时间：2024-01-15 14:54:22
导语：在大数据在云计算中的应用的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
【关键词】云计算 大数据 网络
云计算技术是基于网络，提供数据计算服务、存储服务的新型网络管理调度技术，统筹的将网格计算、并行计算以及分布式计算加以实现，应用到了网络数据管理中，并结合其他软件、硬件提供给用户多种服务。利用云技术，可以大幅度的提高资源利用率，这一新型的超级计算其数据非常密集，能够实现集数据存储、数据计算、服务器功能、应用软件功能、IT软硬件设备资源虚拟化。当今全球互联网的流量也在爆炸式的增涨着，云计算与大数据的应用是数据处理的重要技术。并且，随着网络技术、软件技术的发展，云技术在数据的处理中展现出了越来越多优势，如表1所示。
大数据是在云技术之上兴起的新课题，大数据往往具备以下四个特征：
（1）大量的数据；
（2）多种类型的数据；
（3）数据生成及处理速度快；
（4）大数据的巨大价值；这也就是大数据的4V特征。
并且S着基于云计算技术的大数据不断的发展，还提出了大数据的第五点特征及要求，便是强化大数据处理分析中的准确性（Veracity），目前的大数据处理已经进入了5V时代。
1 大数据的特点
大数据技术对比传统数据的诸多特性来分析，具有非常明显的差异。这些差异主要体现在数据的计算、存储以及检索等多方面。传统的数据线性特征显著，对比离散型显著的大数据而言，大数据的发散性、随机性、爆发性显得更为复杂，但是这种复杂的数据能够体现出更为客观的现象，具备更有效的价值。
2 关键技术
2.1 数据存储技术
信息数据在进行存储时的可靠性、安全性以及读写时的效率是云计算技术的基础，利用云计算技术在存储时，往往采用分布式存储，将大量的数据进行汇总并储存到集群服务器中。这种存储技术往往会对数据进行备份储存，利用先进的数据加密技术配合冗余存储能够确保数据的可靠性、安全性。以HDFS为例：
HDFS是一种分布式文件存储系统，被广泛应用在通用硬件中。这一系统具备较高的容错功能，能够在廉价设备上实现应用，并且其对数据访问的吞吐量也很大，适合应用在大数据集的处理上。HDFS系统可以进一步的实现文件系统中的数据流式读取，在大数据处理中，HDFS常被设计成能够实现平台间便于迁移的系统，这就令大数据集的应用更便捷，如图1所示。
2.2 虚拟化数据管理
云计算的主要功能在于针对大量的数据进行分布式的分析处理，并且为用户提供高效的服务，这就需要强大的数据管理能力作为支撑，而基于云计算的大数据技术在数据管理中具备虚拟化特征。将数据处理的计算机系统转换成了虚拟层，利用硬件设备资源，配合操作系统建立了这样一个虚拟的空间链接数据处理的各层级。令上下层的配合更灵活，极大程度的缩减了开销，提高了资源利用率。
3 大数据与云计算的关联
大数据的处理是将云计算技术视为一种技术平台，大数据在进行数据处理时的首选处理形式则是云计算技术，云计算为大数据的处理分析提供了最适的存储空间及计算能力，可以令大量的数据信息迅速的分析出结果，便于使用付诸现实。而云计算技术的主要功能在于计算能力，大数据则可以视为接受计算处理的对象，前者对于计算能力更为注重，后者则是更倾向于存储功能。将存储的大数据付诸应用的重点在于数据处理，而云计算恰好满足了这一功能性要求。
4 总结
大数据处理技术与云计算在信息处理中展现出了极大的潜力，结合这两种技术能够实现信息传递的高效性、准确性、大容量。在很多领域，应用基于云计算的大数据处理技术表现出强大的功能。随着网络信息技术的高速发展，信息数据的传播数量及速度都亟待提升。基于云计算的大数据处理仍需进一步的开发，并对这一新技术加以应用，相关技术的研究也是当前学术界的关注点。
参考文献
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【关键词】大数据 云计算 计算机
“大数据”这个词在世界上的地位日益显著，甚至隐约可以成为这个时代的代名词。对于数据信息的采集和处理已然成为各行各业创造经济突破的新增长点，是企业战略目标制定和实施的关键依据。大数据的概念决定了它需要在一个特殊的平台上才能够发挥作用，庞大的信息量并不是以往的单机处理系统可以“吃得消”的。而云计算平台的建立正好弥补了这一方面的短板，其新颖的信息处理模式与大数据概念有着很好的契合度。但是目前大多数研究者的目光都是集中在大数据分析上，关于大数据与云计算平台应用的研究尚处于初级阶段。不过可以预期，未来大数据和云计算平台必将成为社会的发展核心。
1 大数据和云计算平台基本概念
大数据的作用通过网络已经在生活中处处可见，它已经不是单纯的IT领域特有的研究，而是应用于社会多领域的综合性数据处理理念。大数据代表的不仅是指容量上的庞大，也代表了种类上的复杂。大数据包括交易和交互数据集在内的所有数据集，其规模或复杂程度超出了常用技术按照合理的成本和时限捕捉、管理及处理这些数据集的能力。大数据的发展突出了数据信息在社会生活中的重要，同时也对信息处理体提出更高的要求，即在更短的时间内准确地处理更多的数据，这也要求信息处理系统必须有强大的计算能力、庞大的储存量、及时的交互性。
云计算平台是一种通过互联网按需提供面向海量数据处理和完成复杂计算的平台。云计算在处理海量数据时，按照一定的准则将数据分散到不同计算机中进行处理操作，大大提高了处理速度，适用于数据密集型计算。同时云计算可以对电脑本地资源、网络资源等进行整合，为用户提供高效、安全的数据服务。
2 大数据与云计算平台优势分析
数据处理是大数据的基础要求，新时代下的“大数据”理念已经是无法用传统计算机处理方式来满足的，因而需要一种新的计算方式作为支持。容量大、种类多、价值高、更新快的特点使得大数据看起来像是一座高楼大厦，有着巨大的价值等待人们的开发利用，而云计算所提供的安全、高效的数据应用服务可以有力地支撑这座楼房。
