你知道吗？大数据量实时查询不仅仅是一个大数据量实时查询，它是一种生活态度。不信？继续看下去。

大数据量实时统计排序分页查询(并发数较小时)的几点建议

第一步查询中去并发执行这N条小sql， 只取排序字段和标识字段，其他字段一律丢弃 汇总结果后定位出当前页面要显示的pageNum条数据，再进行第二步查询，取出页面上需要展示的所有字段 PS：这一点是至关重要的，其他几点都可以不看，这点是最关键的。

分页分批从数据库里查询数据。2，注意变量的释放，特别是LIST和MAP之类的引用，如果定义成全局变量或静态变量就会很难释放。3，调大虚拟机内存大小。

临时段的活动 当用户执行一个需要排序的查询时，Oracle设法对内存中排序区内的所有行进行排序，排序区的大小由数据库的init.ora文件的数确定。如果排序区域不够大，数据库就会在排序操作期间开辟临时段。临时段会人为地降低OLTP（online transaction processing）应用命中率，也会降低查询进行排序的性能。

TT的写入量大约一天20TB，读的量约为此的5倍，我们为此准备了20台 regionserver的集群，当然底层的hdfs是公用的，数量更为庞大（下文会提到）。

动逾上千行、数十列的数据区域，会让解答者眼花缭乱。我认为，只要有能够完整、准确地表达出问题的区域就足够了。对于大数据量的附件，可以先经过简单的加工再上传。若不放心，可在问题中提到“有XX行（列）数据”，相信解答者会帮你解决的。

如何对大数据量的数据实时抓?

针对如何实时抓取大数据量数据大数据量实时查询的问题大数据量实时查询，大数据量实时查询我的看法如下大数据量实时查询：首先大数据量实时查询，数据采集中心（CDC）在实时数据抓取方面具有一定的优势，其性能影响大约为5%，相对于实时数据处理的需求而言，这一影响可以被接受。其次，触发器虽然在数据更新时能够提供实时反馈，但在实时数据抓取上并不可行。

大数据采集方法有多种，常见的方法包括爬虫采集、API接口采集、数据抓取工具采集等。其中，八爪鱼采集器是一种功能全面、操作简单的数据抓取工具，适用于各类网站数据的采集。一般的大数据采集流程如下： 确定采集目标：确定需要采集的数据来源和目标网站。

离线采集：工具 - ETL；在数据仓库领域，ETL 几乎成为了数据采集的代名词。该过程涉及数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。在转换阶段，需针对特定业务场景对数据进行管理，例如监控和过滤不合规数据、格式转换与数据标准化、数据替换以及确保数据完整性等。

离线采集：工具：ETL；在数据仓库的语境下，ETL基本上就是数据采集的代表，包括数据的提取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）。在转换的过程中，需要针对具体的业务场景对数据进行治理，例如进行非法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、保证数据完整性等。

手机可以通过多种方式收集大数据，以了解用户的兴趣和喜好，以下是几种常见的方式： 应用程序：手机上的应用程序可以收集用户的浏览记录、搜索历史、点击行为等数据，以分析用户的兴趣和喜好。这些数据可以用于个性化推荐、广告投放等方面。

17个免费大数据网站-数据查询网站有哪些

艾瑞网（iresearch.cn）和199IT（199it.com）则提供行业报告和数据分析，世界银行公开数据（data.worldbank.org.cn）则提供了国际发展数据。清博大数据（gsdata.cn）聚焦新媒体数据，东方财富网（data.eastmoney.com）适合企业研究，IT桔子（itjuzi.com）则针对创投和行业情报。

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大数据实时查询都是要靠大内存吗

一般都还是需要的，因为实时查询都是把数据尽量加载到内存，提升速度。

内存：至少需要 16GB 以上的内存，建议使用 ECC（Error-correcting code）内存来提高数据的准确性和可靠性。存储：大数据需要大量的存储空间，因此需要使用多个高容量的硬盘或者固态硬盘（SSD）来存储数据，建议使用 RAID 阵列来提高数据安全性和读写速度。

大数据专业的相关实验对于电脑的内存要求比较高，即使是对于内存要求比较低的实验性大数据平台，往往也需要至少8G的内存空间，而如果想有一个较为流畅的使用体验则需要更大的内存空间，所以内存一定要大一些，也可以说内存越大越好。

希望这篇文章能激发你对大数据量实时查询的兴趣。如果你觉得不错，不妨考虑入手，它绝对值得你拥有！