java大數據查詢
文件讀取：首先是一個文件上傳，數據入庫，10-200萬條不等，這里主要考慮到一次性讀取，JVM分配出來的棧內存不一定會夠（個人對內存這一塊還是處於一知半解的狀態，所以比較謹慎，若諸位大神有好的認知，希望評論留下地址分享一下），是依行讀取數據，設定一個批量值，當讀取的數據達到一定量之後，執行批量入庫操作，清空集合，再接著讀取。
//讀取文件內容
while((s = br.readLine())!=null){
//判斷是否達到單次處理量
if(num%leadingNum==0&&num!=0){
int a = stencDao.insertBatch(listBean);
if(a!=leadingNum){
flag = false;
}
//清空集合
listBean.clear();
}
String value = s.trim();
//將讀取到的內容放入集合中
if(!value.equals("")){
StencilCustomer bean = new StencilCustomer();
bean.setCustomerPhone(value);
bean.setLinkStencilId(id);
listBean.add(bean);
num ++;
}
}
數據處理：這里的思路也是將數據小化然後處理，這里使用了多線程，設定單個線程處理量，然後開啟多個線程處理，這里需要考慮你的伺服器的承載能力，如果線程開得太多了，處理不過來，會出現蹦死的情況。例如200萬數據，我開了20個線程，單個線程處理600條。
//建立一個線程池 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
minTaskNumber, maxTaskNumber, 3L, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(minTaskNumber),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
//當正在執行的線程數達到最大執行線程數的時候等待
boolean flag = true;
while(flag){
Thread.sleep(1000);//休眠2ms查詢一次
int c = threadPool.getActiveCount();//線程池中活動中的線程數量
if(c<maxTaskNumber){
flag = false;
}
}
上面的代碼是我對線程池的一個控制，控制伺服器一直最大線程執行，Thread.sleep(1000);用while的時候，這個休眠最好不要去掉，去掉之後很影響執行效率
B. JAVA開源大數據查詢分析引擎有哪些方案
在大數據處理分析過程中常用的六大工具：HadoopHadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。Hadoop是高效的，因為它以並行的方式工作，通過並行處理加快處理速度。Hadoop還是可伸縮的，能夠處理PB級數據。此外，Hadoop依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。HPCCHPCC，(高性能計算與通信)的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了逗重大挑戰項目：高性能計算與通信地的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。HPCC是美國實施信息高速公路而上實施的計劃，該計劃的實施將耗資百億美元，其主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。StormStorm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。Storm很簡單，支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。ApacheDrill為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體會近日發起了一項名為逗Drill地的開源項目。ApacheDrill實現了Google'sDremel.據Hadoop廠商MapRTechnologies公司產品經理TomerShiran介紹，逗Drill地已經作為Apache孵化器項目來運作，將面向全球軟體工程師持續推廣。RapidMinerRapidMiner是世界領先的數據挖掘解決方案，在一個非常大的程度上有著先進技術。它數據挖掘任務涉及范圍廣泛，包括各種數據藝術，能簡化數據挖掘過程的設計和評價。
C. java資料庫一次性取出大數據量的數據用arraylist還是linklist
取出大數據量的數據和用arraylist還是linklist沒有任何關系！
看你的關注點在哪裡，如果數據量夠大回，你要考慮查詢答時間會不會太長，你能不能接受
ArrayList和LinkList的區別是底層數據結構不一樣。
ArrayList底層用得是數組，查詢快。