大数据与云计算平台是一个由众多技术融合的综合体，其主要包括虚拟化技术、分布式海量数据存储与管理和分布式并行编程技术。大数据与云计算平台充分利用云计算适用于数据密集型计算的特点，很好地贴合了大数据对数据量和数据类型的要求；云计算分散到集群电脑的处理方式能够实现数据的及时调用和动态调整，达到高效、快速处理数据信息的目的；平台可以利用虚拟化处理方式对电脑本地资源、网络资源等进行整合、按照要求进行统一调度，实现信息价值最大化。同时大数据与云计算平台具有良好的相容性，能够与各种系统应用做到有效契合。以云计算为核心的数据处理平台能够满足更加复杂的操作要求，同时其容量大、运行稳定、安全性高的特点能够适应现在对数据处理的需求；大数据可以为云计算的运行提供指导，对云计算的资源进行有效的调配。
3 大数据与云计算平台的应用
3.1 对数据的有效管理
大数据与云计算平台可以将数据按照一定的准则分布到不同区域中进行处理操作。对不同的数据按照不同标准进行判别，将容量巨大的信息进行细化处理，化整为零，根据各种类型的特点对数据信息进行处理。这种管理手段十分灵活，能够保证大容量、多格式数据信息处理的稳定性；有较强的兼容性，应用范围广，可以保证跨平台多方合作的稳定性。比如，可以利用大数据与云计算平台建立一个企业信息系统，将企业内部不同业务的数据信息统一储存，采用分布式工作流和调度框架构建管理框架，在使用时通过正确的指令信息完成信息的调度、匹配及整合，减少数据管理环节出现的失误。
3.2 提供决策支持
在现代企业中，接收到数据越来越多元化，不仅数量上增加而且种类也变得繁多，大数据与云计算平台可以对这些信息做出有效的处理成为企业决策的依据。大数据与云计算平台可以在系统分析功能上设计一定程度的业务逻辑，依据企业设定标准，将提取出的相关信息整理为企业相关预测，作为企业决策的参考。大数据与云计算平台还可以提供决策模拟，对其中的数据信息进行核对校正，及时为企业提供反馈信息，方便决策的再次制定。
3.3 保障信息安全
大数据与云计算平台不仅能够快速处理数据信息，还可以提供一个安全的系统环境，保障信息不受外界破坏。在数据收集时对信息来源进行确认，在判定信息来源安全合法的情况下在允许访问，对于那些安全性未知或不合法的来源实行强制关闭以拒绝访问。在数据处理时保证数据的完整性，避免因为不适当操作导致重要数据的损坏或丢失。
4 总结
大数据与云计算的结合为数据处理打开了新的世界，在以后必然会越来越多地应用于社会的各个领域。我们应该不断加深对大数据与云计算的理解，结合实际，开发出更加先进的数据处理平台。
参考文献
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关键词：大数据；云计算；图书馆；信息资源建设
1 大数据
1.1 "大数据"的含义和分类 大数据之所以被称为大数据首先因为它的数据是海量的，而且目前随着科技发展，随着人们对互联网的依赖程度不断提高，这个海量的数据正在超速增长。其次，大数据是海量的数据被整理纳入大数据仓库里，然后对其进行分析挖掘，再利用有价值的结论进行下一步行动的决策[1]。
大数据从数据内容结构上可分为结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据即行数据，存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据，在形式上有诸如文字、数字、符号，能够用统一的形式加以标识。非结构化数据包括所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像、音频和视频信息等等，这些内容无法用简单的逻辑表达实现，分析起来也需要特别的硬软件。半结构化数据，就是介于结构化数据和非结构化数据之间的数据，它一般是自描述的，数据的结构和内容混在一起，没有明显的区分。
1.2 图书馆的"大数据" 图书馆的大数据首先包括书目数据。这些数据一般属于图书馆稳定的结构化数据，目前这些数据的使用多用SQL工具分析。对于结构化的数据，小规模的数据，目前的分析工具足可以用了。对这些数字化书目数据做分析可以反映出一个图书馆馆藏的级别、服务的对象、服务的倾向和服务的质量。
图书馆的大数据虽然以结构化数据为主，但随着图书馆新服务的开展，图书馆与读者的互动信息，以及读者面对图书馆的各种信息行为都会被记录，这些信息将成为图书馆大数据中的非结构化数据。这些动态的非结构化数据可以来自图书馆业务内容，也可以来自读者服务体验。
2 云计算
2.1 云计算的概念 云计算是并行计算（Parallel Computing）、分布式计算（Distributed Computing）和网格计算（Grid Computing）以及Internet 结合起来的新的网络资源提供模式。云计算是以虚拟化技术为基础，以网络为载体，以提供基础架构、软件、平台等服务为形式，整合大规模可扩展的计算、数据、存储、应用等分布式计算资源，进行协同工作的超级计算模式[2]。它不仅是资源的简单汇集，而且为我们提供了一种管理机制，让整个体系作为一个虚拟的资源池对外提供服务，并赋予开发者透明获取资源、使用资源的自由。
2.2 云计算的特点
2.2.1超强的计算能力 云计算由成千上万台服务器组成的集群能赋予用户前所未有的能力。用户可以拥有超大的存储和管理空间，以及超强的计算能力。
2.2.2海量的存储空间 云计算为数据的存储提供了广阔的空间，它是将大量的服务器集群共同组合在一起，形成巨大的空间，所有的数据通过云计算中心运算处理后返回给用户。
