Java CachedRowSet 本身并不是为大数据处理设计的，它主要用于在断开数据库连接后继续使用查询结果，适用于小数据量的处理。在处理大数据时，我们通常会考虑使用更专业的技术和框架。
Java CachedRowSet 的适用场景
- 主要用途：CachedRowSet 主要用于在断开数据库连接后继续使用查询结果，减少数据库连接的开销。
- 适用数据量：适用于小数据量的处理，不适合大数据集。
大数据处理的技术和框架
- Hadoop：一个分布式存储和计算框架，适合处理大规模数据集。
- Spark：一个基于内存的计算框架，提供快速的数据处理能力。
为什么CachedRowSet不适合大数据处理
- 性能限制：CachedRowSet 将数据缓存在内存中，对于大数据集来说，可能会导致内存不足。
- 扩展性：CachedRowSet 不支持分布式计算，无法利用多台计算机的资源来处理大数据。
综上所述，对于大数据处理，建议使用如Hadoop、Spark等专门的大数据处理框架。这些框架提供了分布式存储、计算和数据处理的能力，更适合处理大规模的数据集。