性能大数据处理

xiaofei
大数据处理
2025-01-19 23:09:18
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文章阐述了关于性能大数据处理，以及大数据性能数据分析的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、FineBI的大数据处理性能怎么样?
2、大数据处理需要什么和什么的支持
3、大数据处理需要什么样的电脑?
4、hibernate大数据性能处理
5、大数据处理的四个步骤
6、大数据常用的数据处理方式有哪些?

FineBI的大数据处理性能怎么样?

1、帆软的产品有自成一套的系统，特别是对于中国式的报表，其处理能力还是相当不错的。但是要说到处理大数据的能力，还是稍有欠缺，且FineBI必须由理解业务的用户进行操作，才能对数据进行分析。其实说到大数据处理性能，推荐一款叫Datafocus的工具，能连接多样数据库，处理庞大的数据量，秒级响应。

2、FineReport与FineBI的主要差别在于数据处理和报表设计上。FineReport支持直连数据库，而FineBI则侧重于大数据建模，生成多维数据集。FineReport能够灵活定制各种复杂表样，而FineBI则主要支持OLAP分析模式。FineBI的Cube可以被FineReport引用，这为报表设计提供了更大的灵活性。

（图片来源网络，侵删）

3、在数据清洗与数据建模上，FineBI与PowerBI表现相近，但其在跨数据源关联建模方面展现出色的智能内存化机制，使得实时数据处理更为便捷。FineBI在数据可视化方面与Tableau操作相似，但更注重交互性与丰富性，为用户提供更加直观且深度的分析体验。

4、即席分析等都比较实用；从性能上来说，比较稳定，适应性也比较强大。FineBI是自助式的BI分析工具，不仅有前端的数据分析等操作，还有数据管理以及企业级管控，移动端做得也比较好，安卓以及IOS都支持，也支持钉钉、微信企业号等等。

5、Finebi是一款数据分析和可视化工具，由中国大数据公司海云数据开发。它集成了多种强大的数据处理和展示功能，旨在帮助用户深入分析和挖掘海量数据，从而获得有价值的信息和洞察。Finebi不仅支持多种数据源的连接和导入，还能对数据进行清洗、整合和转换等操作，确保数据的准确性和可用性。

（图片来源网络，侵删）

6、数据抓取功能很弱，数据处理能力差，需要事先准备好数据。FineBI：在国内口碑和发展还是不错的，通过大数据引擎Fineindx，可以自动建模，傻瓜式操作，只需在dashboard中简单拖拽操作，便能制作出丰富多样的数据可视化信息。进行数据钻取，联动和过滤等操作，自由分析数据。

大数据处理需要什么和什么的支持

大数据处理需要的支持如下：需要高性能的服务器和存储设备：这些设备能够处理和存储大量的数据，确保数据的安全和可靠性。需要高速的网络设备和通信技术：这些设备和技术可以实现数据的快速传输和共享，提高数据处理的效率。

Java ：只要了bai解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java 技术，学java SE 就相当于有学习大数据。

CPU：推荐使用多核处理器，如 Intel Xeon 或 AMD Opteron，最好拥有高频率的核心。内存：至少需要 16GB 以上的内存，建议使用 ECC（Error-correcting code）内存来提高数据的准确性和可靠性。

大数据的发展确实需要大规模物理资源、计算资源的支持。大数据，顾名思义，涉及的数据量极为庞大，从收集、存储到处理和分析，每一个环节都对资源有着极高的要求。

大数据处理需要什么样的电脑?

1、像与编程相关的，对电脑要求都不高的。有8g内存，剩下的就目前来说，可以很随便了。建议4k以内的笔电，都行。

2、CPU：推荐使用多核处理器，如 Intel Xeon 或 AMD Opteron，最好拥有高频率的核心。内存：至少需要 16GB 以上的内存，建议使用 ECC（Error-correcting code）内存来提高数据的准确性和可靠性。

3、大数据技术处理庞大的数据集和复杂的计算任务，对电脑配置有较高要求。选择多核心、高性能的处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，或者AMD Ryzen 7系列或更高级别的处理器，以提供更好的计算能力和并行处理能力。

4、CPU够快，最好带NPU，CPU+GPU+NPU三引擎带动的AI内核，这种设备可以本地执行大参数量的运行，本地跑模型。另外就是方便拓展内存，根据自己的业务量可以方便的开机增加内存条，毕竟跑数据，内存也很要命。

hibernate大数据性能处理

能，用Hibernate处理大数据是比较麻烦，就像把Oracle装到大型服务器上一样，要注意jar包的选择和参数配置。用于大数据处理的程序和平时在PC笔记本上做的程序是没法比较的。开发机硬盘通常不会超过1T吧，真正的数据库可能一个月的增量就有1T，那么低层接口的查询方式肯定不能是一样的。

在配置文件中，我们可以编写SQL语句，从而更好地满足定制需求。Mybatis的优化相对较为容易，但要求程序员具备较强的SQL编写能力。而且，Mybatis在数据库移植性方面不如Hibernate，因此在处理大数据量系统时，Mybatis显得更为合适。对于数据量较小且对优化需求不高的场景，Hibernate则更为适用。

在实际应用中，Hibernate被广泛用于处理复杂的业务逻辑和数据操作。它能够轻松地处理大数据集，优化查询性能，确保应用程序在高并发环境下依然能够稳定运行。许多企业项目，从中小企业到大型跨国公司，都在使用Hibernate构建其核心业务系统。

大数据处理的四个步骤

1、大数据处理流程可以概括为四步：收集数据。原始数据种类多样，格式、位置、存储、时效性等迥异。数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理。数据存储。收集好的数据需要根据成本、格式、查询、业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析。数据变形。

2、大数据处理的四个主要步骤如下：数据收集：在这一阶段，我们需要从各种来源搜集结构化和非结构化数据。这些数据可能来自外部资源或内部数据源，并且我们需要确保其完整性和敏感性。数据存储：接下来，我们需要将收集来的数据储存在安全可靠的数据仓库中。

3、大数据处理流程可以概括为四步：数据收集、数据清洗、数据存储与数据分析、数据可视化。在数据收集阶段，大数据处理的首要任务是整合来自不同来源的原始数据。这些数据可能来自社交媒体、企业数据库、物联网设备等。例如，在智能交通系统中，数据收集就涉及从各个路口的摄像头、车载GPS、交通流量传感器等捕捉信息。