2.2.3可靠的安全保障 云计算使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务，存储在云里的数据资源丢失或硬件崩溃都不会受到影响，云计算技术存储数据安全可靠。
2.2.4便利的资源共享 由于是将大量的信息汇聚成一个整体，对于同一资源可以供多方共同使用，从而避免了资源不必要的重复，进而提高了信息资源的共享程度。同时，云计算可以针对不同应用即时应对，规模可以动态伸缩，云计算下的资源可以根据应用和用户规模增长的需要随时进行动态扩展和配置。
2.2.5良好的系统兼容 对于不同的操作系统，不同的数据格式，不同的数据库之间的数据，云计算可以通过一站式检索不同系统中的相同信息，系统之间可以无缝连接和访问。
3现阶段图书馆信息资源建设面临的问题
图书馆的数字资源包括图书馆引进或自建的，拥有磁、光介质或网络使用权的数字形态的文献资源。根据数字资源的种类可分为：电子书、电子刊、二次文献数据库和其他数据库。根据数字资源的存在形式可分为：在线资源和本地镜像资源。根据数字资源的来源可分为：购买的数据库、自建数据库、试用数据库和免费数据库[3]。现阶段图书馆都是各自为政，在建设的过程中存在着很多问题。
3.1 数字资源重复建设问题 目前，馆与馆之间数字资源的建设都是相互独立的，在建设过程中都是按照学校经费多少和专业的需求进行资源建设，一般都不会考虑其他馆的建设情况，只埋头建设自己的数字资源。这样势必造成了大量的人力、财力的浪费，从宏观的角度看不利于高校图书馆的发展。
3.2 存储及检索技术问题 随着数字图书馆的发展，图书馆的数字资源海量增加，而其数据管理、备份、存储设备能力都十分有限。同时，数字资源的图片检索技术、多语言检索、不同数据标准之间的数据交换、人机交互技术、数字图书馆所需的软件和工具等都还有待于技术上的进一步发展[4]。
3.3 信息资源共享问题 目前，图书馆资源的共享往往局限在一些对口的、接口相同的数据资源上。由于数字图书馆平台技术不统一，各馆间有的数据无法相通，这样就谈不上共享。
4 云计算在未来图书馆信息资源建设中的应用
图书馆信息资源建设的最终目的是为了满足用户的需求，提高服务质量。云计算的出现使分布在互联网中各个图书馆的资源和服务整合成为一个整体，使其服务的时间、空间、服务方式等有了无限扩大完善的可能。分析云计算的特点和它所提供的服务形式，我们可以看出，云计算的模式也适用于图书馆的数字信息资源建设。
4.1 云计算可提供图书馆海量信息资源数据存储的能力和提升数据安全。
图书馆的基本功能之一就是存储资源。随着时代的发展和科技的进步，各种信息资源呈爆炸性的增长。目前图书馆通过增加存储能力来满足日益增长的资源空间已经力不从心。云计算采用分布式存储的方式存储数据，数据不再存储在本地硬盘，而是通过网络存储在云计算系统中，可以容纳海量数据，并且不断更新和增加，为数字图书馆不断增加的电子数据提供海量的存储空间。同时，云计算采用冗余存储的方式来保证存储数据的可靠性，即为同一份数据存储多个副本。在数据管理方面，云计算使资源更加高速、高效地存取，使数据的操作频率远大于更新频率[5]。
4.2 云计算可实现图书馆的数字信息资源整合以及共建共享 云计算的一个核心内容就是对"存储内容"的整合与应用。云计算技术为数字资源的整合铺平了道路，它不仅为实现多种资源的全面共享创造了统一的信息资源平台，而且屏蔽了信息资源的不同格式，解决了各类数据库的数据标准化和接口问题。基于云计算的数字图书馆将异构分布环境下不同来源的海量数据资源进行统一整合，可以极大地提高信息资源的利用率，实现数字信息资源的共建共享[6]。
4.3 云计算可提高图书馆信息资源的利用率和信息服务的能力 云计算通过对各种资源、格式使用统一的管理平台，共享应用和数据，实现更大的网络效益。图书馆的电子资源将存储在"云"里无数服务器中，而不是存储在单独的某台计算机中。利用云计算整合跨数据库、跨地区数据能力，实现对各类型数据库的云整合，形成各类型信息资源服务云，提高信息资源的利用效率。同时，利用云计算，用户可以在图书馆任意一个角落随时随地使用已有的"云"中的资源与计算服务，这样简化和压缩了图书馆信息组织、信息服务以及信息获取的过程，提高了图书馆信息资源的利用效率和社会价值。
5 数字图书馆使用云服务需注意的问题
5.1 数据安全性与保密性 图书馆中哪些数据置于云端，哪些数据需放在本地是图书馆需研究考虑的问题。图书馆书目信息、读者个人信息、电子资源数据库等信息资源需进行梳理，然后再研究确定如何存放。关于图书馆读者信息等个人隐私方面信息，更多是政策层面的问题。
5.2 信息资源共享中的版权问题 "云"模式的数字图书馆之间通过有关协议共享彼此的信息资源，在提高信息资源共享的同时，可能因为版权问题而引发纠纷。随着数据挖掘、系统共享、信息共享技术的不断开发，置于公共云端的数字资源有可能成为信息资源共享使用中的对象而产生版权问题。所以，云计算环境下信息资源中的问题，既要保障信息资源的共享性，又要达到内容不受侵犯等知识产权问题，值得关注[7]。
5.3 网络质量问题 搭建数字图书馆的云计算服务平台时，需要考虑到网络通信能力的好坏。由于用户的访问和应用都取决于图书馆的云端服务，网络的高带宽和流畅性至关重要。云计算是客户端性能最小化、在云计算网络中完成的高效信息处理，这对云计算集群服务器的性能有较高的要求，同时，网络中通信设施也需要高性能，才能保证将云计算的服务高质量地传给需要的用户。
6结论
"大数据"是高校图书馆未来发展无法逃避的发展趋势。云计算模式的出现，给数字图书馆的发展提供了更多的技术和服务支持，把云计算运用到图书馆中，不仅可以提高资源的利用率，节约图书馆的资源，也可以给云计算带来一个新的应用领域。以信息服务工作为己任的高校图书馆，如何以"大数据"的思维重新认识高校图书馆，如何利用云计算技术将已有的数据资源进行有序组织、深入挖掘与开发，如何进一步推动数字图书馆的发展，成为高校图书馆未来发展的关键。
