1、大数据方面核心技术有哪些？大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
2、简单说有三大核心技术：拿数据，算数据，卖数据。首先做为大数据，拿不到大量数据都白扯。现在由于机器学习的兴起，以及万金油算法的崛起，导致算法地位下降，数据地位提高了。
3、大数据是众多学科与统计学交叉产生的一门新兴学科。大数据牵扯的数据挖掘、云计算一类的，所以是计算机一类的专业。分布比较广，应用行业较多。零售业：主要集中在客户营销分析上，通过大数据技术可以对客户的消费信息进行分析。
4、大数据技术的核心体系涉及多个方面，包括数据采集与预处理、分布式存储、数据库管理、数据仓库、机器学习、并行计算以及数据可视化等。 数据采集与预处理：FlumeNG是一种实时日志收集系统，能够支持定制多种数据发送方式，以便有效收集数据。Zookeeper则提供了一个分布式的协调服务，确保数据同步。
5、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等。
1、SQLite：SQLite是一种轻量级的嵌入式关系型数据库，适用于小型和中型的移动应用程序。它的特点是文件大小小、部署简单，可以直接嵌入到应用程序中，无需独立的数据库服务器。SQLite适用于离线应用和需要本地数据存储的应用。
2、MySQL：MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，具有广泛的应用和社区支持。MySQL具有高性能和可靠性，能够处理大量的数据和并发请求。MySQL具有简单易用的SQL语法和丰富的功能，方便开发者进行数据操作和管理。Oracle：Oracle是一个商业化的关系型数据库管理系统，提供了全面的企业级功能和解决方案。
3、首选工具pl/sqldeveloper PL/SQLDeveloper是一种集成的开发环境，专门用于开发、测试、调试和优化OraclePL/SQL存储程序单元，比如触发器等。PL/SQLDeveloper功能十分全面，大大缩短了程序员的开发周期 2：OracleSQLDeveloper是一个免费的，并完全支持图形数据库开发工具。
4、SQLite，是一款轻型的数据库，是遵守ACID的关系型数据库管理系统，它包含在一个相对小的C库中。它是D.RichardHipp建立的公有领域项目。它的设计目标是嵌入式的，而且目前已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。
1、大数据处理流程包括数据收集、数据存储、数据清洗和预处理、数据集成和转换、数据分析、数据可视化、数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤。数据收集 数据收集是大数据处理的第一步。这可以通过多种方式进行，如传感器、网页抓取、日志记录等。
2、以下是其中一些关键的处理方法：首先，选择正确的数据结构是关键。在处理大数据时，ArrayList的动态性可能带来性能瓶颈。这时，LinkedList和HashSet这样的数据结构，或者带有排序功能的TreeMap，都能提供更高效的选择，尤其在频繁的插入和查找操作中。分批处理是另一个重要策略。
3、数据抽取与集成。大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。数据分析。
4、大数据通过采集、存储、处理、分析和共享等一系列技术手段来处理。 采集：大数据的来源多种多样，包括社交媒体、传感器、日志文件、事务数据等。首先，要对这些数据进行有效的采集，确保数据的完整性和准确性。
5、大数据处理的四种常见方法包括： 批量处理：这种方法在数据集累积到一定量后集中处理，适合对存储的数据进行大规模操作，如数据挖掘和分析。 流处理：流处理涉及对实时数据流的即时分析，适用于需要快速响应的场景，如实时监控系统和金融市场分析。
最好是在Oralce上，并且在主键值上建立oralce的索引机制，可以提高很多倍的查询速度的，你可以查一下相关资料。目前还是oralce在大公司或高数据量上普及。
当初淘宝从mysql转到oracle时用的是一个连接池，把数据分了模块，你可以借鉴一下，如果现在就有百万数据的话，就最好早些转移到oracle，数据增长很迅速，而且一直用mysql对于以后的数据分析与挖掘肯定不太方便，你可以看看淘宝的数据发展史。。
备注字段的字符个数 通过用户界面输入为 65，535，通过程序输入为 1G 字节。记录集大小 1G 字节 单表记录不宜超过20万，否则速度会有下降的。
数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。 上面是基于单表操作的数据量，你看着选。
要看你数据是什么内容，内容的多少？以我这纯文字型的为例：每条记录大约300字左右。十万条记录下来约需要600M样子的空间放数据。这只是我这的情况，具体还要看你的内容（不能纯以字节KB累计算空间的）哈哈，发现我没登录。。
但你如果拿excel作软件的后台数据库就很糟糕了，因为excel只能作为桌面型的数据库来使用，你任何的查询都导致全部数据的网络传递，不仅服务器疲于奔命，网络占用高，客户机的负担也超大。不信你在10万条记录里面进行SQL检索，采用sql server跟excel的数据返回速度完全不在一个档次上。
mysql单库负载过高的处理方式如下：先限制Innodb的并发处理.如果innodb_thread_concurrency=0可以先改成16或是64看机器压力，如果非常大，先改成16让机器的压力下来，然后慢慢增达，适应自已的业务。如：set global innodb_thread_concurrency=16。
MySQL数据库系统允许的最大可连接数max_connections。这个参数是可以设置的。如果不设置，默认是100。最大是16384。数据库当前的连接线程数threads_connected。这是动态变化的。查看max_connections、max_connections的办法见后。
可以先使用 uptime 命令查看 CPU 平均负载 那个 2 users 表示用户连接数，指的是总连接数。那个 load average 就是系统平均负载，1 分钟、5 分钟、15 分钟系统负载的平均值。指的是一段时间内 CPU 正在处理以及等待 CPU 处理的进程数之和的统计信息，也就是 CPU 使用队列的长度的统计信息。
mysql的最大连接数默认是100， 这个数值对于并发连接很多的数据库应用是远远不够的，当连接请求大于默认连接数后，就会出现无法连接数据库的错误，因此我们需要把它适当调大一些。
计算机硬件配置太低却安装太高版、太高配置的MySQL。未采用缓存技术。数据库未经过优化或表格设计及其复杂。等等一些原因，都会延长数据库的数据交互时间或增加交互次数。所以，如果大家遇到这类问题，首先要考虑程序是否存在BUG导致连接释放失败，再次就是考虑优化软硬件。
这个参数的大小要综合很多因素来考虑，比如使用的平台所支持的线程库数量（windows只能支持到2048）、服务器的配置（特别是内存大小）、每个连接占用资源（内存和负载）的多少、系统需要的响应时间等。可以在global或session范围内修改这个参数。