基于大数据分析的海量信息软件系统设计与开发.docx

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基于大数据分析的海量信息软件系统设计与开发

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摘要：基于大数据分析前提下所开展的海量信息处理任务，在保障效率的同时更要确定准确程度。在此基础上本文重点分析了基于大数据环境下的海量信息软件系统逻辑构成，以及设计过程中的具体软件、硬件结构组成模式，为系统设计开发和任务进行建立适合的环境，全面提升数据信息处理速度，实现大数据分析环境下更高效稳定的功能。

关键词：大数据分析；海量信息；信息处理；软件设计；系统构建

：TP391：A

Abstract：Basedonbigdataanalysis，theinformationprocessingtasksshouldbemoredeterminedandaccurateintheprocessofensuringefficiency.Onthisbasis，thisarticlefocusesonanalyzingthelogicalconstructionofthemassinformationsoftwaresystembasedonthebigdataenvironment，andthespecificstructuremodelofsoftwareandhardwareintheprocessofdesign.Thesuitableenvironmentisestablishedforsystemdesignanddevelopmenttasks.Thesystemgreatlyraisesthedatainformationprocessingspeed，andimplementsfunctionswithbetterefficiencyandstabilityinthebigdataanalysisenvironment.

Keywords：bigdataanalysis；massinformation；informationprocessing；softwaredesign；systemconstruction

1引言（Introduction）

大数据分析是一种商业计算模式，其来源于分布式计算、并行计算和网格计算。Hadoop作为云计算的核心技术，目前在工业界得到了广泛的应用。Hadoop是Apache开源组织按照MapReduce的工作原理设计的一种开源的分布式处理框架，也是云计算环境下最著名的开源软件。在Hadoop系统中，应用程序可以并行运行在由大规模廉价硬件构成的分布式系统中。Hadoop在内部实现了容错和扩展机制，可以构建成高可靠性和高扩展性的分布式系统。在集群中运行分布式应用程序时，MapReduce编程模型简单易用。Hadoop提供的MapReduce编程模型是谷歌MapReduce的開源实现。在MapReduce编程模型中，开发者只需要编写Map和Reduce函数，而任务调度、容错等机制由底层实现。因此，即使开发者没有分布式系统的经验也能编写出高效的分布式应用程序。下文将以此为例进行重点论述。

2基于大数据环境下的海量信息软件系统逻辑构

成（Thelogicalconstructionofthemass

informationsoftwaresystembasedonthebigdata

environment）

2.1逻辑分层

根据海量信息软件的处理需求，将大数据环境下的软件信息传输划分为三个层次，依次进行逻辑数据划分。首先对数据进行分隔，使不同功能层数据在传输中通过分隔来达到相互独立的状态，避免数据之间产生干扰。分层后产生多个区域，在区域基础上对相关的软件控制程序进行补充完善，从而达到最佳使用效果。针对运行使用期间可能会产生的相关技术隐患问题，更应该探讨出控制方案，并在系统内深入完善，了解系统对运行环境的控制需求，以及现场可能会产生的相关隐患问题。逻辑分层与控制系统软件分隔是相互联系的，当分隔软件所传输的数据可以达到精准度标准，海量信息处理任务也能高效完成[1]。进行海量信息处理，需要同时进行多项任务。进行相互控制并观察彼此之间的影响能力，同时完成多项数据任务还需要在逻辑分层中体现出系统控制程序分层。根据所得到的处理信息进行相关指令控制，从而达到最佳控制管理效果。最后是数据库分层，用来与所处理的信息进行对接，避免信息传输期间受到数据库连接干扰影响。

2.2海量信息处理中的数据抽取

基于大数据环境下所开展的海量信息处理，首先要针对数据进行抽取，控制其中所存在的安全隐患，并结合技术性方法从更深层次探讨需要完善的内容。数据抽