参考文献：
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【关键词】大数据 云计算 消防工作
近年来，随着计算机互联网技术的飞速发展，人类进入全新信息时代，而大数据、云计算掀起了信息技术领域继互联网之后的又一场新的科技革命。如何利用现代社会先进的网络技术、通讯技术以及云计算技术应用到现实消防工作中来，是新时期消防工作的切入点和突破口。
1 大数据的概念
大数据，或称巨量数据、海量数据等，当下人们使用大数据这一词语来形容信息爆炸和海量的数据处理，并将信息技术应用当更多数据的处理之中，形成更广泛的信息交流、共享以及使用。其基本特性为：数据体量巨大、类型繁多、价值密度低、处理速度快。大数据中蕴含了丰富而有价值的信息，就我们消防部队而言，如我们对社会单位消防设施实施监控，某个阶段发生异常，计算机能够自动进行预警；道路监控产生大量录像，如果有消防车需要指引，就具有实际价值，等等。Google首席执行官施密特首次提出云计算的概念：云计算将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和各种软件服务。
2 大数据在消防工作中的应用探索
在消防工作中，人员、场所、物品、水源时刻产生大量有用数据，以“物联网”技术进行采集，以“消防云端”进行汇总分析，并通过终端，分级分类为灭火救援、监督检查等工作提供信息支撑，指导工作开展，实现数据流、业务流、管理流高度融合，是消防工作的发展方向。
（1）建设消防云计算平台。海量数据的采集应用是大数据的首要前提，整合现有数据资源，并依托警用地理信息系统、语音图像综合集成系统建设纵向贯通、横向集成、互联互通、高度共享、适应实战需求的信息指挥中心，推进扁平化指挥、网格化动态管理，提升指挥调度和应急处置效能。通过开展大数据系统建设，打通业务工作与信息化应用、基层实战与机关决策之间的关节，实现数据流、业务流、管理流高度融合，使海量基础数据源源不断地汇聚到大数据平台，利用计算技术加工成有价值的信息，从而形成基础信息化与灭火救援实战化相辅相成、相互促进的良性机制，保障大数据服务基层实战作用有效发挥。
（2）实现火灾防控的自动化。大数据系统与公共聚集场所、化危品生产储运等重点单位的监控系统以及支队自动报警监控系统联网，对重点单位、人员密集场所消防控制室、消防设施实施远程监控，同消防安全重点单位和派出所列管单位户籍化信息、消防安全评估结果、单位建筑信息、地下工程数据等一并实时导入警务云消防GIS平台，在地图上直观展现各类单位概况、消防设施、建筑总体情况及城市地下、空中管网工程情况，实现对重点单位有效的动态监管，为火灾防控、灭火救人、火因调查等工作提供信息依据。
（3）实现指挥调度的可视化。基于大数据、大比例尺PGIS地图、视频监控等技术手段，将受灾报警地点全方位定位在消防GIS地图上，使报警定位更精确；“一键式调度”将警情语音数据以广播发送到中队、指挥员、联动单位，并同时调出相关预案、语音导航、交通监控引导等信息，在PGIS上加载消防营区视频、道路监控、车载GPS、无线图传等技术方式，全方位、多角度将整个灭火救援行动，以音视频形式展现在地图统一展示平台上，实现警情信息更精准、辅助决策更有力、作战全程更直观。
（4）实现部队管理的智能化。通过大数据分析和计算数据交换，对灭火救援警情、基础数据、火灾隐患线索开展分析研判，自动生成统计报表、分析图形，实现对治安形势的预警预测和基层工作的动态掌握；同时还可在不同的地点、使用不同的终端设备管理查询部队管理训练情况，促进部队正规化管理。
3 大数据在消防应用中亟待解决的问题
通过大数据、云计算技术，有效利用各类数据资源，创新实战化应急体系、拓展城市消防管理监控系统，促进部队正规化管理，实现监督管理动态化、统计分析直观化、灭火救援可视化、社会服务便民化和部队管理科技化。
（1）数据利用不足。注重数据保护，保护数据安全，为大数据时代的消防工作提供可靠网络环境，降低数据存储的安全风险。构建全方位、纵深化、专业化的安全体系，包括安全基础设施平台、安全应用支撑平台和安全网络防护平台，用大数据分析的方法去发现一些潜在的威胁，通过需求分析、风险评估、风险处理、策略评估等各种技术手段建立信息安全管理体系，建立更高的安全防范。
（2）大数据意识不强。培养数据意识和数据素养，为大数据时代的消防工作提供思想保障。随着信息技术的飞速发展，具备良好数据意识和数据素养，建立用数据决策的理念，是消防部门做好大数据时代消防工作的关键。要把大数据专业知识列入教育培训，普及大数据知识，宣传相关知识。
（3）系统资源整合度低。加强数据整合，实现数据互联互通和充分共享，为大数据时代的消防工作提供技术平台。应对大数据时代消防工作的需要，进行部门间数据统筹规划，建立应用系统之间的统一的技术和数据标准，建立数据自动传递、有效的关联和共享，消除数据孤岛，建设统一技术平台。
（4）信息技术人才缺乏。加强人才队伍建设，为大数据时代的消防工作提供优质智力支撑。大数据是一个综合性课题，需要不同层级的人才，开发和培养一支大数据人才队伍，不断提高采集、挖掘、分析大数据的能力和水平。
4 结语
运用大数据、消防云技术，有效破解当前消防工作中有限人力资源与繁重消防任务之间的突出矛盾、单一的消防主体与多元消防客体之间的突出矛盾、粗放的管理方式与民众消防需求之间的突出矛盾、传统的评价模式与现实消防需要之间的突出矛盾，必将为消防工作跨越发展插上翅膀，助力消防部队战斗力实现新腾飞。
参考文献：
[1]李强.浅析大数据在消防领域中的应用[J].通讯世界，2014（19）.
