1.随着大数据时代的不断发展，虚拟化技术对当前网络中的海量数据也有许多有效的处理方法。虚拟化技术是一种通过管理虚拟资源的技术。通过虚拟化技术，可以优化整理大数据产生的大量数据资源。企业通过有效利用虚拟化技术，可以提高单位时间内计算机处理信息的效率。单位时间内计算机处理信息效率的提高，可以有效保证企业开发的计算机软件功能能满足用户的要求，使用户在使用计算机软件时能够为用户提供更快的便利和更高的灵活性，使计算机软件得到广大用户的认可，从而保证公司的可持续发展。因此，虚拟化技术受到许多互联网企业和研究机构的青睐，提高了公司的工作内容和研究机构的研究项目进程。虚拟化技术不仅体现在计算机上，也体现在公众的日常生活中。将虚拟化技术融入大数据，可以提高虚拟技术的科研高度。在大数据的支持下，虚拟化技术可以进一步完善虚拟化软件的功能。在虚拟软件开发过程中，本文研究了大数据时代计算机软件技术的开发和应用。在大数据时代，数据的爆炸性增长导致计算机软件具有更高的性能和更多的功能，以确保中国居民在使用过程中不会泄露自己的个人信息。计算机软件不仅能帮助中国社会实现经济增长，还能有效规范网络环境，促进计算机的良好发展，从而创造更大的经济效益。关键词：大数据；软件技术；由于大数据的加入，虚拟化技术的一些前期设想中的功能得到了解决，进一步改进了虚拟化技术的创新和未来的发展。

2.随着网络数据数据的爆炸式增长，国家、社会、企业和个人需要保存越来越多的信息数据。因此，云存储技术也应运而生，随着大数据的到来，云存储技术得到了广泛的应用。它为企业和个人提供了一种非常便携的信息存储方式，通过使用云存储技术可以存储大量的数据。云存储技术最大的特点是打破了时间和空间的界限。当用户需要查阅和下载存储中的内容时，他们只需要通过计算机将网络终端连接到网络，就可以从云存储空间下载和查阅存储的数据，为许多企业和个人提供了很多便利。通过云存储技术，许多难以保存的信息可以通过云存储有效地保存，并且可以使信息数据保存更长时间。这些功能是传统存储方式无法实现的。云存储是一个由多个存储单元组成的整体。通过在计算机中使用虚拟化技术，可以有效地改进公司内部信息的处理，使公司各部门能够更紧密地联系在一起，促进各部门的相互合作。由于云存储功能集成了多功能，因此在存储数据的过程中可以使数据存储方式更加方便，为用户提供更多的便利。

3.数据挖掘技术数据挖掘是对当前大数据时代爆发的大量信息进行深入的收集、整理和分析，揭示隐藏在这些大量数据中的潜在价值信息。通过数据挖掘，可以通过数据挖掘技术有效整理出许多表面无关、不合逻辑的数据，挖掘出隐藏在其中的潜在价值，使企业能够通过数据挖掘技术更有效地规划未来的发展路线。数据挖掘也可应用于医疗、军事等领域。通过分析数据库中的知识，发现数据挖掘的潜在价值。其主要步骤有：（1）需要有早期的数据收集做准备。通过网络爬虫技术或一些平时积累的数据，做好前期的数据准备工作。（2）数据预处理工作，通过数据预处理，可以转换一些不同的数据类型，处理大量重复值、空值、缺失值的数据或当前数据的方差、和平等操作。(3)数据挖掘。通过算法对预处理好的数据进行整理。能有效分析当前数据，挖掘出隐藏在数据背后的有价值信息。(4)对挖掘结果进行解释和验证。通过将数据分为训练数据和测试数据，对这些不同的数据进行解释和限制。数据挖掘技术是一项复杂而繁琐的技术。前期准备和规划是后续工作有序进行的基础。中期数据预处理工作是数据挖掘过程中最长的时间。根据后续操作和实际情况，消除无效数据，保留有效数据。因此，这一步还需要工程师花费大量的时间和精力，主要包括数据净化、变量集成和数据表链接。