷移到云端內，進而大幅度降低計算機信息系統的信息處理成本。基于云計算技術，技術服務軟件可以利用無線局域網自動產生相應的移動數據網格，形成閉環式信息反饋處理模型。
3.2數據備份技術的實踐應用
在新時代背景下，商業環境越來越復雜，企業應以多方面為切入點，一是加大信息數據的保護力度，做好信息數據的備份工作，拓展系統的容錯空間；二是構建完善的容災系統，對數據信息實行擇優篩選，并實現分類保護和存管，進而減少危險的發生，提升數據利用率。當下，絕大多數企業都對數據備份缺乏重視。據相關社會調查結果顯示，應用數據備份系統的企業不足20%，而同時應用數據備份系統容災系統的企業不足5%。由此可知，企業對數據備份系統與容災系統的應用缺乏客觀認知。為此，要在全國范圍內推廣數據備份技術，加強企業的信息保護。與此同時，要想確保企業信息的絕對安全，還需在數據定期備份的基礎上，全面掌控備份細節。一些企業認為只要將數據拷貝到優盤中就是進行數據備份，而這種錯誤的思想觀念也在很大程度上增加了企業信息資源的安全隱患。在數據備份中，應用最多的存儲介質為移動硬盤、磁帶和U盤這三種。企業要結合實際需求，選擇對應的數據存儲介質。同時，盡量做到異地存放，在存放地點配置完善的計算機裝置與遠程通訊裝置，以便在發生突發狀況時，快速啟動數據備份系統，防止數據丟失。另外，還應將數據備份系統與企業管理系統予以有效連接，提升損壞數據的恢復效率，保證企業相關工作的有序進行。再者，在數據備份中，除了將數據信息移動到移動硬盤內外，還可通過遠程技術的應用將數據信息實施壓縮處理，制成光盤予以保存，且單獨管理，加強企業信息的安全性。企業在發展中會構建完善的信息數據庫系統，其不僅起到信息存管的作用，也實現了信息數據的備份，不過在使用中，應對數據庫內的信息實行及時的更新和完善，確保在突發狀況發生時，工作人員可從數據庫內及時調取已被損壞的信息數據，恢復企業的運營，降低損失的形成。數據備份也可實現對數據庫的動態追蹤及文件的全面監管，在備份機上動態更新監控日志，并自主更新備份磁盤?？偠灾?，企業可以結合實際發展情況，制定完整的數據備份方案，以加強整個系統的可執行性，充分發揮優勢效能。
4Hadoop系統的實踐應用
Hadoop系統具有拓展性強，投資成本低等優勢特征，故而被廣泛應用到各個行業領域，并取得了良好的應用成效。對于Hadoop系統來說，無論是哪一類數據結構類型，都可以存儲大量的數據信息，并且不會與數據倉庫系統出現任何排斥現象。如鐵路貨運中，因其具有數據類型冗雜、資源整合難度大、投資成本高等問題，在實際管理中，可應用Hadoop系統可以協調解決鐵路運輸信息傳導方面的問題，滿足實際需求。Hadoop系統和鐵路運輸數據倉庫的有機整合，可以形成完整的貨運大數據分析平臺。且通過Hadoop系統的應用，可對信息數據實施分類存管和備份管理，簡化數據信息的整合流程，降低管理難度，提高時效性與準確性。另外，Hadoop系統在信息數據的整合與集中管理中還具有特殊的透視功能，不僅能夠提高零部件的協調運作效率，也可以充分發揮優勢效能，滿足數據資源處理與共享需求?？v觀行業發展現狀，Hadoop系統的開發已逐步進入完善階段，各功能組件分工明確，并逐漸形成一整套功能完備的大數據信息分析平臺應用系統。
5結束語
綜上所述，伴隨時代的發展與科技的進步，大數據技術逐步拓展應用到各個行業領域，其在網絡信息管理中優勢突出，這有效增大了網絡安全系數，進而推動了現代化信息產業的良好發展。
參考文獻
[1]姜文軍.大數據時代下計算機網絡信息安全問題探討[J].網絡安全技術與應用,2018.
[2]潘泰才,彭宇.大數據背景下的計算機網絡信息安全及防護措施[J].數字通信世界,2018,162(06).
作者:羅新曼 單位:臨汾職業技術學院計算機系