关键词：大数据技术；电力生产管理；应用前景
引言
智能电网技术发展速度加快，电力企业开始高度重视信息化建设。电力生产、营销以及服务过程中会产生较多信息数据，且不同业务系统积累的历史业务数据比较多。企业花费大量时间和精力分析、运维并管理数据，但是数据信息量非常庞大，分析处理结果无法支撑企业生产与决策，造成该结果的主要因素如下。一是通过传统方法分析和处理数据无法实现高效提炼与应用，从内部提取高价值的数据信息，无法全面性提升企业管理与决策水平。二是电力企业比较重视业务流程处理，建立管理信息系统不仅无法满足企业生产、营销以及决策的数据支持，也无法实现电力企业的长久发展。通过大数据技术，处理电力企业发展期间业务数据增长所致的潜在性问题，采用关键性技术有助于提升智能电网数据处理能力。
1电力大数据概述
1.1电力大数据内涵
现阶段，云计算技术和基础设备层快速发展，形成庞大的数据平台，即电力大数据平台。利用云计算服务访问层，结合应用软件能够为供电系统内部提供分层管理条件。电力大数据的通用性较强，大部分电力企业规划管理大数据时可以获得显著应用效果。现阶段，大数据规划主要应用分布式计算技术，确保数据查询、存储与处理，顺利完成各项任务。在建立电力大数据平台时，涉及到分析框架、调度框架以及存储框架。在调度框架内部涉及到序列传输工具、数据信息存储库、日志收集系统以及分布锁设备。高度关注数据组织与调度可以确保数据信息效率性与准确性，为存储系统和访问系统提供基础前提。
1.2智能电网关联性
智能电网与云计算和大数据技术分不开，其可以优化整合计算机技术、信息技术以及通信技术，协调配合输配电设施，有助于提升电网经济性、效率性及安全性，消除环境因素所致不良供电影响，建设新型电网架构。云计算技术和大数据技术通过网络技术快速发展，可以形成新型一体化技术，包含信息采集、监测与控制。建立大数据框架时应当发挥出云计算功能。云计算存储管理和数据分析功能强大，可以为大数据业务开展提供科学路径，云计算技术是大数据的实现前提。基于总体角度分析，智能电网、大数据以及云计算技术具备相辅相成的关系，可以提升其他技术性能与优势。
2大数据信息技术应用内容
2.1云计算技术应用
云计算技术已经成为成熟型技术，最具有代表性的就是阿里巴巴的阿里云，其属于高强度云计算工具。在电力系统中，云计算技术的作用价值显著。当前所应用的电力数据系统属于PC端系统的改良结果，只能存储和管理数据信息，无法精准分析数据信息。由于电力系统数据量比较大，服务器存储小，极易产生数据丢失问题。当硬盘容量不足时，管理员会删除部分信息数据，从而影响数据完整性，对整体分析的危害非常大。应用云计算技术之后，能够快速整理和分析电力电网数据信息，在电网规划设计时可以提供高效决策支持，使资源损耗降到最低。云计算技术的信息存储与分析功能强大，可以将日常采集数据存储到云端，在调用数据时，只需向服务器发送数据获取请求，服务端可以将数据发送至终端设备，便捷性比较高，同时可以减少资金与成本的支出。图1为云计算技术在电力生产管理中的应用表现。云端存储技术可以维护数据安全性，且电网数据涉及产业庞大，当数据信息非法窃取和泄漏后，云端数据信息可靠性高。
2.2电力监测系统应用
我国电力点分布区域比较大，无法确保每个网点的专人看管与维护。当某个网点发生故障问题时，电力大数据中心会显示出报警信息，同时显示出故障发生地点与时间。在未来发展中，可以向附近网点检修人员指派任务，整个过程为自动化方式，可以及时响应和反馈。技术人员接收到检修指令之后可以在短时间内排查和恢复电力故障，引入大数据技术后可以优化整个所有电力数据，同时实现平台分发。
3大数据技术在电力生产管理中的应用
3.1集成管理技术
在电力生产管理中应用集成管理技术时需要合并多个应用系统的数据信息，建立多功能企业应用过程。集成管理是将不同来源、格式以及特征数据在逻辑与存储介质上集中，实现系统存储系列高度集成，数据集合稳定性高，同时可以为系统提供数据共享依据。电力大数据集成管理技术涉及到其他层面技术，如数据融合集成技术和关系型数据库技术。大数据处理必须抽取和集成数据源数据，提取实体和关系，全面加强数据质量。在存储管理中必须高度重视NoSQL数据库技术，该项技术属于分布式数据存储，可以简化数据存储方式与流程，其灵活性和可扩展性较强，可以存储海量数据信息。
3.2数据仓库关键技术
在智能电网大数据技术中，数据仓库技术属于关键性技术。在数据分布层，智能电网具备海量性和分散性特点，因此数据处理难度比较大。在处理电网数据时，首先应当简化数据处理步骤，注重收集、抽取以及转换数据信息。需要注意的是，电力企业在收集数据信息时必须合理应用数据仓库技术。在应用数据仓库关键技术时，涉及到多个技术类型。其中数据抽取技术遵循实际工作需求，在海量数据源中抽取数据信息，全面加强数据信息关联性，注重应用数据转换技术可以转变抽取数据，将其作为电网直接应用数据，实时处理错误数据，维护数据信息准确性，在应用数据加载技术时需要在数据源系统中存储数据信息。
3.3数据分析技术
在电力大数据关键性技术中，数据分析技术被广泛应用到智能电网系统中。通过应用大数据分析技术可以从电力系统海量数据中找寻出潜在模态与规律，为决策人员提供参考依据。电力大数据技术属于传统数据挖掘技术的发展。由于大数据具备高速增长和海量存储特点，并且涉及到结构化、半结构化以及非结构化数据类型，因此应用大数据技术分析不同结构数据信息可以获得准确分析结果，将其作为电力生产管理依据。
3.4数据展现技术
数据展现技术涉及到可视化技术和空间信息流展示技术，对其进行应用可以提升电力大数据技术的应用质量。在电网参数和地理信息系统结合下，通过空气信息流展示技术可以充分为电网管理人员提供便利，全面了解和掌握电力设备运行状态，同时为决策提供地理信息依据。
3.5数据处理技术
在智能电网中，大数据处理技术可以高效处理数据信息，区分不同数据信息，涉及到分库、分区以及分表等区分方法。对于分库来说，遵循现有要求，可以将多次应用数据输入到不同数据库中，全面提升数据利用效率。对于分区来说，可以将通表数据载入到不同文件资料中，使大型数据表压力降低，全面加快数据访问速度，维护通表顺畅度。对于分表来说，遵循数据处理要求，可以制定多元化数据表，使单表压力降低。通过建设并行式和纵列式数据库能够确保数据加载效果，方便数据查询，提供较高便利性。
4大数据技术电力生产管理
4.1大数据技术保障电网发展及安全生产