LinkedList底層是自定義數據體，增刪快。
所以你要如何處理這個數據，可以根據不同的特別來決定使用哪一個？
如果僅僅只是作為一個接收體，並不對數據做任何處理，那麼兩者都一樣
D. springboot + mybatis java 怎麼處理大數據分批查詢
springboot + mybatis java 怎麼處理大數據分批查詢
這里用到spring-boot-starter基礎和spring-boot-starter-test用來做單元測試驗證數據訪問 引入連接內mysql的必要依賴mysql-connector-java 引入整合容MyBatis的核心依賴mybatis-spring-boot-starter 這里不引入spring-boot-starter-jdbc依賴
E. java 大數據怎麼做
Java是編程語言；
大數據是一個概念，包含的技術較多，比如Hadoop、Spark、Storm等；
學習大數據先要學習Java，Java是基礎，而大數據比較核心的兩個課程是HADOOP、SPARK。
F. java如何查看有哪些大數據佔用
用位列rownum分頁
如果表還是很大的話，建議分區管理，並對表進行細分，盡量不要直接操作大表
不要全取出放到rs里，容易內存溢出
G. Java如何處理大數據的
文件讀取：首先是一個文件上傳，數據入庫，10-200萬條不等，這里主要考慮到一次性讀取，JVM分配出來的棧內存不一定會夠（個人對內存這一塊還是處於一知半解的狀態，所以比較謹慎，若諸位大神有好的認知，希望評論留下地址分享一下），是依行讀取數據，設定一個批量值，當讀取的數據達到一定量之後，執行批量入庫操作，清空集合，再接著讀取。
//讀取文件內容
while((s = br.readLine())!=null){
//判斷是否達到單次處理量
if(num%leadingNum==0&&num!=0){
int a = stencDao.insertBatch(listBean);
if(a!=leadingNum){
flag = false;
}
//清空集合
listBean.clear();
}
String value = s.trim();
//將讀取到的內容放入集合中
if(!value.equals("")){
StencilCustomer bean = new StencilCustomer();
bean.setCustomerPhone(value);
bean.setLinkStencilId(id);
listBean.add(bean);
num ++;
}
}
數據處理：這里的思路也是將數據小化然後處理，這里使用了多線程，設定單個線程處理量，然後開啟多個線程處理，這里需要考慮你的伺服器的承載能力，如果線程開得太多了，處理不過來，會出現蹦死的情況。例如200萬數據，我開了20個線程，單個線程處理600條。
//建立一個線程池 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
minTaskNumber, maxTaskNumber, 3L, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(minTaskNumber),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
//當正在執行的線程數達到最大執行線程數的時候等待
boolean flag = true;
while(flag){
Thread.sleep(1000);//休眠2ms查詢一次
int c = threadPool.getActiveCount();//線程池中活動中的線程數量
if(c<maxTaskNumber){
flag = false;
}
}
上面的代碼是我對線程池的一個控制，控制伺服器一直最大線程執行，Thread.sleep(1000);用while的時候，這個休眠最好不要去掉，去掉之後很影響執行效率
H. java 大數據 指多少條數據
我想你問的是在資料庫中的表要有多少條才能算大數據。其實您清楚，如果表中的數據超過千萬以上，再好索引也會導致查詢變慢。現在的海量數據一般都是PT級的，數據存放也不僅限於傳統的關系型資料庫。
I. java遍歷大數據量比較一個內容，怎樣寫效率會快點
我覺得比較靠譜的就是先對大數據量的數據進行索引，縮小比較的范圍，比如原來可能是:
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10...
這是原始數據，那麼我們可以做索引（當然不同的數據索引方式要重新設計合理的索引方案）
比如
1-5: [1,2,3,4,5]
6-10: [6,7,8,9,10]
.....
此時需要比較2， 直接定位到了 1-5的索引，那麼我們的比較次數就變少了，大概就是這個思想，縮小比較范圍
J. java 從資料庫中讀取大數據
這樣每次去讀取上百萬條數據，不崩掉才怪，
我的想法是，你分批去查，然後分批導出，
類似於分頁，每1000 或者更多為一批
按批次去執行，然後做一個進度條，按有多少批次為進度數進行導出
這樣應該會好很多
還可以做個緩存機制，按批次進行存儲，下次拿數據就直接從緩存中獲取