Data Base Technique •数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 151【关键词】物联网 大数据处理 关键技术研究在当前社会物联网发展中，许多人们利用互联网等通信技术方法，通过新的手段紧密连接传感器，控制器，机器，人和物。

形成人与物，物与物互联，实现信息快速，实现远程管理控制和智能化网络。

本文现在分析了物联网中大数据的发展，并总结了它使用的关键技术。

1 物联网中大数据处理的水平和状态1.1 物联网大数据应用设计本身存在一定缺陷，缺乏与实际情况的整合影响物联网大数据在生活中应用的关键原因之一是计算机本身的关键技术设计不完善。

有些缺陷与大数据信息的实际情况无法结合。

这对大数据的保存和传播产生了不利影响。

这一点原因也是极其关键的。

同时，由于我国信息量众多，人流众多，大众对于不同信息的观众程度和好奇度提升，因此，计算机关键技术应结合应用的实际情况。

1.2 大数据处理过程的管理不与信息管理相结合计算机伴随着现代化科学技术的发展慢慢的在人们的日常生活中普及化，为人们的生活和工作提供了极大的便利。

但是，由于中国物联网大数据产业发展缓慢，它仍然属于传统的基础产业。

各种技术通常是传统的，这导致对该行业中相关管理者缺乏了解。

分配给这部分的资金投入较少，使得工作仍主要依赖人工。

此现象在我国的社会基层普遍性存在。

同时在这个过程中也耗费了很大的人力和物力以及财力。

同时领导层对该工作的重视程度不够，也就导致资金来源缺乏，很多设备供应不上，缺少高技术人才。

基于物联网大数据处理的关键技术文/陈云云1.3 物联网大数据在应用前缺乏安全的数据处理由于物联网大数据的投入使用是一个很严谨的工作，所以计算机关键技术在投入到正式应用之前，要求相关技术人员对关键计算机技术应用的各个方面进行反复检查，并将做好数据处理工作，与此同时还要对获取到的数据参数进行多维分析，进行综合考虑各个方面的具体情况，最终得出结论是否能够投入使用当中。

尽管如此，在目前我国大部分地区都只关注相关的产业进步及经济利益，完全将一些基本的安全保障忽视掉了。

1.4 相关人员的专业水平相对较低，缺乏监督作为一个基础产业，物联网大数据产业在中国当前仍旧处于一个低水平的状态，而且在这方面工作的相关人员在社会地位的分配方面也比较低，如此使得员工在自身的工作热情度大大减退，并且从源头上制约了行业的发展。

大家对自己的职业本质尚不清楚。

此外，许多工人的知识和技能熟练程度低也很常见。

相对而言工作效率比较低，并且绝大多数员工也不是很了解自己的工作，针对一些先进的技术也并不具备很高的掌握度。

综合素质普遍低下。

2 基于物联网大数据处理的关键技术研究针对以上的一些有关物联网大数据在现实生活中的实际应用，再结合物联网大数据在当今时代的发展，笔者通过分析提出了几点改进措施。

2.1 大数据关键技术2.1.1 大数据采集技术数据的采集通常可以划分为设备数据的收集以及web 数据的爬取两大类。

而且针对不同的区域其所对应的数据采集方法亦不相同，我们比较常用的数据收集软件包括Splunk 、Scoop 、Flume 、Logstash 、Ketl 等各种各样的网络爬虫以及网站公开APL 等方式。

从中获取到的大数据依据其结构的不同，又可以划分为结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据等等。

2.1.2 大数据存储技术针对不同的大数据要求其需要具备具有差异性的存储介质以及组织管理形式。

另外数据存储介质包括内存和磁盘以及磁带等；而主要的数据组织管理形式又包括了依行组织，依列组织，依健值组织，依关系组织等。

如果在当大数据的处理只是为了响应用户的简单查询和处理请求的时候，同时数据量又在其轻型的存储范围能力以内，那么可以把大数据存储到轻型的数据库内。

其中轻型数据库包括关系型数据库(SQL)，非关系型数据库(NOSQL)，和新型数据库等(NEWSQL)等等。

2.1.3 大数据分析处理技术第一步就是要对大数据进行预处理，即就是通过数据的清理和集成以及数据规约或者数据转换来有效提升数据质量，进而为数据的处理和数据的分析以及数据的可视化做好准备工作。