大数据技术发展过程会影响整个电力产业发展。电力行业中蕴藏大量数据资源，数据信息价值需求比较高。国外在电力领域中开始研究相关数据信息，采用智能化和科学化电力解决方案，建立智能停电管理系统，对企业停电方案进行优化，同时为电力企业建立智能电网评估系统和投资优化决策系统。智能感知电网实时运行状态，可以帮助监督管理人员做出科学决策，同时完善电网状态智能感知系统和报警系统等。
4.2电力行业大数据分析研究
大数据潜在价值主要是物联网和智能电网高度发展的成果。通过分析电网运行趋势，联合同型号设备寿命曲线对设备健康状态进行判断，以此判断大修时机与项目，实现经济性平衡，设备可用性高。在建设智能电网时，充分发挥大数据技术的价值。通过大数据传输与存储技术能够记录电力生产、传输以及消费数据，通过数据压缩技术可以实现海量数据的最小化传输，减少空间占用量，将电力数据转变为声音或图像等，成为直观化数据。联合人机交互技术，能够科学分析和处理电力数据。
4.3大数据技术支撑能源行业优化转型
风电、太阳能以及微网分布式能源接入与前端用户用电行为关系密切。由于储能系统成本低且效率高，将其应用到配电网中，能够发挥出大数据技术支撑作用，确保能源合理分配。
1 应用型本科院校图书馆的特点
新建应用型本科院校大都是在原来高职高专院校的基础上于2000年前后升格为本科院校的，其专业建设学科建设等方面较新，注重在学术、工程基础上的强调技术和应用。图书馆作为现代高校的科研、教学、图书馆三大块之一，得到较好的发展和建设。但在资金方面存在不足状态，馆舍、图书、电子资源建设和其发展速度相对滞后。在另一方面，现今的情况是相关资源增加了，尤其是电子资源适应新的环境增加更显著，互联网得到较好的运用，故图书馆的借阅量了出现下滑之势。尤其是随着信息技术，物联网，大数据，云计算技术的发展下，如何跟上信息技术发展地方本科院校图书馆成为研究实践的重要内容。互联网的出现呈现取代传统广播电视报刊传统的作用之势，如何在“互联网+”的环境下发展应用型本科院校图书馆建设，值得研究。” 调查结果表明2010年起，国民对数字阅读方式的接触率持续上涨，2010年为32.8%，2011年为38.6%，而2012年为40.3%[1]。
传统的图书馆的功能主要体现为“藏、借、阅、管”，而由于网络、无线网、移动终端的应用，现今图书馆管理模式发生相应变化，追求在任何地点、任何时间舒适地使用图书资源。高校图书馆的发展确立了以用户为中心"以数据为根本"以图书馆为枢纽的大数据研究理念[2]。
2 大数据及其相关技术
2.1 大数据
大数据是信息技术继PC，互联网，WEB1.0，移动通信，WEB2.0之后的第五次浪潮，2012年被认为大数据的起始分水岭年。图灵奖获得者Jim Gray提出的“新摩尔定律”：“每18个月全球新增信息量是计算机有史以来全部信息量的总和”，已经得到验证。大数据的信息量大，应当是达到PB级以上。而对于大数据的定义，比较典型的描述是由NSF（美国国家科学基金会）提出的：大数据是指“由科学仪器、传感设备、互联网交易、电子邮件、音视频软件、网络点击流等多种数据源生成的大规模、多元化、复杂、长期的分布式数据集”。大数据的特点主要有4V，如图1所示：即Volume（大量），在2011年，全球的数据总量就达到1.8ZB，而到了2020年，全球数据总量将增长50倍。Variety（多样），结构性数据、半结构数据、非结构数据。Velocity（高速），是指大量实时数据流的快速收集、创建、分析、处理、传送的过程。Value（价值），量大但密度很低，需要从数据中提炼出有价值的数据和信息。现今新的计算方法，机器学习一直在提高着数据的质量和大数据的价值[3]。
大数据技术涉及大数据采集，大数据存储与管理，大数据计算模式与系统，大数据分析与挖掘和大数据隐私与安全等方面，大数据应当理解为数据采集、数据存取、数据处理、数据挖掘等相关技术的融合。云计算技术可以说是处理海量数据最为低成本和高效率解决方案，通过云计算技术，可以把海量分散的数据从手机端、电脑端及其他智能终端均传送至云平台，然后再通过一个大规模的分布式系统加以高效分析和计算，提炼出富有价值的数据和信息。
（1）大数据的存储技术采用冗余存储模式。比较有名的分布式存储技术是Google的GFS和Hadoop的HDFS，其中，HDFS是GFS的开源实现。为了达到方便管理数据的目的，大数据不再采用传统的单表数据存储结构，而是采用由多维表组成的按列存储的分布式实时数据管理系统来组织和管理数据，比较有代表性的是Google的Big Table和Hadoop的HBase，其中，Big Table基于GFS，HBase基于HDFS。
Hadoop 是一个由Apache基金会开发的，用于处理庞大数据集的分布式系统架构，其特点是高吞吐量、高容错性、硬件成本低廉、开源等，可以存储巨量数据，并通过MapReduce对巨量数据进行计算。
（2）大数据计算模式。根据大数据的特征和计算特征，大数据计算模式常用的有流式计算、批处理计算、迭代计算、图形计算等。其中的MapReduce就是批处理计算模式，它是一种分而治之的细化计算，然后将计算结果汇总的计算方式。
（3）数据挖掘计算。目前关键的大数据分析和挖掘技术是云计算技术和可视化技术。
（4）分布式数据库的使用是大数据发展的必然。
2.2 大数据来源
大数据主要有下列来源：文本文件、音频视频文件、网页及日志文件、移动设备数据、社交媒体文件。由于互联网相关技术的发展，网上信息，各种网站网页信息的应用，及其相关基础设施的应用，促进了大数据的发展。Web2.0下人们以微博，Facebook等交互?a生大量的数据，Facebook每天产生500TB的数据，而波音737横穿美国产生240TB的数据。2004年，世界进入Web2.0时代，Facebook，Twitter等社交工具的涌现。物联网，移动终端的不受地域限制的应用催生了各种活鲜的数据。云技术的发展为大数据的存储、管理、访问提供了技术保证，云计算能从大数据中挖掘出有用的信息，两者天然结合、相互促进。针对云计算中的基础设施即服务（IaaS）、软件即服务（SaaS）、平台即服务（PasS）的不同特点，对不同服务需求者提供不同的服务模式。
应用型本科院校在图书馆投入不足，而应用云技术平台，用户就可在任何地方任何时候方便地通过图书馆、或联盟图书馆的相关权限就可以服务相关资源相关数据，大大降低对本地图书馆软硬件资源的要求，及其相关维护费用。
