大数据处理慢的原因

今天给大家分享大数据处理慢，其中也会对大数据处理慢的原因的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、谁能解决EXCEL大数据处理时的卡顿问题?
• 2、hadoop和mapreduce的缺点是什么
• 3、为什么软件无法处理大数据量或高并发
• 4、为什么不用excel处理大数据

谁能解决EXCEL大数据处理时的卡顿问题?

使用筛选功能：如果您只需要处理部分数据，可以使用Excel的筛选功能，只显示需要处理的数据，这样可以减少处理的数据量，提高处理速度。 使用VBA宏：如果您熟悉VBA编程，可以使用VBA宏来处理数据，这样可以更加灵活地控制数据处理的过程。

如果表格有用到公式，宏代码等，考虑优化公式和代码，如果没用到还是卡顿，可以考虑改用更专业的数据库系统比如SQL，毕竟EXCEL的主阵地还是一般办公场所，处理几十万条数据的情况还是不多。

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。

hadoop和mapreduce的缺点是什么

hadoop和mapreduce的缺点如下：大数据处理速度慢：由于hadoop和mapreduce是分布式处理框架，因此在处理小数据集时，它们的处理速度较慢，因为数据需要在不同的节点之间传输。复杂性：hadoop和mapreduce需要一些专业知识和技能，因此对于不熟悉这些技术的人来说，学习和使用它们可能比较困难。

不适合事务/单一请求处理 MapReduce绝对是一个离线批处理系统，对于批处理数据应用得很好：MapReduce（不论是Google的还是Hadoop的）是用于处理不适合传统数据库的海量数据的理想技术。但它又不适合事务/单一请求处理。（HBase使用了来自Hadoop核心的HDFS，在其常用操作中并没有使用MapReduce。

hadoop是个轻量级的产品，又是开源的，不像dpf那么复杂，还要购买商业软件，搭个DPF环境需要费挺大力气的。hadoop能处理半结构化，非结构化数据。但hadoop要写mapreduce函数，这个比起SQL来，方便灵活性差太多了。

Hadoop的优势与局限优点在于支持超大文件存储，具备高容错性和扩展性，且有丰富的生态系统支持。但缺点在于无法提供低延迟服务，不适合存储小文件，并且文件修改效率较低，适合读多写少的场景。HDFS详解HDFS是基于主从结构，由NameNode、Secondary NameNode和DataNode组成。

不能处理大数据，单独机器处理数据过大，或者由于数据出现问题导致中间结果超过RAM的大小时，常常出现RAM空间不足或无法得出结果。然而，Map/Reduce运算框架可以处理大数据，在这方面，Spark不如Map/Reduce运算框架有效。不能支持复杂的SQL统计；目前Spark支持的SQL语法完整程度还不能应用在复杂数据分析中。

为什么软件无法处理大数据量或高并发

1、在互联网公司中，MySQL是使用最多的数据库，那么在并发量大、数据量大的互联网业务中，如果高效的使用MySQL才能保证服务的稳定呢？根据本人多年运维管理经验的总结，梳理了一些核心的开发规范，希望能给大家带来一些帮助。

2、第四个原因是：不适合大数据量的读写。当数据库面对大量数据的时候，MySQL的表现可能会很糟糕。由于MySQL的所有操作都是基于磁盘的，即使使用InnoDB引擎，高并发访问也可能导致瓶颈。其他一些数据库例如Cassandra和HBase基于内存并使用列式存储，很好地支持大数据量的读写。

3、订票系统案例，某航班只有一张机票，假定有1w个人打开你的网站来订票，问你如何解决并发问题（可扩展到任何高并发网站要考虑的并发读写问题）问题，1w个人来访问，票没出去前要保证大家都能看到有票，不可能一个人在看到票的时候别人就不能看了。

4、传统关系型数据库、桌面文件系统。传统关系型数据库：在大数据场景下，传统关系型数据库无法处理海量数据和高并发请求，而且成本较高。桌面文件系统：桌面文件系统用于个人计算机或小型企业，不适合处理大数据，在大数据场景下，需要使用分布式文件系统来存储和管理海量数据。

5、分布式架构是将软件系统分布到多个相互独立的计算机上运行的一种架构模式。每个计算机都可以处理部分数据和业务逻辑，共同协作完成软件的功能。这种架构具有良好的扩展性和可靠性，能够实现负载均衡和容错处理，适用于需要高并发、大数据量的场景。

为什么不用excel处理大数据

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。

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。

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。

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