本文旨在深入探索大数据环境下的计算机数据处理技术，从数据处理的基础理论、大数据处理技术、大数据的安全等多个维度展开分析。通过梳理当前技术的优势与局限，展望未来发展趋势，为构建更加稳定、高效、安全的数据处理体系提供理论支撑和实践指导。

第一章 大数据处理技术及应用概述
第一节 大数据概念及特征
第二节 大数据处理技术
第三节 Google大数据处理系统
第四节 Hadoop大数据处理框架
第五节 大数据的行业应用
第二章 数据处理的基本理论
第一节 数据种类、质量及数据处理
第二节 大数据的数据处理
第三节 多传感器数据的处理及融合
第四节 变形监测数据处理与分析
第五节 影响计算机数据处理的因素
第六节 数据处理中Excel的应用
第三章 大数据机器学习系统
第一节 机器学习系统研究背景
第二节 大数据机器学习研究现状
第三节 机器学习的方式与算法类似性
第四节 机器学习系统的技术特征及问题
第五节 大数据机器学习相关技术
第六节 大数据机器学习平台总体架构
第四章 机器学习和数据挖掘的对比分析
第一节 机器学习和数据挖掘的联系与区别
第二节 机器学习与数据挖掘应用案例
第五章 大数据的安全与隐私
第一节 大数据时代的安全挑战
第二节 解决安全问题的技术研究
第三节 大数据隐私的保护分析
参考文献