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1.Excel
Excel 处理的单表最大数据量为1048576行和16384列。一般来说处理规模在100万行以下的数据较为合适。
2.PowerBI
PowerBI Desktop一般处理的数据在1G左右再往上就会很卡，一般处理的规模在不大于1G或者说1000万行以下的数据较为合适。
3.MySQL
关于MySQL：
据D.V.B 团队以及Cmshelp 团队做CMS 系统评测时的结果来看，MySQL单表大约在2千万条记录（4G）下能够良好运行，经过数据库的优化后5千万条记录（10G）下运行良好。
所以我们姑且认为MySQL这样类似的数据库可以处理大概单表小于5000万行或者小于10G的数据比较合适。
4.Python：
Python做数据分析时一般会拥有一些常用的库，我们这里只说两个，一个是Pandas，另外一个是PySpark。
1）Pandas
与其他工具不同的时，pandas没有明显的行数限制，跟内存有关，可以参考网友的一篇文章：
最近，我用pandas处理了一把大数据…… - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/272115312
这篇文章中提到：对于一个2G的文件，读取过程中内存占用会达到4G左右，大概是实际文件体积的两倍。
一般用户的单机内存在8-16G左右，有的可能到达32G，抛去4-8个G的系统占用，可以知道，实际能给Pandas做数据处理的空间很有限，一次最多加载几G到十几G的数据，这个处理量可以理解为比较适合处理1亿行（20G）一下的数据！
2）PySpark
Spark虽然是in memory的运算平台，但从官方资料看，似乎本身对内存的要求并不是特别苛刻。官方网站只是要求内存在8GB之上即可（Impala要求机器配置在128GB）Spark建议需要提供至少75%的内存空间分配给Spark，至于其余的内存空间，则分配给操作系统与buffer cache。
如果当系统内存不足的时候,spark 会将数据落地到磁盘,将 spark 当成 mapreduce的方式解决内存不足的问题。
①单机spark
在单机状态下，Spark能操作的数据只有本地磁盘上的数据，这个数据量取决你的本地磁盘容量大小。一般用户的电脑磁盘容量在500G到1T之间，所以我们可以大致得到使用此方式来处理1TB以下的数据量！
②分布式spark
在分布式状态下，Spark可以处理Hadoop生态中HDFS文件系统上的数据，这个数据量理论上是无上限的，因为分布式存储，其容量是可以通过增加节点的方式来扩展的，使得处理TB甚至PB级数据量成为可能！
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