多媒体网络信息大数据的整合与管理

武汉理工大学：肖升

1.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，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，但是有价值信息的传播效率也得到了一定提升，发挥了信息传播的社会效应。

4.大数据时代多媒体网络运行机理

4.1 运行传播要素

随着大数据时代的到来，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。从这一角度出发，应当进一步明确大数据时代多媒体网络运行机理，把握多媒体网络信息运行传播要素。结合既往研究数据来看，网络信息传播运行机理在一定程度上能够促使传播要素改变，特别是信息本体、主体、客体和媒体四方面。一般来讲，信息传播本体与客体联系紧密，信息客体是引发运行机理的重要因素，在大数据时代下能够推动信息本体数据与服务的融合，能够通过不同方式反映信息主体意见，是网络运行的重要组成。信息传播主体主要包括在网络中进行议论或表达情绪的主体，能够有效反映用户动态与行为。多媒体时代的到来催生了大量网络主体，领袖主体和管控主体的数量与以往相比也实现了相应的突破。特别是管控主体，其在一定程度上实现了对信息真实性的引导。

4.2 信息聚合与扩散机理

大数据时代，多媒体网络运行机理成为新时期研究重点。特别是信息聚合与扩散机理的研究，更是多媒体网络信息创播的关键。多媒体时代信息聚合与扩散可以从不同角度入手，对不同类型的事件展开舆情分析，明确事件差异。当信息客体触发后，一般会通过多媒体渠道发布相关信息，从而对其他信息主体产生影响。在信息扩散中，其具体范式主要是以某个主体为核心，辐射性地进行扩散，从而构想一套复杂的网络机构，为信息扩散创造良好的条件。

4.3 线索累计与循环

大数据时代下，为了提升多媒体网络信息大数据整合与管理效率，必须明确大数据时代多媒体网络运行机理。线索累计与循环是多媒体网络运行中的重要组成，关乎着多媒体网络的发展。对于线索累计，简单来讲就是依托多媒体通道进行的信息传递，能够有效增强受众记忆与感受。系统信息一般包含声音、图像和语言等要素，信息接收系统能够根据信息特点进行处理，并在不同信息间建立联系。所以从这一角度出发，系统在分开接受信息时，信息线索能够进一步推动功能性系统的形成，提升受众对信息的记忆。此外，线索循环更多的是指公众对多媒体时代网络信息的应对形式，能够在沟通与协调中产生新的话题，构建新的信息课题。不同的传播机理进行融合能够形成一个有机整体，推动信息变化与传播。

5.多媒体网络信息大数据管理

5.1 多媒体网络信息大数据的缓存管理

近年来，随着社会不断发展，大数据和云计算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，多媒体网络信息的重要性日益凸显，其不仅能够为相关决策制定提供参考，而且突破了传统信息传播形式的约束，为各行业创新发展提供了必要的支持。从这一角度出发，必须进一步提升多媒体网络信息大数据管理水平，做好多媒体网络信息大数据的缓存管理，为新时期各行业创新发展打下良好的基础。

一般来讲，多媒体网络信息的整合中通常会有不同类型的数据搜索指令，如何把握好数据搜索与缓存关系的处理成为多媒体数据传输与利用的重中之重。OLAP又叫作联机分析处理，是现阶段数据分析的关键工具之一，其能够通过不同形式完成数据上卷和下钻等命令，进而得出决策性信息，因而在多媒体网络信息大数据缓存管理中被广泛应用，以保障数据使用与整合效率。对于用户端一般使用单独设计的缓存模块进行应用，同时配备与之对应的数据库。一旦搜索指令传输至缓存机制，应当对其是否存于缓存模块进行判断，对未存储至缓存模块中的指令进行存储，对已经存在的可以在用户界面进行验证，确保相关内容已经缓存。此外，对于缓存的内容应当输出对应的搜索结果，表示缓存结束。倘若没有缓存成功，通常需要重新输入搜索指令，从而得到对应的搜索结果，表示缓存结束。

5.2 多媒体网络信息大数据的安全管理

随着科技不断进步，大数据等新型数据日益成熟，为公众生活和生产提供了必要的技术支持。大数据时代下，多媒体网络信息大数据的管理成为新时期工作重点。做好多媒体网络信息大数据管理，必须着眼于信息安全，提升多媒体网络信息大数据的安全管理水平，为新时期发展打下坚实的基础。一般而言，多媒体网络信息大数据的安全管理可以从运维管理、数据加密、人员培训等方面入手推进，从不同角度为大数据安全提供保障。

首先，加强运维管理水平。在数据运营与维护管理工作中，通常要对数据来源进行标注，以确保后续数据查询时能够迅速找到对应数据，从而为相关决策制定提供参考。目前，部分国家对多媒体网络信息数据的管理已经逐步规范化，制定了一系列制度为数据管理提供了方向引导，最大限度地为用户查找数据提供了必要的支持。

其次，做好数据加密管理。多媒体网络信息在大数据时代面临的风险日益增加，为了保障多媒体网络信息安全，必须进一步提升数据加密管理水平。针对建造的数据库，一般可以选择SSL加密技术对图像和文本等内容进行保护，尽可能地保障数据应用安全，为应用程序交换等工作提供安全支持，确保大数据传输安全。尽管部分黑客通过其他途径获取加密数据，但是由于数据加密的复杂性，通常无法进一步探索多媒体数据的核心，因而能够进一步提升多媒体信息数据安全性。

最后，加强人员培训。为了提升多媒体网络信息大数据管理的安全性，应当定期组织工作人员进行安全培训，通过外出学习或者邀请行业专家前来授课等方式，进一步提升多媒体网络信息数据管理人员的专业能力，提升工作人员对大数据知识的掌握能力。同时，相关部门应当进一步完善大数据安全管理制度，将责任落实到个人，制定必要的安全管理方案，提升大数据多媒体网络信息的安全性。

6.结束语

随着科技不断进步，大数据等新兴技术与以往相比也实现了突破性发展，为公众日常生活和工业生产提供了诸多便利。大数据时代下，多媒体网络信息的重要性日益凸显，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。一方面，多媒体网络信息能够为相关决策制定提供参考，有利于提升决策的科学性与合理性。另一方面，多媒体网络信息能够弥补传统信息形式的诸多不足，促进了信息管理效率的提升。所以从这一角度出发，应当进一步明确多媒体网络信息安全的必要性，了解大数据时代多媒体网络运行特征和运行机理，探索多媒体网络信息大数据的缓存与安全管理策略，为新时期经济与社会高质量发展打下坚实的基础。