多媒体网络信息大数据的整合与管理.pdf
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1、37TECHNOLOGY APPLICATION技术应用多媒体网络信息大数据的整合与管理 武汉理工大学:肖升【摘要】近年来,随着社会不断发展,大数据等新兴技术不断发展,为公众日常生活和工业生产提供了诸多便利。新时代背景下,多媒体网络信息大数据的整合与管理成为当下研究重点。本文就大数据时代保障多媒体网络信息安全的必要性以及多媒体网络信息运行特征进行了深入分析,并探索了大数据时代多媒体网络运行机理和多媒体网络信息大数据的管理,希望为广大从业者提供参考。【关键词】多媒体;网络信息;大数据管理中图分类号:TN92 文献标识码:A DOI:10.12246/j.issn.1673-0348.2023.1
2、9.0131.大数据时代保障多媒体网络信息安全的必要性近年来,随着社会不断发展,大数据等新兴技术日益成熟,为公众生活等提供了诸多便利。大数据时代下,多媒体网络信息的重要性愈发凸显。一方面,多媒体网络信息有利于提升决策制定的科学性。另一方面,多媒体网络信息能够满足公众获取信息的需求,为新时期经济和社会发展提供了必要的支持。目前,多媒体网络发展如火如荼,结合大数据和云计算等新兴数据构建的云计算多媒体教室被广泛应用教育教学,成为新时期教育业发展的主要方向。通过打造云桌面网络信息平台,能够进一步发挥教学资源的灵活性和开放性。同时,网络信息化平台不受空间等要素的约束,能够实现信息及时共享,并且具有多样化
3、的形式,在教育等行业中能够实现多样化应用,有利于提升工作效率,加快信息传递。不过,计算机网络的高度开放性也面临着诸多问题,特别是病毒软件的攻击,极易导致多媒体网络安全受到影响。所以从这一角度出发,必须保障大数据时代多媒体网络信息的安全,为新时期各行业创新发展打下良好的基础。2.多媒体网络信息大数据整合2.1 Spark并行计算框架随着社会不断发展,多媒体网络信息大数据整合成为新时期工作重点。大数据时代下,多媒体网络信息数据量与日俱增,传统计算模式通常只能完成单个指令,与新时期用户需求不相符合,难以满足大数据时代整合需要。从这一角度出发,大数据时代的数据信息整合需要依托大数据并行框架进行推进,解
4、决传统单个指令计算的不足,增加数据计算指令数量,提升数据信息传输效率。对于传统计算框架Hadoop中存在的诸多不足,工作人员创新性地开发了全新的Spark并行计算框架,通过弹性分布式数据集有效弥补了传统计算框架中存在的诸多问题,针对性解决了数据整合期间内存IO与网络IO开销问题,进一步提高了数据整合计算效率。依托Spark并行计算框架的应用,用户可以通过弹性分布式数据集缓存相关数据,并在后续工作中对缓存数据进行重复利用。同时,Spark并行计算框架还单独设立了特定算子,能够为弹性分布式数据集运算提供支持,因而弹性分布式数据集和算子成为Spark并行计算框架的主要组成。此外,Spark并行计算框
5、架创新性地加入了智能化任务调度机制,有效解决了传统大数据整合操作中存在的调度问题。对于不同阶段的任务,在推进中能够根据实际运算量选择“并行”或“串行”的方式进行应用,进一步弥补了Hadoop应用中存在的不足。2.2 基于数据仓库的多媒体网络信息大数据整合技术近年来,随着科技不断进步,多媒体网络信息大数据的整合与管理成为新时期研究重点。为了提升多媒体网络信息大数据整合与管理效率,应当进一步探索基于数据仓库的多媒体网络信息大数据整合技术。简单来讲,多对媒体网络大数据的整合分析,应当预先对其压缩处理,以此减少多媒体网络信息的冗余度,提升数据利用价值。从这一角度出发可以看到,多媒体网络信息大数据的压缩
6、处理重点针对多余部分。比如,同一符号在文件中出现的频率高出正常符号时,通过删除部分特殊符号能够有效实现数据压缩。现以哈夫曼编码算法对多媒体信息进行压缩,在确保数据信号质量的基础上,通过数据仓库技术对多媒体网络信息大数据进行整合。基于数据仓库的多媒体网络信息大数据整合,不仅能够对多媒体数据历史发展进程进行描述,而且在整合数据等方卫星电视23年19期正文.indd 372023/10/18 16:09:3338面稳定性更强,能够结合内容主题实现对相关数据的分类整合处理,为相关决策的制定提供了必要的支持。多媒体网络信息的存在形式主要以图像和文本等为主,在对相关数据压缩后可以结合ETL工具进行数据调度
7、,以此保障数据表达的规范性。ETL数据调度的内容一般分为数据转换、数据加载、数据抽取三部分。依托数据仓库多媒体网络信息大数据整合技术,能够为相关行业发展的决策制定提供参考,有效提升了大数据整合的稳定性。3.大数据时代多媒体网络信息运行特征3.1 多媒体时代下的多样性随着科技不断进步,大数据和云计算等新兴技术日益成熟,如何提升多媒体网络信息大数据的整合与管理效率成为新时期研究重点。从这一角度出发,应当进一步摸清大数据时代多媒体网络信息运行特征,从而有针对性地采取相关策略进行调整。多媒体时代下,数据信息呈现出多样性的特点,网络信息发展表现出非结构化和结构化的特点。同时,大数据时代信息传播媒介也更为
8、丰富,手机和电脑等都可以成为信息传播的载体,社交频道和新闻等都为信息传播提供了支持。此外,大数据时代下信息载体的作用愈发多样化,不同类型的信息载体其形式也存在一定区别。所以从这一角度来看,大数据时代下的信息传播呈现出多样性的特点,多媒体与网络舆情的联系也愈发紧密,成为信息传播的重要途径之一。3.2 快速化趋势大数据时代下,为了进一步提升多媒体网络信息整合与管理效率,可以结合大数据时代多媒体网络信息运行特征进行分析。当前,多媒体网络信息运行表现出快速化趋势,网络信息量日益增加,信息传播效率与以往相比也实现了“质”的突破。同时,多媒体时代信息传播方式能够根据公众喜好通过非线性阅读方式予以展现,满足
9、了公众多样化阅读需求,有效提升了信息传播效率,推动了各类新信息的出现,为信息传播效率的提升提供了必要的保障。3.3 社会效应提升近年来,随着科技不断进步,大数据等新兴技术日益成熟,如何提升多媒体网络信息大数据整合与管理水平成为新时期研究重点。从这一角度出发,应当进一步摸清大数据时代多媒体网络信息运行特征,从而有针对性地采取相关策略进行应对。大数据时代下,多媒体网络信息运行促进了社会效应的提升,有效解决了传统信息传播等存在的不足。尽管网络信息表现出一定的复杂性,但是在大数据时代下的数据交换,能够进一步提高反馈信息比重,促进了社会效益的提升。虽然部分价值不高的视频或音频传播速度加快,但是有价值信息
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