摘要
随着数据量的急剧增加,传统的数据处理方法已无法满足实时性和高效性的要求,因此,本研究提出了一种集成数据并行处理、分布式计算与任务调度的架构,结合高效的实时数据处理算法、数据分区策略以及异常检测机制,以解决大规模数据分析中的瓶颈问题。通过数据清洗、格式转换及实时分析策略的结合,系统能够有效提高数据质量与分析效率。同时,采用非关系型数据库(NoSQL)和内存数据库技术优化数据存储,确保快速数据存取。通过可视化与用户交互模块的设计,系统能够为用户提供直观的数据展示与灵活的交互操作。研究表明:该架构不仅提升了系统性能,还增强了其在复杂应用场景中的适应能力,为实时流数据处理领域提供了高效、可扩展的解决方案。
出处
《信息记录材料》
2025年第7期182-184,共3页
Information Recording Materials
基金
2021年广东省高等职业教育教学质量与教学改革项目(GDJG2021474)
2024年全国高等职业院校信息技术课程教学改革研究项目(KT2024226)
2023年肇庆市科技创新指导类项目(2023040303003)
2024年度广东省医学科研基金项目研究成果(A2024659)。
