A. 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。

B. 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

C. Java大数据发展趋势怎么样

Java发展前景：根据IDC的统计数字，在所有软件开发类人才的需求中，对Java工程师的需求达到全部需求量的60%~70%。同时，Java工程师 的薪水相对较高。Java软件工程师一般月薪范围在4k-10k元，远 远超过了应届毕业生3k元的平均水平。通常来说，有一年工作经验的Java高级软件工程师的薪酬
大致在年薪10-13万左右。

D. java 大数据发展

Java发展前景：根据IDC的统计数字，在所有软件开发类人才的需求中，对Java工程师回的需求达到全答部需求量的60%~70%。同时，Java工程师 的薪水相对较高。Java软件工程师一般月薪范围在4000-10000元，远 远超过了应届毕业生2500元的平均水平。通常来说，有一年工作经验的Java高级软件工程师的薪酬

大致在年薪10-13万左右。

简单易学：Java语言语法简单，Java语言拥有与C、C++等众多流行语言一样的简洁易懂的关键字、语法。

虚拟机保驾护航，Java程序员无需手动开辟、释放内存，这一切都由虚拟机帮你做了。

使用Java语言开发诸如服务后台、数据报表等复杂的应用场景都有简单完美的解决方案。

E. Java 大数据统计 折线图

你可以试试chrome加birt。其实jvm内存是有限的，几百万个点很快就吃光你的内存了。
如果你用回birt虽然后台画的时候答慢一点，但是结果就是一个网页展示jpg图片，所以前端用户那里应该还是比较快的。

F. java如何快速处理大数据

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

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. 怎样使用Java 开发大数据

未来10年将是大数据，人工智能爆发的时代，到时将会有大量的企业需要借助大数据，而Java最大的优势就是它在大数据领域的地位，目前很多的大数据架构都是通过Java来完成的。
在这个Android、iOS相继没落，PHP相继饱和的时候，只有Java大数据保持着旺盛的需求。那么，Java大数据需要学习什么技术呢？
首先我们要学习Java语言和Linux操作系统。很多人入门编程语言就是Java，你或许还不知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习Java大数据需要学习JavaSE、JavaEE。了解Java怎么连接数据库，掌握JDBC，学习Hibernate/Mybatis的原理，以及API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
接下来就需要学习Linux操作系统，因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本，这样能更容易理解和配置大数据集群。还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。
最后当然是Hadoop的学习，这几乎已经成为大数据的代名词，Hadoop里面包括组件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存储数据的地方，就像电脑的硬盘一样，文件都存储在这个上面，MapRece是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快，所以它叫数据的批处理。YARN是体现Hadoop平台概念的重要组件，有了它大数据生态体系的其它软件就能在hadoop上运行了，这样就能更好的利用HDFS大存储的优势和节省更多的资源，比如我们就不用再单独建一个spark的集群了，让它直接跑在现有的hadoop yarn上面就可以了。
学了这些，可以胜任初级Java工程师了，当然还是有很有可以提高的地方，比如学习下python，可以用它来编写网络爬虫。这样我们就可以自己造数据了，网络上的各种数据你高兴都可以下载到你的集群上去处理。

I. 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。

J. 有哪些 java 解决大数据量同步的优选方案

建议采用缓存处理，按照你说的这种数据量，基于redis的缓存完全可以满足，存取速度可以10W+的，另外，拟采用的hashMap 是ConcurrentHashMap还是其他，页面展示是增量查询还是直接所有的再查询一次，socket数据接收你是用的netty还是mina，这都需要经过仔细的斟酌考虑设计的。有这么大的并发的需求，完全可以考虑做分布式集群的，估计这只是领导想要的目标吧