因此，预处理技术又可以划分为四种类型:即数据清理技术和数据集成技术以及数据规约技术与数据转换技术。

以目前的发展境况分析看来，对于流式数据的预处理技术可以主要划分为基于数据的技术以及基于任务的技术。

2.1.4 大数据可视化技术使降低大数据的使用难度，进而有效地在大数据和用户之间进行信息的传递，这些都使得大数据的可视化成为必要性工作内容。

数据的可视化具体运用计算机图形学以及图像处理技术，有效的将数据成功转换为图形或者图像在计算机屏幕上显示出来，再做交换处理。

此外对于大数据的可视化处理和传统的数据可视化他们的不同点就在于关于大数据可视化技术其主要考虑到的即大数据的4V 特征，如此便能够支持交互且进行实时更新。

2.2 物联网关键技术应用对策2.2.1 改进设计方案，结合事实物联网大数据的实际实践表明，合理的系统与方法对于大数据的应用起决定性作用。

所以计算机关键技术可以在这两个方面进行改进，来提高和实际情况的融合程度。

对计算机关键技术的要求是：有必要快速转换信息，输入各种类型的信息，并控制不良信息。

增加这方面的投入，需要大量引进先进技术和人才。

2.2.2 进行信息化管理方式在计算机关键技术在物联网大数据中得到广泛应用后，其管理亦可以与计算机的关键技术进行有机结合，即就是需要采取某种计算机程序展开具体的管理工作，再者就需要一定数量的计算机设备的工作支持。

第一步就是公司需要对其系统的日常维护任务进行进一步设●课题:基于大数据的物联网技术研究。

山西省“1331工程”重点学科建设计划经费资助（英文缩写为“1331KSC”）和山西警察学院创新团队经费资助。

<<下转152页152 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering数据库技术• Data Base Technique【关键词】大数据时代 计算机 信息处理技术近年来计算机信息处理技术的发展速度是非常迅猛的，而在大数据时代下很多信息系统得到了升级，先进程度更高，对于技术的需求也更加的严格。

计算机信息处理技术的应用能够提升数据的安全性、可靠性和便利性，完善信息数据服务质量，不仅能够为各行业的发展提供有利的支持，同时也为行业的而长远发展提供了重要的保障。

在大数据时代下计算机信息处理技术的研究，能够解决数据系统中可能存在的安全隐患问题，确保信息服务的质量，提高信息处理水平。

因此，本文针对于大数据时代下计算机信息处理技术的应用现状，对具大数据时代下计算机信息处理技术文/郦涛体的信息处理技术情况进行了探析。

1 大数据时代下计算机信息处理技术呈现出的特点1.1 灵活全面的特点经过计算机技术处理过程的信息全面且具体，并且具有灵活性，能够满足不同客户群体对于数据的需求。

目前数据库已经呈现出了开放性的特征，在连接数据之后，能够实现对后天数据的访问，并从多个角度对数据进行全面性的分析，这样数据的使用者对数据会有更加透彻的认知，在原始数据的应用时效率也会有所增强。

