1概述

1.1计算机软件的主要内容

计算机软件包括系统软件和应用软件，其中系统软件是存在于计算机系统中的软件，如Windowsmediaplayer、Windows文本、办公软件等。；应用软件是基于系统平台构建的日常事务处理应用程序。在网络计算机软件的开发过程中，需要根据不同用户的业务功能需求设置软件登录界面、功能端口和交互模式，确保各种网络事务的及时处理。因此，大数据计算和网络云存储技术被用于计算机软件的功能开发和数据处理，基于网络云平台收集、分类、统计分析和存储企事业单位的数据信息。以满足不同用户处理多项业务的需求。

1.2大数据技术的主要内容及其发展状况

大数据技术主要依靠Hadoop分布式系统架构、HDFS分布式文件存储、Hive数据仓库、Spark应用、云计算管理平台，对网络中存在的海量数据信息进行收集、分类、预处理和存储。Hadoop分布式系统架构主要包括HDFSS、Mapreduce等功能模块可部署在配置较低的计算机硬件上，控制网络中海量数据信息的输入/输出，HDFS具有较高的数据吞吐量和容错性。Mapreduce主要用于1TB以上大型数据集的并行运算。通常Mapreduce应用程序在分布式系统中运行，每个服务器可以运行数百个并行计算集群。Mapreduce数据处理平台通常从Hive数据仓库获取所需的分布式数据/文件内容，然后自动完成海量数据任务的并行计算。最后，Spark应用框架和云计算管理平台是类似于Hadoop分布式系统的数据处理引擎，主要通过内存分布式数据集和Web软件服务模式为企业提供远程数据访问和软件功能服务。企业只需访问网络云服务平台，无需下载或购买软件，即可完成后台数据信息的查询、优化迭代和存储。因此，随着大数据虚拟化技术的快速发展，企事业单位、教育科研机构可以通过虚拟化硬件资源的支持，构建数据信息共享的云计算平台，收集、处理和存储大量的数据信息，通过不同程序语言的转换，可以在用户和云计算管理平台之间完成信息交流。

2大数据技术环境下的发展方向

在大数据和云计算技术的指导下，计算机软件的开发和设计主要与虚拟数据处理、云存储、信息安全等技术相结合，不断完善计算机软件的数据信息收集、处理和传输功能，以及各种业务的服务功能。在虚拟数据信息处理过程中，服务器将利用网络生成的虚拟代码统一管理云计算虚拟平台中的虚拟资源，完成企事业单位等机构的数据自由调度和业务功能服务。

2.1计算机软件与虚拟化数据处理技术的结合

随着大数据虚拟化技术和移动互联网的发展，企业事业单位、基础服务部门和科研机构开始依靠大数据虚拟化技术优化内部资源和服务项目的配置和管理，以满足不同用户多样化的数据信息获取和业务处理需求。近年来，政府行政部门、教育机构、医疗机构等建立了自己的虚拟信息共享云平台，结合应用程序的显示界面控制技术构建了各种功能服务场景。在海量数据信息访问过程中，后台服务器将对数据库中的数据资源进行筛选、统计分析和处理，并响应用户的数据或功能服务访问。

2.2计算机软件与云计算管理、存储技术的结合

云计算管理技术、云存储技术等。是大数据信息平台最重要的技术，主要通过整合不同的网络接口协议，在计算机软件中自由访问和传输大量的数据信息。云计算管理平台是基于Linux系统核心的虚拟服务器，可以通过构建虚拟硬件资源和服务器，为各种计算机软件提供数据信息处理和功能运行支持。云存储技术是一种与计算机硬件相比的数据存储技术，主要利用网络中的云服务器快速读取、上传和存储企业事业单位、基础服务部门和科研机构的数据资源。

2.3计算机软件与信息安全技术的结合

在大数据时代，数据信息传输和共享的安全已成为企业、事业单位和其他机构在进行数据资源处理和管理以及各种业务功能访问时所关注的一个重要问题。计算机软件有大量的私人信息，包括用户账户、密码、数据访问和下载痕迹，因此在计算机软件的开发和设计过程中，通常与信息安全技术相结合，采用公钥或私钥对称、非对称加密技术、链路加密技术、端到端加密技术等，对整个链路传输的数据信息进行加密/解密，确保不同行业软件访问和数据使用的安全。