java大数据查询
文件读取：首先是一个文件上传，数据入库，10-200万条不等，这里主要考虑到一次性读取，JVM分配出来的栈内存不一定会够（个人对内存这一块还是处于一知半解的状态，所以比较谨慎，若诸位大神有好的认知，希望评论留下地址分享一下），是依行读取数据，设定一个批量值，当读取的数据达到一定量之后，执行批量入库操作，清空集合，再接着读取。
//读取文件内容
while((s = br.readLine())!=null){
//判断是否达到单次处理量
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();
//将读取到的内容放入集合中
if(!value.equals("")){
StencilCustomer bean = new StencilCustomer();
bean.setCustomerPhone(value);
bean.setLinkStencilId(id);
listBean.add(bean);
num ++;
}
}
数据处理：这里的思路也是将数据小化然后处理，这里使用了多线程，设定单个线程处理量，然后开启多个线程处理，这里需要考虑你的服务器的承载能力，如果线程开得太多了，处理不过来，会出现蹦死的情况。例如200万数据，我开了20个线程，单个线程处理600条。
//建立一个线程池 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
minTaskNumber, maxTaskNumber, 3L, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(minTaskNumber),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
//当正在执行的线程数达到最大执行线程数的时候等待
boolean flag = true;
while(flag){
Thread.sleep(1000);//休眠2ms查询一次
int c = threadPool.getActiveCount();//线程池中活动中的线程数量
if(c<maxTaskNumber){
flag = false;
}
}
上面的代码是我对线程池的一个控制，控制服务器一直最大线程执行，Thread.sleep(1000);用while的时候，这个休眠最好不要去掉，去掉之后很影响执行效率
B. JAVA开源大数据查询分析引擎有哪些方案
在大数据处理分析过程中常用的六大工具：HadoopHadoop是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。但是Hadoop是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。Hadoop还是可伸缩的，能够处理PB级数据。此外，Hadoop依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。HPCCHPCC，(高性能计算与通信)的缩写。1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了逗重大挑战项目：高性能计算与通信地的报告，也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目，其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国实施信息高速公路而上实施的计划，该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件，以支持太位级网络传输性能，开发千兆比特网络技术，扩展研究和教育机构及网络连接能力。StormStorm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。ApacheDrill为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法，Apache软件会近日发起了一项名为逗Drill地的开源项目。ApacheDrill实现了Google'sDremel.据Hadoop厂商MapRTechnologies公司产品经理TomerShiran介绍，逗Drill地已经作为Apache孵化器项目来运作，将面向全球软件工程师持续推广。RapidMinerRapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术，能简化数据挖掘过程的设计和评价。
C. java数据库一次性取出大数据量的数据用arraylist还是linklist
取出大数据量的数据和用arraylist还是linklist没有任何关系！
看你的关注点在哪里，如果数据量够大回，你要考虑查询答时间会不会太长，你能不能接受
ArrayList和LinkList的区别是底层数据结构不一样。
ArrayList底层用得是数组，查询快。
LinkedList底层是自定义数据体，增删快。
所以你要如何处理这个数据，可以根据不同的特别来决定使用哪一个？
如果仅仅只是作为一个接收体，并不对数据做任何处理，那么两者都一样
D. springboot + mybatis java 怎么处理大数据分批查询
springboot + mybatis java 怎么处理大数据分批查询
这里用到spring-boot-starter基础和spring-boot-starter-test用来做单元测试验证数据访问 引入连接内mysql的必要依赖mysql-connector-java 引入整合容MyBatis的核心依赖mybatis-spring-boot-starter 这里不引入spring-boot-starter-jdbc依赖
E. java 大数据怎么做
Java是编程语言；
大数据是一个概念，包含的技术较多，比如Hadoop、Spark、Storm等；
学习大数据先要学习Java，Java是基础，而大数据比较核心的两个课程是HADOOP、SPARK。
F. java如何查看有哪些大数据占用
用位列rownum分页
如果表还是很大的话，建议分区管理，并对表进行细分，尽量不要直接操作大表
不要全取出放到rs里，容易内存溢出
G. Java如何处理大数据的
文件读取：首先是一个文件上传，数据入库，10-200万条不等，这里主要考虑到一次性读取，JVM分配出来的栈内存不一定会够（个人对内存这一块还是处于一知半解的状态，所以比较谨慎，若诸位大神有好的认知，希望评论留下地址分享一下），是依行读取数据，设定一个批量值，当读取的数据达到一定量之后，执行批量入库操作，清空集合，再接着读取。
//读取文件内容
while((s = br.readLine())!=null){
//判断是否达到单次处理量
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();
//将读取到的内容放入集合中
if(!value.equals("")){
StencilCustomer bean = new StencilCustomer();
bean.setCustomerPhone(value);
bean.setLinkStencilId(id);
listBean.add(bean);
num ++;
}
}
数据处理：这里的思路也是将数据小化然后处理，这里使用了多线程，设定单个线程处理量，然后开启多个线程处理，这里需要考虑你的服务器的承载能力，如果线程开得太多了，处理不过来，会出现蹦死的情况。例如200万数据，我开了20个线程，单个线程处理600条。
//建立一个线程池 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
minTaskNumber, maxTaskNumber, 3L, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(minTaskNumber),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
//当正在执行的线程数达到最大执行线程数的时候等待
boolean flag = true;
while(flag){
Thread.sleep(1000);//休眠2ms查询一次
int c = threadPool.getActiveCount();//线程池中活动中的线程数量
if(c<maxTaskNumber){
flag = false;
}
}
上面的代码是我对线程池的一个控制，控制服务器一直最大线程执行，Thread.sleep(1000);用while的时候，这个休眠最好不要去掉，去掉之后很影响执行效率
H. java 大数据 指多少条数据
我想你问的是在数据库中的表要有多少条才能算大数据。其实您清楚，如果表中的数据超过千万以上，再好索引也会导致查询变慢。现在的海量数据一般都是PT级的，数据存放也不仅限于传统的关系型数据库。
I. java遍历大数据量比较一个内容，怎样写效率会快点
我觉得比较靠谱的就是先对大数据量的数据进行索引，缩小比较的范围，比如原来可能是:
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10...
这是原始数据，那么我们可以做索引（当然不同的数据索引方式要重新设计合理的索引方案）
比如
1-5: [1,2,3,4,5]
6-10: [6,7,8,9,10]
.....
此时需要比较2， 直接定位到了 1-5的索引，那么我们的比较次数就变少了，大概就是这个思想，缩小比较范围
J. java 从数据库中读取大数据
这样每次去读取上百万条数据，不崩掉才怪，
我的想法是，你分批去查，然后分批导出，
类似于分页，每1000 或者更多为一批
按批次去执行，然后做一个进度条，按有多少批次为进度数进行导出
这样应该会好很多
还可以做个缓存机制，按批次进行存储，下次拿数据就直接从缓存中获取