从大数据的采集来说，大数据的采集利用数据库的方式从FRID，传感器采集数据。大数据包括结构化，半结构化和非结构化数据。
2.3 相关技术
大数据的关键技术主要包括：大数据获取，大数据预处理，大数据存储，大数据分析，大数据检索，大数据展现与应用。具体有云计算，物联网技术，移动计算技术。
云计算技术的虚拟技术，海量分布储存技术，并行编程模式，云技术平台管理技术。云计算技术，可以把海量分散的数据从手机端、电脑端及其他智能终端均传送至云平台，然后再通过一个大规模的分布式系统加以高效分析和计算，提炼出富有价值的数据和信息。
物联网技术主要包括FRID技术，近场通信技术，传感器网络技术和无线通信技术。移动计算关键技术如下：移动计算通信协议，情景感知，移?蛹扑慊肪常?无缝迁移技术。
大数据的分析、计算和储存开展研究，从大数据中找到大的价值。
大数据的解决方案必须依靠云计算技术，得依靠云计算平台的分布式文件系统、分布式运算模式和分布式数据库管理技术。
以 Google 等为代表的一些大的数据处理公司通过横向的分布式文件存储、分布式数据处理和分布式的数据分析技术很好的解决了由于数据爆炸所产生的各种问题。Google公司大数据处理的三大关键技术为：Google 文件系统 GFS（式文件管理系统）、MapReduce和Bigtable。
3 发展展望
现今图书馆的发展将发展到数字图书馆，再发展到智慧图书馆。只有这样才能实现知识个性化需求的定制化服务的要求，实现信息、知识的互联共享。另一方面，基于大数据技术，通过数据挖掘，可视化分析，分析、挖掘用户的借阅记录，形成有参考价值的信息，对读者可以提供个性化服务，读者能得到更准确有效的信息，促进图书馆及其服务效益的进步。
随着云计算技术的不断完善，为了促进大数据处理系统的功能多样化，云计算技术在大数据处理系统上得到了广泛的应用。本文重点研究了在多元因素的影响下的数据模型对大数据处理的影响，并据此提出了一种基于融合思想，采用了混合架构以及分散处理的云计算环境下的大数据处理系统的整体部署策略。
【关键词】云计算 大数据处理 融合处理
1 引言
随着网络技术的发展，以及智能设备的普及，当前的数据增长速度已经呈现爆炸式增长，大数据时代已经来临。目前专家对大数据处理系统方面的研究主要是基于云环境下的分布式部署以及网络架构的融合和动态实时数据处理这三个方面。同时也取得了一定的研究成果，对于当前的云计算环境下的大数据处理系统的发展提供了很多理论和实践基础。
2 基于融合思想的大数据处理方案分析
云计算技术模式下，人机交互和数据处理以及网络逻辑处理技术等都相对交融，处于深度融合状态。因此基于融合思想的大数据处理方案就是以融合思想为核心，将云计算技术模式下的各种分散的网络资源进行协同组织，然后再进行融合，从而充分发挥分散状态下的资源优势，形成一种整体性的比较优势，因此这种融合式的大数据处理方案的应用前景十分广阔。
在云计算技术模式下，大数据处理研究更多的着力点放在了大数据处理系统的构建、分散资源的协同以及相关的辅助技术等。从宏观角度来看，可以氛围内混合处理和混合管理两个方面。其中混合管理的核心就是研究各种无线以及有线的处理机制和数据共享、资源共享机制的管理，同时还包括了分散数据管理机制和协同机制管理等。而混合处理的研究核心则是着力于系统运行模型和相关辅助技术上。
3 大数据处理系统的应用和处理系统分析
3.1 大数据处理系统的应用
大数据处理系统的应用主要包括三个方面：
（1）基于融合式架构的应用。这实际上就是一种客户机/服务器架构模式，其中服务器主要负责应用系统的管理和控制以及相关应用的逻辑处理和数据调度等。而客户端则是专门进行人机交互，当用户想要执行数据处理分析人物时，通过客户机向服务器发送请求，然后有服务器完成并返回给客户端。这个融合式架构相对简单，且容易维护，但是服务器功能有着极高的依赖，这也往往成为数据处理系统应用的瓶颈。
（2）分散式架构。这种架构的特点就是协同控制的节点都是平等地位，并且和处理系统有关的控制和管理模块都是分散在各个客户端上。客户端拥有一定的自治属性，因此具有通用性和灵活性和可扩展性等诸多优势。但是由于数据采用分布存储和分布操作，这样在维护方面就变得较为困难，而且节点之间的实时同步和用户动态注册的应用也难以实现。
（3）混合式结构。这种结构拥有前两两种结构有点，通过服务器实现数据信息的统一维护，而客户端一方面实现信息传输功能，同时也能够和用户在某些应用方面进行充分的交互，因此能够有效减轻服务器端的压力，这样也能够消除服务器端的瓶颈。提升系统的鲁棒性和灵活性。
3.2 云计算技术下的大数据处理系统具体分析
3.2.1 系统架构
云计算技术环境下的大数据处理平台的节点主要体现下面几个特点：其一是节点分散性；其二是数据处理动态性；其三是数据来源混构性。
这个处理平台架构采用了融合式的调度执行层和任务融合调度管理，并根据处理规则和不同的参数来调整处理引擎的数据和算法组合以及计算资源。对大数据资源的数据交互和任务分工工作进行了有效融合。同时在管理层，也对业务数据进行分布式存储，提升了容错处理能力。
3.2.2 系统处理流程
系统处理流程主要是对分散状态数据进行处理，其关键就是对分散的数据进行提取，因此首先给其他应用提供数据接口。然后数据管理部分要融合数据资源，并在一定容忍度的基础下，对不同的数据处理机制进行比较，进而优势融合。最后数据处理中心则是对数据进行集中处理，然后统一分配数据资源，从而在数据中心实现数据处理的融合。
3.2.3 处理系统的部署
某信息产业园的大数据处理系统的部署是根据信息企业集群的需求，然后对现有分散数据资源进行挖掘，比如企业内部的ERP和SCM系统中的数据，通过对这些数据进行深度挖掘从而为该企业提供战略发展资源。图1就显示了这个部署图。
从部署图可以看出，在这家企业中，ERP和SCM和CRM是其数据源，然后经过服务器处理之后，分布到n个数据库，然后进行合并进入到大数据管理模块，最终能够实现数据查询和数据决策服务。
4 结语
总而言之，目前采用融合式思想，在云计算技术条件下，对大数据处理系统进行部署的研究相对较少，特别是当前的信息产业，由于其自身的解决方案并不能够实现大数据条件的比较优势，所以本文提出的融合式的大数据处理技术，有效的提升了数据利用深度，拓展了大数据处理系统的应用范围。
参考文献
[1]于戈，谷峪，鲍玉斌，王志刚.云计算环境下的大规模图数据处理技术[J].计算机学报，2011（10）.
