謝 芳

（紅河學(xué)院 云南 蒙自 661100）

1 引言

大數(shù)據(jù)，也被稱為巨量資料，是依托計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)及信息技術(shù)而出現(xiàn)的一個(gè)新概念，大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)種類多、數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)處理快以及數(shù)據(jù)價(jià)值密度低等特點(diǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)指的是，用戶使用終端的過程中所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，包括流量、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議等方面的內(nèi)容，供應(yīng)商提供網(wǎng)絡(luò)，通過數(shù)據(jù)，供應(yīng)商便可以獲取用戶的相關(guān)信息。當(dāng)今時(shí)代背景下，大數(shù)據(jù)處理已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的主要發(fā)展方向，大數(shù)據(jù)處理過程中，大數(shù)據(jù)挖掘占據(jù)著十分重要的地位。下文中，筆者就基于互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)挖掘關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析。

2 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)采集

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)采集可以劃分為2個(gè)階段，一是基礎(chǔ)支撐層大數(shù)據(jù)采集，二是智能感知層大數(shù)據(jù)采集?；A(chǔ)支撐層大數(shù)據(jù)采集，主要目的是為數(shù)據(jù)平臺的建立提供物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)庫等技術(shù)；智能感知層大數(shù)據(jù)采集，主要是進(jìn)行數(shù)據(jù)識別、數(shù)據(jù)傳輸以及數(shù)據(jù)感知等[1]。運(yùn)營商通過合理處理互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)，便可以根據(jù)用戶需求變化情況，及時(shí)做出反應(yīng)，更好地滿足用戶的數(shù)據(jù)需求。

互聯(lián)網(wǎng)之中，時(shí)時(shí)刻刻產(chǎn)生著大量數(shù)據(jù)信息，主要以互動信息、日志、視頻等形式存在，雖然為用戶提供了一定的便利，但給運(yùn)營商的數(shù)據(jù)采集帶來了沉重的壓力，具體體現(xiàn)在：首先，多源數(shù)據(jù)獲取方面存在著一定的問題。大數(shù)據(jù)有著動態(tài)性、多元異構(gòu)的特征，雖然單個(gè)用戶的信息價(jià)值不高，但整合多個(gè)用戶的信息之后，便可以提高信息的整體價(jià)值。但就現(xiàn)階段來說，大數(shù)據(jù)采集過程中，多元化數(shù)據(jù)的采集難度非常大，給供應(yīng)商造成了嚴(yán)重的影響。其次，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)挖掘的難度較大。信息化時(shí)代背景下，數(shù)據(jù)信息處理過程中已經(jīng)應(yīng)用了關(guān)聯(lián)分析、聚類分析手段，但采取模擬分析方法，不能獲取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。最后，海量異構(gòu)管理方面存在著一定的問題[2]?；ヂ?lián)網(wǎng)之中的異構(gòu)數(shù)據(jù)信息非常多，一些異構(gòu)數(shù)據(jù)缺乏注冊結(jié)構(gòu)，價(jià)值參差不齊，為提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，必須對關(guān)鍵數(shù)據(jù)進(jìn)行異構(gòu)分析，但其難度相對較大。

3 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)處理關(guān)鍵技術(shù)

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘前期，必須做好預(yù)處理，采取科學(xué)合理的手段，對互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的預(yù)處理，主要內(nèi)容包括數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約等?；ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)有著龐大的數(shù)據(jù)量，但其中有價(jià)值的數(shù)據(jù)并不是很多，數(shù)據(jù)量的增加，也導(dǎo)致了數(shù)據(jù)噪音問題的加劇，一些不常用的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)量也在不斷增加，使得媒體數(shù)據(jù)處理并不完善，甚至被碎片化處理[3]。面對這樣的問題，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中，可以應(yīng)用數(shù)據(jù)清洗技術(shù)、數(shù)據(jù)降噪技術(shù)，對大數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理。與此同時(shí)，采取數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，便可以在預(yù)處理階段獲得數(shù)據(jù)的分類知識、時(shí)序知識，這對于數(shù)據(jù)價(jià)值的深入挖掘，有著十分重要的意義。

4 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的速度較快，在進(jìn)行大數(shù)據(jù)處理的過程中，若處理不及時(shí)或者是處理不到位，便會導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息價(jià)值越來越低。面對這樣的情況，大數(shù)據(jù)處理過程中，應(yīng)對多個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)挖掘，并采取在線處理手段，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理效率的提高，并要對數(shù)據(jù)算法、數(shù)據(jù)處理模式進(jìn)行改進(jìn)?？梢暬夹g(shù)指的是，有機(jī)結(jié)合計(jì)算機(jī)的認(rèn)知能力、融合能力以及大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，通過可視化技術(shù)、人機(jī)交互技術(shù)，來進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)分析能力、數(shù)據(jù)處理能力的提高。

