大数据处理速度快怎么理解

简述信息一览：

• 1、hadoop和mapreduce的缺点是什么
• 2、excel几万行数据太多太卡,怎么优化?
• 3、excel是多核CPU还是高主频CPU处理得快
• 4、为什么分位效率低
• 5、redis写入数据,越来越慢,是什么原因

hadoop和mapreduce的缺点是什么

1、hadoop和mapreduce的缺点如下：大数据处理速度慢：由于hadoop和mapreduce是分布式处理框架，因此在处理小数据集时，它们的处理速度较慢，因为数据需要在不同的节点之间传输。复杂性：hadoop和mapreduce需要一些专业知识和技能，因此对于不熟悉这些技术的人来说，学习和使用它们可能比较困难。

2、Hadoop具有以下特点：优点：支持大文件存储，适合TB、PB级别的数据。具有数据冗余机制，检测和快速响应硬件故障。高扩展性，可部署在廉价服务器上，实现水平扩展。拥有成熟生态系统，有许多开源工具支持。缺点：低延迟性能受限，以牺牲数据获取速度为代价。不适合存储大量小文件。

3、MapReduce数据倾斜产生的原因包括Hadoop框架特性和具体业务逻辑原因，解决方法可以从业务和数据方面进行优化，例如针对join产生的数据倾斜可以使用Map Join优化、针对group by操作可以调整参数以减少倾斜，以及针对count（distinct）等操作可以调整reduce个数或使用其他统计方法。

excel几万行数据太多太卡,怎么优化?

1、Excel处理数据9万多行比较慢，可以尝试以下优化步骤： 禁用自动计算功能：在Excel中，自动计算功能会在每次更改单元格内容时重新计算整个工作表，这会导致处理速度变慢。您可以在“公式”选项卡中禁用自动计算功能，然后手动计算。

2、如果表格有用到公式，宏代码等，考虑优化公式和代码，如果没用到还是卡顿，可以考虑改用更专业的数据库系统比如SQL，毕竟EXCEL的主阵地还是一般办公场所，处理几十万条数据的情况还是不多。

3、Excel卡顿大部分情况是因为插入了过多的公式，在操作时这些公式都会运行，所以就会变得很卡顿，只要清除公式就可以了。

4、EXCEL很多时候慢是因为文件中有很多垃圾自选图形，或者是部分公式消耗了太多资源，比如公式 =SUMPRODUCT（C：C=6）*B：B）就需要进行大量的逻辑计算，耗费了很多不必要的计算时间，可以适当减少预算范围。

5、解决方案：EXCEL里边的数据分成多个EXCEL然后在处理。这个也可能是你的电脑卡死主要原因：内存不够用了。这个解决方案的话：一是更换内存、而是将你电脑里边打开的东西 关一些。

excel是多核CPU还是高主频CPU处理得快

1、所以建议选择高主频的，因为多核的利用率不会太高。一般来说是双核心调用比较多，多核心的少一些。因为需要的是最简单粗暴的计算工作，这方面多核心有点无用武之地。也就是说，多核心CPU在处理的时候很多核心处于半闲置状态，利用率并不高。睿频在提升频率的时候，根据CPU不同提升的方式方法也不一样。

2、多核多线程好一些，单核主频再高也只是单打独斗。再说ExCeL，还是要尽量避免循环引用，大量循环真的会很卡。

3、一般情况下是默认全核心一起处理的，但如果Excel版本过低，或是系统被更改过设置，那么有可能会是单核或多核运行，这时可通过手动设置使全核心一起处理Excel。下面演示操作方法：演示设备：联想 AIO520-22一体机、WINExcel 2007 。

4、在选购办公电脑时，CPU主频与核心数量的选择成为了一个重要考量点。理论上，CPU主频越高，处理速度越快，这无疑对办公和游戏体验有着积极影响。另一方面，核心数量的增加意味着可以同时处理更多的任务，这对于多任务处理的需求来说非常关键。

为什么分位效率低

答案明确：分位效率低下的原因主要包括技术限制、数据处理复杂性、系统架构瓶颈以及资源分配问题。技术限制 在技术领域，分位效率受到算法和计算能力的限制。当前使用的算法可能无法高效地处理大量数据，导致处理速度缓慢。

股票中ps分位点越低越好，股票中的ps是估值的一种方式，叫做市销率估值法，市效率估值法=总市值/销售额，也就是分母由销售额决定，分子有总市值决定，一般情况下市销率数值越低代表该公司投资价值越大，市销率数值越大代表该公司投资价值越小。

其他心理活动异常，如注意力集中性、持久性和分配性较差，做事效率低下等。 成因： 遗传因素：基因多太性，它决定人体对环境因素的易感性与抵抗力，个体疾病、障碍临床表现的多样性以及个体对药物等环境因素反应的差异性。

薪酬分位是薪酬体系设计的基础，薪酬设计起点就要对公司在市场中做定位，从而结合目前薪酬曲线、薪酬原则、薪酬成本以及市场各分位线的对比结果，制定适合企业的薪酬政策。

-而50分位值（中位值）则代表有一半的薪酬数据低于此点，是市场薪酬的中等水平。在薪酬体系设计中，分位值是基础，企业需要根据自身在市场中的定位，结合薪酬曲线、原则、成本以及与市场分位线的对比，制定出适合的薪酬策略。薪酬设计的最终目标是实现效率、公平和合法性。

而小公司，一个人就是一台运行良好的机器，单独拧出来一个人就能独当一面的处理好一个公司的事物，这对人的锻炼能力更强，因此发展也会越来越快，这是大公司的人所比不了的。大公司有严格的流程、制度、标准规定，再加上大公司员工基数大，所以工资通常定在市场的中分位位置。

redis写入数据,越来越慢,是什么原因

Redis写入速度变慢，可能原因包括节点数据量不足、网络延迟、主机性能等。当进行大量数据导入时，可***用RESP协议优化。传统命令方式在大数据导入场景下存在效率问题，由于Redis单线程模型，命令执行虽快，但在大量数据导入时，发送命令和接收响应所耗费时间显著增加。

如果发现内存写入速度较慢，可能是因为云服务提供商超售资源，导致虚拟机交换到磁盘。此时，应向云服务提供商提交工单，寻求解决方案。在确定硬件资源充足后，如果问题依旧存在，可以考虑使用systemtap工具进行系统级的排查。systemtap允许开发者在运行时动态地添加内核事件探针，帮助定位性能瓶颈。

redis并不会因为key的增加而导致写入明显变慢，肯定是其他因素。如果redis开启了持久化，在进行持久化时，性能必然下降，可以使用config命令查看持久化设置了没有。另外考虑是否是内存不足，一般redis最多只应该占用60%的物理内存，如果超过了在rdb进行持久化时可能会内存不足。

上面提到了，当执行AOF文件重写时会因为fork执行耗时导致Redis延迟增大，除了这个之外，如果开启AOF机制，设置的策略不合理，也会导致性能问题。

关于大数据处理速度慢的原因，以及大数据处理速度快怎么理解的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。