数据大屏幕身后的繁杂数据处理方法，互联网大数据情况下的测算特性怎样确保，更应该是一个大屏幕要求里最应当关心的指标值。从大屏幕制作过程能够看得出，一个大屏幕要做的炫，大量的是美工设计和网页页面的活，团队有美工设计和网页页面工作人员相互配合就可以拿下，假如大屏幕应算的快，便是个不简单的技术活了，并不是一般的生产商能够搞得定的了，必须看测算模块强较弱了，而互联网大数据时代的的大屏幕要求，刚好是一个更重视特性，更重视高效率的情景要求。

数据大屏幕身后的繁杂数据处理方法，问题来了：一、大屏幕的数据来源太繁杂，二、大屏幕的特性不太好;大家找2个小故事讨论一下这两个难题。

小故事一：处理数据来源繁杂的难题；来自于一个合作方，她们的大屏幕要呈现：

数据库管理的历史记录

excel文档中的文字纪录

即时工业生产数据库查询中的数据信息

别的业务管理系统中的以插口方式出示的数据信息

感应器发回家的json实时信息

另外要从这么多数据来源中取数，而且也要做关系测算，让顾客很头痛，大屏幕的网页页面她们早已设计方案好，搞好了，可是数据信息却取不上去，由于按传统式的解决方案，顾客必须：

采用ETL专用工具先提取清理DW中的数据信息

必须把文本文档导到数据库查询中授予她们数学计算才可以测算

必须开发设计连接工业生产数据库查询的插口

必须写许多 的编码才可以分析系统软件插口和json数据信息

完成起來太艰难。做为协作了好多年的老合作方，大家给顾客出示的解决方法是，应用互联网大数据计算方法除开关联型数据信息，还出示了很多非关联型api接口，可立即浏览Hive、MongoDB、、Hbase、SPARK、redis、阿里云服务器OTS，也包含麦杰等工业生产数据信息，也可以立即分析半非结构化数据，例如excelxmlhtmltxtjsonwebservice等，另外也有强劲的数学计算，难题也就都得到解决了。

小故事二：处理特性的难题；来自于另一个合作方，她们的大屏幕是要给领导干部统计分析历史时间的各类数据信息指标值，炫和酷都并不是难题，美工设计多调子就可以，可是由于信息量很大而引起的特性难题，她们烦恼了好长时间也没能处理，也是在一次沟通交流中，她们把难点发送给了大家。

的确，信息量过多太杂了：

一些取数慢

一些算的慢

一些算的过多卡住

一些数据库查询压力大不许占資源算

一些优化算法太繁杂DBA表明他也不会写sql了

单机版压力太大，经营规模又不上用Hadoop的水平，大数据工程师工作人员成本费还高

以致于顾客怕出这种难题，一些指标值项居然用了写死的假数据信息，让大屏幕的真实有效受到非常大影响大家给顾客出示的计划方案依然是互联网大数据计算方法。

按段取数处理数据库查询JDBC取数的短板

c#多线程并行处理，更高效率的运用硬件平台，算的迅速

游标技术性分次测算数据信息防止大信息量一次性载入和测算造成内存溢出

缩小储存二进制文件库外测算，处理历史记录过多占有数据库查询資源的难题

逐层、井然有序测算更合乎人的当然逻辑思维，能够轻轻松松写成sql写出不来或是很繁杂的测算句子

群集遍布测算处理单机版特性短板，更合适中小型群集情景，学习培训成本费及工作人员成本费也低

数据大屏幕身后的繁杂数据处理方法，顾客使用后，特性拥有挺大的提高。