不是大数据处理类型

xiaofei
大数据处理
2025-04-21 02:00:43
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简述信息一览：

1、为什么不用excel处理大数据
2、哪个不是大数据流处理引擎
3、大数据的处理模式不包括

为什么不用excel处理大数据

1、处理200W条数据的DBF文件转换成EXCEL的过程确实需要一些技巧。首先，要明白EXCEL在处理大数据时的局限性。EXCEL2003及更早版本一表最多只能容纳66356条记录，而2007和2010版本虽然有所提升，但也仅限于一百多万条记录左右。因此，直接将200W条数据一次性导入EXCEL几乎不可能实现。

2、常见的数据处理软件有Apache Hive、SPSS、Excel、Apache Spark、 Jaspersoft BI 套件。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。

（图片来源网络，侵删）

3、计算机性能不足计算机的配置，特别是CPU、内存和硬盘的性能，直接影响到Excel文件的打开速度。如果计算机性能较低，处理大数据文件的能力就会受限，导致打开Excel的速度变慢。软件设置问题某些软件设置也可能导致Excel打开速度变慢。

4、增加系统内存：对于经常需要处理大量数据的用户来说，增加物理内存是最直接有效的解决方法。例如，原来使用的是4GB的内存，可以升级到8GB或16GB，这样可以显著提高系统处理大数据的能力。关闭其他程序：当同时运行多个程序时，它们会共享系统的内存资源。

5、Tableau软件，这个软件是近年来非常棒的一个软件，当然它已经不是单纯的数据报表软件了，而是更为可视化的数据分析软件，因为很多人经常用它来从数据库中进行报表和可视化分析。第三说的是数据分析层。

（图片来源网络，侵删）

哪个不是大数据流处理引擎

ApacheEdgent。ApacheEdgent非是一个大数据流处理引擎。ApacheEdgent是一个轻量级的边缘计算引擎，用于在边缘设备上进行实时分析和处理。专注于边缘计算场景，在资源受限的设备上运行，提供实时的数据分析和决策能力。

在速度方面，Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，而且高效地支持更多计算模式，包括交互式查询和流处理。Spark项目包含多个紧密集成的组件。Spark的核心是一个对由很多计算任务组成的、运行在多个工作机器或者是一个计算集群上的应用进行调度、分发以及监控的计算引擎。

Spark：Spark是一个快速的大数据处理引擎，可以帮助你快速分析和处理大量数据。NoSQL数据库：NoSQL数据库是面向大数据的数据库，可以快速处理大量非结构化数据。流式处理引擎：流式处理引擎可以实时处理大量数据流。数据仓库：数据仓库是一个大数据存储和分析平台，可以帮助你组织和管理大量数据。

Apache Spark Apache Spark是一个通用的计算引擎，专门用于大数据分析处理。相比于Hadoop的MapReduce模型，Spark提供了更为快速的数据处理能力，尤其是在内存计算方面表现卓越。它支持多种编程语言和库，允许开发者在集群上执行复杂的分析计算任务，包括机器学习、实时数据流处理等。

大数据主流技术用于处理和分析大规模数据集，包括： hadoop生态系统； spark； nosql数据库；机器学习和人工智能；数据可视化工具；数据集成工具；流数据处理引擎。这些技术帮助组织从数据中提取见解，从而做出明智的决策。

首先，数据处理模型上，Flink是一个真正的流处理引擎，支持批处理和流处理，特别擅长实时数据流处理，可以达到毫秒级的延迟。而Spark主要是一个批处理引擎，虽然也支持流处理，但需要通过Spark Streaming实现，且其流处理基于微批处理模式，通常延迟在秒级别。