[2]程苗基于云计算的Web数据挖掘[J].计算机科学，2011（S1）.
【关键词】大数据；计算机软件技术；应用
1引言
大数据是指将一定时期内的数据进行收集、整合、得出规律，并在此基础上进行决策，而这个工作对于技术的要求过高，很难依靠人力完成，必须借助计算机技术来完成。随着科技的进步，计算机技术在各个领域得到了广泛的应用，为企业或者国家进行大数据分析提供了便利，对经济发展起到了一定的积极作用。但是，在我国现阶段的计算机软件技术在大数据中的应用水平依旧低于国际水平，这就需要相关工作人员增强对计算机软件技术的研发，提升计算机软件技术在大数据中应用的水平，更好的满足各行各业的发展需求。
2大数据环境下计算机软件技术的几种类型
2.1虚拟化技术
虚拟化技术主要是依托资源虚拟管理实现的，通过对大数据内部资源配置进行优化，增强信息数据的处理效率和用户使用的便捷性，是计算机软件技术中一项重要技术，得到了社会各界的广泛关注。随着虚拟化技术的发展，虚拟现实技术产业应用而生，并呈现出良好的发展状态。将虚拟化技术应用到大数据中，不仅能够实现虚拟技术自身的优化创新，还能够实现虚拟化技术的良性发展。
2.2云储存技术
随着技术的发展，云存储技术在各个领域得到了广泛的应用。云存储技术是由大量的储存系统单元形成的有机整体，在将一系列功能进行有效整合的基础上实现信息资源储存，构建成人们所需要的网络数据库。在大数据环境下，应用云储存技术能够将海量的信息数据进行整理分类，为人们提供便捷的信息服务。
2.3数据采集与传输技术
在大数据环境下，计算机软件技术的应用能够实现对数据的采集和处理。计算机能够依托相应的软件和硬件装置实现数据的采集、处理、分类，并通过科学的操作将数据流进行归纳整理，在规范的传输原则基础上，将数据传输至全网。
3大数据环境下计算机软件技术的应用现状
在大数据环境下，相关的计算机技术研发人员也围绕着计算机软件技术在大数据信息库的应用进行了技术深度研究，在这个过程中，计算机软件技术在各个领域中得到了广泛的应用，为各个领域的发展带来新的发展方向。在计算机软件技术在大数据信息库的应用过程中，则需要相关工作人员具备强大的洞察力、决策力、执行力，为其应用提供有效的保障。但是，尽管我国现阶段计算机软件技术水平不断的提升，却仍然存在着很多问题，影响到了计算机软件技术在大数据信息库应用的效果，如缺乏专业人才、核心技术研究不足等问题，这就需要对国内的计算机软件技术进行革新和完善，更好的迎接大数据时代的挑战。
4大数据环境下计算机软件技术的应用对策
4.1增强计算机人才的培养力度，重视核心技术的研发
在现阶段国内计算机研发领域中，存在这人才匮乏的问题，影响了计算机软件技术在大数据信息库中的应用。因此，国家就要重视高校计算机技术专业的发展，为其提供资金支持和培养项目，不断的增强计算机人才的创新能力，使其成为市场需求的专业技术人员。另外，国家更要重视计算机核心技术的研发，提供必要的资金支持，优化软件技术测评体系，在最大程度上保证信息数据的安全性，为计算机软件技术开发创造良好的发展环境。
4.2计算机软件技术在商业领域中的应用
随着科技的发展，计算机软件技术的应用领域越来越广阔，在商业领域中也得到了广泛的应用。计算机软件技术在商业领域的应用主要是通过建立信息实时共享平台，有效的掌握客户信息，为客户提供针对性的服务，不断的增强企业的市场竞争力。因此，为有效的增强计算机软件开发技术在商业领域中的应用效果，企业需要借助网络平台对消费者各方面的信息进行采集分析，从中提炼出大量有价值的信息，有效的掌握消费者的需求，为其提供个性化的服务，增强企业的市场竞争力，实现企业的可持续发展。
4.3计算机软件技术在教育领域中的应用
随着大数据时代的到来，教育信息化的发展趋势越来越明显，而在其中计算机软件技术起到了关键的作用。教师借助信息技术辅助教学，在很大程度上突破了传统教学模式的限制，通过网络渠道为学生提供了大量的学习资源，有效的推动了教育的发展。因此，教师就要善于利用计算机软件对学生的测验情况进行数据分析，为学生提供针对性的教学服务。
5结语
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