① 2張excel表（a和b），a是姓名和身份證的大數據，b是部分姓名和身份證號。

用vlookup或者match，或者使用 顯示重復項功能查找

② SQL數據表A有100萬條記錄，我的另一張表B有5萬條的記錄，我想從A表中刪除與B表相同的數據，有什麼高效的辦

delete a from a, b where a.id = b.id
刪除只能用delete，而且inner join關聯已經是最快的了

③ 兩張稍大數據量表的聯合查詢

說實話，70W記錄不算大，而你執行查詢的條件是where a.id = b.id這種等值連接，可以使用索引來提高查詢效率的，一般資料庫內部也不會使用笛卡爾集這種演算法執行，對於數據量大的連接查詢，會使用hash連接或多路歸並排序連接演算法來執行。
建議你在兩個表的id屬性上先創建索引，再執行查詢。
如果還效率慢的話可能是你語句中還有其他導致查詢慢的查詢條件，你可以把完整的語句發上來，大家幫你分析一下，看如何優化。

④ 大數據包括哪些

大數據技術龐大復雜，基礎的技術包含數據的採集、數據預處理、分布式存回儲、NoSQL資料庫答、數據倉庫、機器學習、並行計算、可視化等各種技術范疇和不同的技術層面。
大數據主要技術組件：Hadoop、HBase、kafka、Hive、MongoDB、Redis、Spark 、Storm、Flink等。
大數據技術包括數據採集，數據管理，數據分析，數據可視化，數據安全等內容。數據的採集包括感測器採集，系統日誌採集以及網路爬蟲等。數據管理包括傳統的資料庫技術，nosql技術，以及對於針對大規模數據的大數據平台，例如hadoop，spark，storm等。數據分析的核心是機器學習，當然也包括深度學習和強化學習，以及自然語言處理，圖與網路分析等。

⑤ Excel，已知大數據表裡有ABC三種產品銷售的尺碼和數量，是否能用公式算出A產品每個尺碼銷售件數

=SUMIFS($C$2:$C$18,$A$2:$A$18,G2,$B$2:$B$18,H2)，如下圖：

⑥ 大數據具有哪些特徵.A.價值密度低B.快速化C.多樣化D.大量化

大數據具有4V特點，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)和Veracity(精確)，其核心在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。

⑦ Python查詢大數據表

大千世界，無奇不有。
居然還有一個表兩百多個欄位的？ 肯定是表結構設計有問題，建議優化一下，拆分成多個表。
另外，一個表裡數據不到千萬級的話，查詢基本是沒有什麼壓力的。
你確定是查詢的過程慢，還是程序處理寫到txt比較慢？
查查資料庫優化相關的吧，這個三言兩語肯定說不清楚。

⑧ 表格大數據處理

見樣表截圖抄，在同表操作，如果襲不同表格，加上工作表名即可

在G2輸入戶號

H2輸入公式

=INDEX(B:B,SMALL(IF($A$2:$A$1000=$G$2,ROW($2:$1000),4^8),ROW(A1)))&""

數組公式，先按住CTRL+SHIFT,最後回車，使得編輯欄公式兩端出現花括弧{ }

公式右拉再下拉到無數據

更改G2，顯示新戶號對應數據

⑨ 資料庫大數據

傳統資料庫處理大數據很困難吧，不建議使用傳統資料庫來處理大數據。
建議研究下，Hadoop，Hive等，可處理大數據。
如果有預算，可以使用一些商業大數據產品，國內的譬如永洪科技的大數據BI產品，不僅能高性能處理大數據，還可做數據分析。

當然如果是簡單的查詢，傳統資料庫如果做好索引，可能可以提高性能。