A. 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。

B. 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

C. Java大數據發展趨勢怎麼樣

Java發展前景：根據IDC的統計數字，在所有軟體開發類人才的需求中，對Java工程師的需求達到全部需求量的60%~70%。同時，Java工程師 的薪水相對較高。Java軟體工程師一般月薪范圍在4k-10k元，遠 遠超過了應屆畢業生3k元的平均水平。通常來說，有一年工作經驗的Java高級軟體工程師的薪酬
大致在年薪10-13萬左右。

D. java 大數據發展

Java發展前景：根據IDC的統計數字，在所有軟體開發類人才的需求中，對Java工程師回的需求達到全答部需求量的60%~70%。同時，Java工程師 的薪水相對較高。Java軟體工程師一般月薪范圍在4000-10000元，遠 遠超過了應屆畢業生2500元的平均水平。通常來說，有一年工作經驗的Java高級軟體工程師的薪酬

大致在年薪10-13萬左右。

簡單易學：Java語言語法簡單，Java語言擁有與C、C++等眾多流行語言一樣的簡潔易懂的關鍵字、語法。

虛擬機保駕護航，Java程序員無需手動開辟、釋放內存，這一切都由虛擬機幫你做了。

使用Java語言開發諸如服務後台、數據報表等復雜的應用場景都有簡單完美的解決方案。

E. Java 大數據統計 折線圖

你可以試試chrome加birt。其實jvm內存是有限的，幾百萬個點很快就吃光你的內存了。
如果你用回birt雖然後台畫的時候答慢一點，但是結果就是一個網頁展示jpg圖片，所以前端用戶那裡應該還是比較快的。

F. java如何快速處理大數據

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

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. 怎樣使用Java 開發大數據

未來10年將是大數據，人工智慧爆發的時代，到時將會有大量的企業需要藉助大數據，而Java最大的優勢就是它在大數據領域的地位，目前很多的大數據架構都是通過Java來完成的。
在這個Android、iOS相繼沒落，PHP相繼飽和的時候，只有Java大數據保持著旺盛的需求。那麼，Java大數據需要學習什麼技術呢？
首先我們要學習Java語言和Linux操作系統。很多人入門編程語言就是Java，你或許還不知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，學習Java大數據需要學習JavaSE、JavaEE。了解Java怎麼連接資料庫，掌握JDBC，學習Hibernate/Mybatis的原理，以及API，這樣可以增加你對Java操作資料庫的理解，因為這兩個技術的核心就是Java的反射加上JDBC的各種使用。
接下來就需要學習Linux操作系統，因為大數據相關軟體都是在Linux上運行的，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟體的運行環境和網路環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本，這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以後新出的大數據技術學習起來更快。
最後當然是Hadoop的學習，這幾乎已經成為大數據的代名詞，Hadoop裡麵包括組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方，就像電腦的硬碟一樣，文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快，所以它叫數據的批處理。YARN是體現Hadoop平台概念的重要組件，有了它大數據生態體系的其它軟體就能在hadoop上運行了，這樣就能更好的利用HDFS大存儲的優勢和節省更多的資源，比如我們就不用再單獨建一個spark的集群了，讓它直接跑在現有的hadoop yarn上面就可以了。
學了這些，可以勝任初級Java工程師了，當然還是有很有可以提高的地方，比如學習下python，可以用它來編寫網路爬蟲。這樣我們就可以自己造數據了，網路上的各種數據你高興都可以下載到你的集群上去處理。

I. 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。

J. 有哪些 java 解決大數據量同步的優選方案

建議採用緩存處理，按照你說的這種數據量，基於redis的緩存完全可以滿足，存取速度可以10W+的，另外，擬採用的hashMap 是ConcurrentHashMap還是其他，頁面展示是增量查詢還是直接所有的再查詢一次，socket數據接收你是用的netty還是mina，這都需要經過仔細的斟酌考慮設計的。有這么大的並發的需求，完全可以考慮做分布式集群的，估計這只是領導想要的目標吧