5 互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)挖掘關(guān)鍵技術(shù)

互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)具有一定的復(fù)雜性，不僅給用戶體驗(yàn)帶來了不良影響，也給故障診斷帶來了很大的難度。互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)挖掘，主要是在明確掌握無線網(wǎng)絡(luò)原理的基礎(chǔ)上，應(yīng)用數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，獲取數(shù)據(jù)報(bào)表，以達(dá)到開放API接口的目的。通過API接口可以獲取數(shù)據(jù)信息，主要包括以下幾種類型：一是網(wǎng)絡(luò)分析數(shù)據(jù)信息，對會話、流量等方面進(jìn)行分析，便可以對網(wǎng)絡(luò)性能的KPI進(jìn)行評估；二是用戶分析數(shù)據(jù)信息，通過對比分析用戶數(shù)據(jù)，便能獲得用戶資源的實(shí)際使用情況；三是網(wǎng)元分析數(shù)據(jù)信息，通過分析網(wǎng)元組對比、網(wǎng)元對比的趨勢，便能獲得RNC性能負(fù)載；四是應(yīng)用分析數(shù)據(jù)信息，通過分析用戶應(yīng)用業(yè)務(wù)，便能獲得單個(gè)用戶時(shí)間變化、用戶累計(jì)分布的實(shí)際情況；五是終端分析數(shù)據(jù)信息，通過分析終端設(shè)備的具體應(yīng)用狀態(tài)，便能獲得實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)變化情況，進(jìn)而得到相關(guān)性能指標(biāo)；此外，通過分析QoS、QoE等相關(guān)指標(biāo)，還能得到負(fù)荷、用戶網(wǎng)絡(luò)狀況方面的信息。

6 海量異構(gòu)數(shù)據(jù)管理關(guān)鍵技術(shù)

計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，推動著海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，海量異構(gòu)數(shù)據(jù)有著類型多、數(shù)量大、處理速度快、價(jià)值密度低的特點(diǎn)，要求在秒級時(shí)間內(nèi)完成數(shù)據(jù)分析、得到數(shù)據(jù)分析結(jié)果。若是海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理時(shí)間過長，則會導(dǎo)致數(shù)據(jù)價(jià)值越來越低。為實(shí)現(xiàn)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)的有效處理，需要科學(xué)設(shè)計(jì)海量異構(gòu)數(shù)據(jù)處理模塊，具體包括海量異構(gòu)數(shù)據(jù)集成模塊、海量異構(gòu)數(shù)據(jù)處理模塊、數(shù)據(jù)庫模塊、文件系統(tǒng)模塊、易用性模塊以及接口數(shù)據(jù)訪問模塊。針對海量異構(gòu)數(shù)據(jù)處理問題，需要將數(shù)據(jù)探測模塊安裝在數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)之中。根據(jù)數(shù)據(jù)處理時(shí)間的差異，可以將數(shù)據(jù)分為離線信息、近線信息、在線信息三種不同的類型。處理秒級信息的時(shí)候，多采取流處理技術(shù)。流式處理系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用過程中，主要采取Storm架構(gòu)或者是Flume架構(gòu)，數(shù)據(jù)處理完成之后，將數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)據(jù)庫之中進(jìn)行保存，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理[4]。設(shè)計(jì)批處理系統(tǒng)的時(shí)候，應(yīng)依次進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)計(jì)算，數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)主要采取HBase技術(shù)。處理冷數(shù)據(jù)的時(shí)候，可采取Gluster FS技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)管理成本的降低。除此之外，數(shù)據(jù)處理過程中，可應(yīng)用OLAP來建模，并利用組件分析，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理效率的提高。隨著互聯(lián)網(wǎng)、計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展，各種新技術(shù)不斷涌現(xiàn)，為海量異構(gòu)數(shù)據(jù)處理提供了新的思路。如，利用Spark技術(shù)，可存放中間數(shù)據(jù)，有利于迭代效率的提高；借助計(jì)算模型，可以繪制圖形數(shù)據(jù)庫，等等。

7 結(jié)語

綜上所述，計(jì)算機(jī)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，給大數(shù)據(jù)挖掘提出了新的要求，也帶來了更加嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，加強(qiáng)對大數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)技術(shù)的研究，有著重要的價(jià)值與意義。本文主要對互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)采集、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)預(yù)處理、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)挖掘、海量異構(gòu)數(shù)據(jù)處理等大數(shù)據(jù)挖掘涉及到的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析，以供參考借鑒。