1.2 模块化的特点对于原有的数据处理模式来说，计算机信息处理已经形成了模块性的特点，数据之间的界限逐渐被大打破，有利于数据整合与分离工作的落实。

计算机信息处理系统的功能各不相同，对于不同模块所应用的不同功能能够保持各自的独立性与稳定性，相互之间互不干扰。

这样在处理特殊性的数据时，模块也能够保持协调性运行的状态，为其他方面的信息应用工作开展提供便利。

1.3 开放性的特点大数据时代下资源的使用价值不断更新，数据的总量不断增加，应用效率不断提升，数据环境日益开放。

计算机信息处理技术的应用，能够快速且及时带获取到重要的数据资源，同时在应用现代化硬件、软件设备时第三方程序所提供的外部接口能够使信息处理行为受到限制，并被消除。

因此，在大数据时代下计算机信息处理所呈现出的开放性的特点需要软件市场的灵活性进行支撑，并对原有的使用范围进行扩大，这样才能够实际的开放性得到增强。

2 大数据时代下计算机信息处理技术所要面对的挑战大数据时代下计算机信息处理技术的应用需要解决以往无法解决的问题，所以在技术应用方面必然会存在一些的制约性的分析，以下对具体的挑战进行分析。

计。

当这些系统投入使用之后，又可以对其进行合理化设计，再者就是从科学的角度进行判断和分析，毫无疑问，科学是第一生产力，如此为了进一步提升生产效率，又需要我们提升专业设备的普及率，并且保障每位员工熟练掌握专业设备，以此提高工作效率。

2.2.3 增加数据处理环节，做好后期工作由于数据处理链接是物联网中大数据应用的进一步保证，所以，针对链接的存在就尤为重要，然而为了更进一步地增加这种联系，又需要将其完全付诸于实践，这样就极为有必要提升企业内部对于这种联系的认识，而且还要注意到他所带来的重要作用。

如此，倘若想要施加安全数据来处理此环节，最主要的就是要依靠人工，进而成立专门的部门，对计算机关键技术及融合度比较高的相关程序进行系统性的数据处理，为更好的应用打下基础。

不仅如此，组织相关技术人员在分析过程中还需要特别建立起数据以及物理建构模型标准，并形成同时进行设计和安全数据处理的情况。

2.2.4 提高基层员工的学习积极性有关物联网技术人员工作水平的提高属于是确保工作效率及数据安全的直接有效的方法。

而如果想要提高自身的技能，就必须要结合几个方面展开：第一步，经销商要综合根据自身工作的具体内容不断在工作过程中加以实践，同时还要进行相关的知识经验的积累。

同时，由于计算机关键技术是一种高新技术，对于基层的员工可能缺乏使用的基础知识，所以这一个部分也要开展相关的培养工作。

增加员工的数量，同时要提高工作效率，保质保量，定期开展工作经验交流会。

创新属于是极其有效的一种方式，所以我们才鼓励基层的员工进行创新，而针对此学习积极性的提升又非常重要。

同时，要加强企业领导甚至基层员工对工作的重视，或对理解的误解。

3 结束语本文阐述了物联网大数据当前的相撞和所处水平，存在某些问题，包括物联网在设计时其本身存在的一些问题缺陷，缺乏与实际情况的结合、大数据处理过程的管理没有与信息化管理结合、在应用前缺少安全数据处理环节、相关人员的专业水平比较低，缺乏监管等等，我们提出了相应的改进方法：对设计方案进行改进，结合实情、进息化管理方式、加数据处理环节，做好后期工作、提高基层员工的学习积极性等。

让物联网大数据时代更加前进一步。

参考文献[1]马小平,胡延军,缪燕子.物联网、大数据及云计算技术在煤矿安全生产中的应用研究[J].工矿自动化,2014,40(04):5-9.[2]高连周.大数据时代基于物联网和云计算的智能物流发展模式研究[J].物流技术,2014(11):350-352.[3]贾晓丰.基于物联网的大数据量实时信息交换策略研究[J].电子政务,2011(04):16-20.[4]物联网环境下基于上下文的Hadoop大数据处理系统模型[J].计算机应用,2015,35(05):1267-1272.[5]何愉舟,韩传峰.基于物联网和大数据的智能建筑健康信息服务管理系统构建[J]. 建筑经济,2015,36(05):101-106.作者简介陈云云，女，现任职于山西警察学院。