大数据处理延迟问题

本篇文章给大家分享大数据处理延迟问题，以及大数据滞后对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、为什么不用excel处理大数据
• 2、内存4000频率延迟最低
• 3、详解大数据存储:哪些问题最容易出现

为什么不用excel处理大数据

1、Excel不用于处理大数据的主要原因是其性能限制、可扩展性差以及缺乏高级的数据处理和分析功能。 性能限制：Excel在处理大量数据时，其性能会显著下降。例如，当一个工作表包含数十万行数据时，简单的操作如筛选、排序或应用公式都可能导致明显的延迟。

2、在大数据应用技术中，Word（文字处理软件）通常不是主要的工具，因为它更适合于处理文本和制作文档，而不是处理大规模的数据。然而，在某些情况下，Word可能会用于编写报告、文档化分析结果或记录数据分析过程。相比之下，Excel（电子表格软件）在大数据应用中更常见且有更广泛的应用。

3、首先，Excel在处理大量数据时显得力不从心，其最多只能处理1048576行数据。相比之下，Python没有这一限制，可以处理更多数据。其次，Python在连接数据库和执行查询方面比Excel VBA更加便捷。特别是在处理大数据集时，数据库内的表格行数常常超过Excel的处理极限。

4、报表效果不够直观 我们都知道EXCEL可实现柱形图、扇形图等数据分析图表，在数据分析软件还比较匮乏的当年，这些确实让大家眼前一亮，似乎数据都变得简单了些。但是自从进入了大数据时代，企业对数据分析报表的要求越来越高，单纯的图表已经难以直观地展现复杂数据。

5、不能处理大数据。坏处：因为excel最大只能保留100万多点行记录，而且在处理大量数据（超过20万行）时，你去做筛选、函数计算等操作时，非常的卡顿，尤其当你配置不那么高的时候，常常一步计算excel运行就要好几分钟，这对于汇总统计表这样花时间去思考的来说，简直是不能忍。

6、Apache Hive Hive是一个建立在Hadoop上的开源数据仓库基础设施，通过Hive可以很容易的进行数据的ETL，对数据进行结构化处理，并对Hadoop上大数据文件进行查询和处理等。 Hive提供了一种简单的类似SQL的查询语言—HiveQL，这为熟悉SQL语言的用户查询数据提供了方便。

内存4000频率延迟最低

1、为了降低4000频率内存的延迟，可以***取多种策略。首先，使用更快的内存颗粒。内存颗粒是内存条的基本单元，更快的颗粒能缩短读写时间，降低延迟。目前市场上，DDR4 2666MHz以上的规格是较快的选择。其次，优化内存控制器。内存控制器连接CPU和内存条，优化控制器能减少CPU访问内存的时间延迟，提高性能。

2、内存性能的关键因素之一是延迟，而非仅限于容量和频率。芝奇近日推出了一款突破性的产品——超低延迟DDR4-4000内存，这款内存以15-16-16-36-2T的惊人延迟，搭配8GB的8GB大容量，共32GB，频率高达4000MHz，且电压仅为5V，得益于三星B-Die内存技术。

3、芝奇推出低延迟高频内存：锐龙平台理想选择内存性能的提升不仅依赖于容量和频率，延迟（时序）同样至关重要。日前，芝奇推出一款打破常规的内存产品，它以4条8GB的组合构成32GB大容量，频率达到惊人的DDR4-4000，但延迟却控制在仅有15-16-16-36-2T的优秀水平，且电压仅为5V。

4、不超过1333都可以。tRC控制内存周期时间，而tRFC代表刷新指令间隔时间，比如说延时是3-3-3-8 tRC= tRAS + tRP ，tRAS 8代表时钟周期，tRP3决定激活延迟，那tRC是1 tRFC决定两次刷新时间，那tRFC就注定比tRC时间来的高，所以它们之间是相互配合的关系。

5、对于追求极致性能的用户而言，DDR4 3600则是一个选择。它的运行频率比3200更高，性能也更强。同时，3600的延迟较低，响应速度更快。这种内存条适合那些需要进行超频操作的用户。最后，DDR4 4000是DDR4内存条的极限频率。相比3600，4000的运行频率更高，性能也更强。

详解大数据存储:哪些问题最容易出现

大数据应用存在实时性的问题，特别是在涉及到与网上交易或者金融类相关的应用。存储系统必须能够支持实时特性同时保持较高的响应速度。Scale-out架构的存储系统和基于对象的存储系统可以满足这些需求。 大数据应用环境需要较高的IOPS性能，比如HPC高性能计算。

延迟问题也是大数据存储中不容忽视的一环，尤其是在金融和电子商务领域。实时的数据分析要求存储系统具备低延迟特性，以确保数据能够及时响应。Scale-out架构通过每个节点具备处理和连接组件，实现了存储容量和处理能力的同步增长。基于对象的存储系统则通过支持并发数据流，进一步提高了数据吞吐量。

大数据存储面临的主要问题有：数据量的爆炸式增长导致的存储需求迅速扩张、数据存储的安全性问题和数据存储管理的复杂性。存储需求迅速扩张 随着数字化进程的加快，大数据存储面临的第一大挑战就是数据量的爆炸式增长。

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