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大数据处理技术瓶颈

文章阐述了关于大数据处理技术瓶颈，以及大数据技术解决方案的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

无线通信领域：由于频谱资源有限和无线信号传输的特殊性质，无线通信领域存在着信道拥塞和信号干扰的“卡脖子”问题。互联网领域：由于全球网络负载的不均衡和信息传输所需的带宽不断增加，互联网领域存在着“卡脖子”问题，如网络延迟和瓶颈等。

当前我国面临的技术瓶颈主要集中在两个领域：航空发动机与芯片制造。首先，航空发动机的技术短板是国家航空工业的“命门”。这一技术不仅对国家安全具有重大影响，也直接关系到民航客机的自主可控。

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半导体、人工智能、航空、航天和国防。国外卡脖子的领域主要有：半导体：目前国际半导体市场中，美国、日本、韩国和台湾地区处于领先地位，中国需要凭借自己的技术不断提升产业链水平，加大研发投入和人才培养，以打破国外把控的垄断局面。

突破集成电路人工智能、信息技术、高端制造、新材料等卡脖子领域集成电路（integrated circuit）是一种微型电子器件或部件。

大数据产业未来的瓶颈在哪里通过对大数据产业链的分析，我们可以清楚地看到，在大数据产业链的各个生产环节中，各大公司都已开占位，随着高性能计算机、海量数据的存储和管理的流程的不断优化，技术能够解决的问题都终将不会成为问题。

（图片来源网络，侵删）

大数据作为一个新兴的产业，一直在处于舆论的风口浪尖。就像互联网+的概念一样，大数据被神话了，被送上了“宗教”的神坛。大数据企业总是有一个担心，生怕大数据被捧得的太高，将来可能会被摔的很惨。

基础平台的改变首先大数据挑战的就是企业的存储系统，大数据爆炸式的增长使得存储系统的容量、扩展能力、传输瓶颈等方面都面临着挑战。与之相连的还有服务器的计算能力，内存的存储能力等等都面临着新的技术攻关。

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、使用缓存：使用程序直接保存到内存中。或者使用缓存框架：用一个特定的类型值来保存，以区别空数据和未缓存的两种状态。数据库优化：表结构优化；SQL语句优化，语法优化和处理逻辑优化；分区；分表；索引优化；使用存储过程代替直接操作。分离活跃数据：可以分为活跃用户和不活跃用户。

3、大数据并发处理解决方案：首先，HTML静态化是处理大量数据高并发最高效的方式。尽可能地使用静态页面可以显著减少服务器的压力和响应时间。但对于内容频繁更新的网站，手动创建静态页面不切实际，这时需要引入内容管理系统（CMS）。

4、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。

使用正确的数据类型。MySQL提供不同的数据类型，如：整型、浮点型、字符串型等，因此合理选择数据类型能够大幅提高执行效率。比如，如果我们将一个类似“年龄”的字段设置成字符型，将会带来不必要的开销，不仅使磁盘占用更大，读取和查询速度也会变慢。因此，建议将年龄字段设置成整型。

对于一亿条数据的查询场景，数据库分区技术也是一种有效的解决方案。数据库分区技术可以将一个大表分割成多个子表，每个子表都可以单独进行管理，可以提高查询效率。在使用数据库分区技术时，需要注意以下几点：（1）尽量使用HASH分区在使用数据库分区技术时，HASH分区通常比其他分区方式更加高效。

一次提交一条数据的更新操作通常需要较长的时间。批量提交可以大幅提高更新效率。例如，批量将1000条记录绑定在一起发送到MySQL Server，更新一次。这可以通过将数据划分为几个小块来实现。每个数据块都应该具有高效的更新操作。优化查询条件在进行大规模数据更新操作时，查询条件非常重要。

关于大数据处理技术瓶颈，以及大数据技术解决方案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。