1、最好在SQL中执行，因为JAVA界面上处理的话，需要将数据传递到界面然后处理，占用网速比较多，B\S模式中，一般用SQL处理，返回的记录集越简单执行效率越高。
2、它们把脚本和SQL语言翻译成MapReduce程序，丢给计算引擎去计算，而你就从繁琐的MapReduce程序中解脱出来，用更简单更直观的语言去写程序了。有了Hive之后，人们发现SQL对比Java有巨大的优势。一个是它太容易写了。刚才词频的东西，用SQL描述就只有一两行，MapReduce写起来大约要几十上百行。
3、Python往往在大数据处理框架中得到支持，但与此同时，它往往又不是“一等公民”。比如说，Spark中的新功能几乎总是出现在Scala/Java绑定的首位，可能需要用PySpark编写面向那些更新版的几个次要版本（对SparkStreaming/MLLib方面的开发工具而言尤为如此）。
4、这个倒不是有很高要求。大数据工作者好比是使用汽车的人，他需要了解汽车的整体构造和性能，但他无需像java工程师那样生产汽车零件，工种是不一样的。
5、Java 是大数据领域的“老大哥”，以其跨平台性、稳定性和丰富的库支持而著称。在构建分布式系统、处理大规模数据集和实现高并发应用方面，Java 的优势凸显。Java 是 Hadoop、HBase 等大数据基础设施的基石，确保数据的顺畅流动和处理。其稳定性、可维护性和性能使其成为大数据系统构建的理想选择。
6、数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL（HiveSQL）查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。数据可视化：对接一些BI平台，将分析得到的数据进行可视化，用于指导决策服务。
分布式处理技术，分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。云技术，大数据常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要分布式处理框架来向数数百或甚至数万的电脑分配工作。
云计算技术：作为大数据处理的基石，云计算提供了弹性的计算资源。它通过分布式计算和虚拟化技术，实现了计算能力的池化，使得大数据的处理能够突破硬件性能的限制，实现高效的数据存储和计算。
大数据需要的技术包括：数据存储技术、数据处理技术、数据分析和挖掘技术，以及数据安全和隐私保护技术。数据存储技术主要是用于高效地存储大量数据，以保证数据能够被快速地访问和持久地保存。大数据技术中所采用的数据存储技术包括分布式文件系统，如Hadoop HDFS等，还有数据库技术如NoSQL数据库等。
1、在SQL Server 处理大数据时，构建高效查询的关键在于合理设计表结构、运用分区技术与优化索引策略。具体而言，当面对海量数据时，应考虑采用表分区技术，例如按照月份进行分区，这样可以显著提升查询性能，减少扫描的数据量。对于索引优化，应根据数据使用频率及查询需求来选择合适的索引类型和结构。
2、关于索引优化 建索引的选择必须结合SQL查询、修改、删除语句的需要，一般的说法是在WHERE里经常出现的字段建索引。如果在WHERE经常是几个字段一起出现而且是用AND连接的，那就应该建这几个字段一起的联合索引，而且次序也需要考虑，一般是最常出现的放前面，重复率低的放前面。
3、在企业管理器里面建：这种方法很简单点击选中的数据库右键新建即可相信你应该会不多说了。
4、SQL Server下建立数据库、建表的方法：首先打开SQL Server Management Studio，会看到如下的界面：点开数据库会出现 右键单击数据库，点击新建数据库，会出现以下界面：在数据库名称栏中输入需要的名称，如xx然后点击确定即可。
5、处理千万级数据量的SQL Server分页时，建议先根据业务特性对大量数据进行筛选，再进行处理。通常，老帖子的分页显示在10页以上，很少有人会查看，可以利用这一特性，先过滤掉大部分历史数据，再进行分页操作。筛选策略可以根据具体业务场景定制，例如，设置一个时间阈值，过滤掉超过一定时间跨度的旧数据。
对于Spark SQL环境，可以使用PIVOT关键字进行行转列操作。PIVOT关键字用于指定组内列的聚合，从而生成新列。例如，`PIVOT`关键字可以将`month`列按值聚合，形成`month_01`、`month_02`、`month_03`等新列。在MySQL、Hive和Spark SQL中，UNION ALL提供了一种通用的列转行方法。
另一种方法是使用IF函数，结果类似。在复杂场景中，可能需要结合GROUP BY语句，如按月分析销量。对于列转行，可以先将行转列的结果存储在临时表中，然后使用UNION ALL或UNION语句进行转换。
行转列：sum+if 行转列的核心是聚合函数与条件判断的结合，具体方法如下：实现SQL语句进行行转列：得到的查询结果符合预期，展示了行转列后数据的形式。if函数作用：对于每条记录，只有当课程为“语文”时，score字段值才被聚合到结果中，其余课程的score值则为空。
1、确保你的SQL语句符合以下最佳实践： **避免不必要的排序和分组操作**：这些操作可能在大数据集上显著增加查询时间。 **使用索引**：确保对查询中经常使用的列创建索引，尤其是用于排序和分组的列，这可以大大加速查询过程。
2、两个办法：一个是做一个数据库复制，可以半天复制一次，也可以一天复制一次（闲时复制），根据用户对数据的敏感度决定，存储过程运行不限时间，运行时访问复制数据库，不影响主数据库。
3、如果是单条循环插入，就是每次循环都是单独的insert语句，插入成功的就会落盘了，正在插入没完成的就会取消插入了。如果是批量插入，insert select这种，全部都要回滚，基本上你插了多久，就至少要等待回滚多久，且没有办法停止，只能等待。
1、分页技巧是MySQL处理大数据集合的排序技巧之一，通过这种技巧可以迅速的将数据排列起来，并将其分页显示。具体方法是使用MySQL的LIMIT语句，将数据分批查询并限制返回的行数，以便更好地进行排序和时间优化。
2、数据库分区 在MySQL中，数据库分区是提高查询性能的一种方法。它通过将一个大表分成多个小表，存储在不同的物理位置上，并可独立进行维护和管理来实现。
3、对于一亿条数据的查询场景，数据库分区技术也是一种有效的解决方案。数据库分区技术可以将一个大表分割成多个子表，每个子表都可以单独进行管理，可以提高查询效率。在使用数据库分区技术时，需要注意以下几点：（1）尽量使用HASH分区 在使用数据库分区技术时，HASH分区通常比其他分区方式更加高效。
4、存储海量数据时，MySQL需要做好数据库设计、选择合适的引擎；需要进行分库分表、批量操作、SQL优化等操作。只有充分的优化，才能高效地存储1亿条数据，并实现快速、稳定地查询和操作。