大数据处理速度慢怎么解决

今天给大家分享大数据处理速度慢怎么解决，其中也会对大数据处理速度慢怎么解决问题的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、迅搜xunsearch大数据平滑重建索引慢,创建索引越来越慢
• 2、大数据MapReduce的性能调优方法总结
• 3、为什么我的2010版EXCEL总是在“正在计算,4个处理器:0%”,速度很慢...

迅搜xunsearch大数据平滑重建索引慢,创建索引越来越慢

1、在迅搜的使用过程中，创建索引会越来越慢或是在平滑重建索引的时候会出现慢的情况，这是由于创建索引时引用limit分段加载数据了，这其实也没有什么问题，但语句中 limit 10000，20将扫描到的10020行，扔掉了前面的1万行，仅返回了20行，导致大数据下迅搜xunsearch创建索引的速度很慢。

大数据MapReduce的性能调优方法总结

合理设置map和reduce数：两个都不能设置太少，也不能设置太多。太少，会导致task等待，延长处理时间；太多，会导致 map、reduce任务间竞争资源，造成处理超时等错误。（2）设置map、reduce共存：调整slowstart.completedmaps参数，使map运行到一定程度后，reduce也开始运行，减少reduce的等待时间。

MapReduce程序的优化主要集中在两个方面：一个是运算性能方面的优化；另一个是IO操作方面的优化。具体体现在以下的几个环节之上： 任务调度 a. 尽量选择空闲节点进行计算 b. 尽量把任务分配给InputSplit所在机器 数据预处理与InputSplit的大小 尽量处理少量的大数据；而不是大量的小数据。

bypass模式下，每个下游任务对应一个磁盘文件，数据直接写入磁盘，无需内存缓冲，节省了排序步骤，提高了性能。调优方面，Spark提供了多个参数来优化shuffle阶段性能。

reducer知道获取map输出的主机位置，通过心跳机制得知map任务完成时间。主机不会立即删除map输出，直到application master告知删除，以避免重复工作。

为什么我的2010版EXCEL总是在“正在计算,4个处理器:0%”,速度很慢...

1、首先，如果您的工作表包含大量数据，或者公式过多，尤其是涉及到循环引用和迭代计算，这会导致Excel处理起来负担过重，从而影响速度。为了优化性能，试着对数据进行整理和简化，减少不必要的公式使用。

2、因为表格的数据量很大，表格中的公式太多，循环引用，迭代计算都会造成表格运行慢。在M2中输入公式：=SUMIF（$K$2：$K$1000，$J$2：$J$100，L2）下拉到与L平齐，就把各个不同名称小区的住房数统计出来。根据J列实际行数，修改公式中的数字1000到与实际行数一致。

3、这种情况是因为你计算的数据量比较大，Excel打开时会自动重新计算。解决办法：设置为手动重算。

4、Excel打开很慢的解决办法 明确答案 清理Excel缓存：删除不必要的临时文件和缓存，以加快打开速度。 关闭其他正在运行的程序：减少后台运行的应用程序，释放资源给Excel。 检查磁盘健康状态：确保硬盘无损坏或坏块，否则可能影响Excel加载速度。

5、是否使用了磁盘压缩 因为“磁盘压缩”可能会使电脑性能急剧下降，造成系统速度的变慢。所以这时你应该检测一下是否使用了“磁盘压缩”，具体操作是在“我的电脑”上点击鼠标右键，从弹出的菜单选择“属性”选项，来检查驱动器的属性。

6、处理器（CPU）：选择高性能的多核心处理器，如Intel Core i7或更高级别的处理器，以实现更快的计算和数据处理速度。 内存（RAM）：Excel 处理大数据时需要大量的内存来存储数据和缓存计算过程。建议选择至少16GB的内存，如果预算允许，可以考虑32GB或更高容量。

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