大数据不好使

接下来为大家讲解大数据处理不了怎么解决，以及大数据不好使涉及的相关信息，愿对你有所帮助。

简述信息一览：

• 1、为什么软件无法处理大数据量或高并发
• 2、面临大数据挑战我们该怎么做
• 3、数据恢复要关注什么?
• 4、Excel表格太大,电脑处理不过来怎么办?
• 5、大数据在开发中遇到的困难怎么解决方案

为什么软件无法处理大数据量或高并发

1、服务器容量不足大数据量和高并发会给服务器带来巨大负载压力。如果服务器的容量不足，就会导致软件无***常运行。为了解决这个问题，必须升级服务器硬件以增加服务器的容量。网络瓶颈在处理大量数据和高并发时，网络带宽也可能成为瓶颈。如果网络带宽不足，就会导致数据传输速度慢，用户体验下降。

2、业务都是从0到1做起来的，并发量和QPS只是参考指标，最重要的是：在业务量逐渐变成原来的10倍、100倍的过程中，你是否用到了高并发的处理方法去演进你的系统，从架构设计、编码实现、甚至产品方案等维度去预防和解决高并发引起的问题？而不是一味的升级硬件、加机器做水平扩展。

3、性能问题 系统性能是用户最为关注的问题之一。当系统面临高并发、大数据量处理时，可能会出现响应缓慢、延迟增加甚至崩溃的情况。这主要是因为系统资源分配不合理、算法效率低下或者软硬件配置不足导致的。

4、大数据和高并发问题的解决方案主要集中在两个关键领域：海量数据管理和高并发处理。首先，对于海量数据，我们可以***用以下策略：使用缓存技术，包括确定何时创建缓存和设置失效机制。对于空数据，可以***用特殊标记区分空和未缓存状态。

面临大数据挑战我们该怎么做

1、大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。 为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。

2、挑战五：大数据人才缺口 如果说，以Hadoop为代表的大数据是一头小象，那么企业必须有能够驯服它的驯兽师。在很多企业热烈拥抱这类大数据技术时，精通大数据技术的相关人才也成为一个大缺口。

3、合理获取数据 在大数据时代，数据的产生速度飞快而且体量庞大，往往以TB或YB甚至是ZB来衡量。各种机构、个人都在不断地向外产生和发布结构化与非结构化的复杂数据，并进行数据交换，如人们当前最常用的数据来源渠道——互联网，每天的数据交换量已极为惊人。

数据恢复要关注什么?

数据恢复时要注意什么不要再次格式化分区。用户第一次格式化分区后分区类型改变，造成数据丢失，比如原来是FAT32分区格成NTFS分区，或者原来是NTFS的分区格式化成FAT32分区。数据丢失后，用一般的软件不能扫描出原来的目录格式，就再次把分区格式化会原来的类型，再来扫描数据。

数据丢失后，要严禁往需要恢复的分区里面存新文件。 最好是关闭下载工具，不要上网，不必要的应用程序也关掉，再来扫描恢复数据。

不要把数据恢复软件下载和安装到跟丢失文件所在的磁盘分区上，尽量避免可以避免的数据覆盖情况发生。扫描到文件后，别急于恢复，而是通过数据恢复软件上的预览功能对文件进行预览检查。通过预览，我们看到了该文件的内容正常并且检查到文件大小也正常，那么就可以把该文件进行恢复了。

切记，不要向误删除数据保存的磁盘或者格式化的磁盘保存数据或者有写入内容的操作。这个方面要特别注意。

Excel表格太大,电脑处理不过来怎么办?

- 禁用不必要的插件和附加组件。- 减少工作表中的格式和公式数量。- 尽可能使用索引和筛选，以减少计算量。- 分批处理大数据集，将数据分成多个工作簿或工作表。- 避免过多的***和粘贴操作。- 合理利用 Excel 的数据***表、缓存等功能以优化性能。

增加内存和处理器：如果你的计算机配置较低，可能无法处理大型表格。考虑升级你的计算机内存或处理器，以提升性能。使用筛选功能：在Excel中，你可以使用筛选功能只显示感兴趣的数据，而不必全部加载。选择表格的标题行，然后点击数据选项卡上的筛选按钮。

首先，在Excel表中按Ctrl＋A选择all。然后单击“查找”和“开始”选项卡中的“查找标准”。然后点击“空”选项和点击“确定”按钮。找到所有空单元格后，单击鼠标右键并选择“删除”选项。最后，点击页面左上角的save按钮，减少当前表的内存，操作将不需要长时间等待。

excel表格文件属性太大了，变小步骤：第一步：打开需要编辑的文件，选中，点击文件属性。第二步：点击属性，会看到文件的大小，这个文件是256KB的，做完后可以看到文件变小。第三步：打开文件，选中空白的部分，选中其中的一行。竖行也可以照此编辑。

大数据在开发中遇到的困难怎么解决方案

1、合理获取数据 在大数据时代，数据的产生速度飞快而且体量庞大，往往以TB或YB甚至是ZB来衡量。各种机构、个人都在不断地向外产生和发布结构化与非结构化的复杂数据，并进行数据交换，如人们当前最常用的数据来源渠道——互联网，每天的数据交换量已极为惊人。

2、缓存。缓存是指将查询结果保存在内存中，以便在下一次查询时使用。当查询频繁时，将查询结果保存在缓存中，能够显著提高查询速度以及减轻服务器的负担。一般来说，MySQL提供的缓存机制是Mycacle和Memcache。 慢查询优化。慢查询依然是处理大数据量时的一个问题。

3、这里最简单的解决方案是升级，即为系统添加更多计算资源。只要它能在可承受的预算范围内帮助改善系统响应，并且只要资源得到合理利用就很好。从战略角度来看，更明智的方法是将系统拆分为单独的组件，并对其进行独立扩展。但是需要记住的是，这可能需要对系统重新设计并进行额外的投资。

4、首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。

5、这需要从企业领导层到开发人员的整体投入。企业花了很多的时间映射可以利用大数据在我们的承保和理赔流程，并回馈业务线。项目团队需要企业从领导层到技术层从上倒下的支持。ACE集团的督导委员会，负责领导公司的大数据议程。令人惊讶的是，它不是堆叠技术人员。“这是很难得的任何科技。

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