一、 Java和大数据有什么关系?
大数据开发需要编程语言基础,Java是世界上应用最广泛的计算机编程语言,具有功能强大和简单易用两个特征,同时还具有简单性、面向对象、分布式、健壮性、安全性、平台独立与可移植性、多线程、动态性等特点。
Java具有的众多特性,特别适合作为大数据应用的开发语言,当下Hadoop以及其他大数据处理技术很多都是用Java,Java是大数据技术的主要支持言语,当下学大数据技术之前都会先学Java语言。
二、为什么要学习Java大数据技术?
学习Java的原因如下:
1、从各行业软件开发技术的生态圈来看:
(1)Java已经形成一种文化,有企业成熟的解决方案
(2)开源社区发展的强大,而Java在开源社设区占重要地位
(3)主流大数据框架hadoop、spark、HBase等离不开Java平台
2、从Java本身特性来看
(1)面向对象、跨平台,可以运行在Linux、Windows、Unix等系统上
(2)Java虚拟机发展非常成熟,在内存回收、并发处理、作为大数据和云计算平台等应用上有着不可替代的作用
3、在企业级的开发环境里,安全、稳定是硬道理,这方面Java有着不可替代的作用;另外还有其它很多优秀特性如多线程、分布式、函数式编程等。
学习大数据的原因:
(1)国家将发展大数据放在了战略地位,大数据前景无限;
(2)分布式存储和分布式计算框架hadoop、内存计算框架spark发展很成熟并在企业广泛部署;
(3)面向对象设计思想已经发展很成熟,自底向上的设计思想函数式编程发展的也十分成熟,海量数据并发处理技术也发展很成熟,非结构化数据的处理发展也很成熟等等,并且在企业广泛部署的主流框架大数据hadoop、spark上得到体现;
(4)海量数据的智能分析已被广泛应用,例如:推荐系统、金融风险预测、天气预报等等;
(5)人工智能的核心学科—机器学习,其中的深度学习算法已经具备处理“海量数据训练集”的条件、硬件的海量图形处理或者海量图片处理已经具备处理条件,如GPU、TPU,甚至现在已经研发出专门的AI芯片。
根据行业预测,2021年行业在Java大数工作岗位需求将激增,其中Java大数据工程师的缺口在14万到19万人之间,Java大数据工程师实习月薪一般在8000元左右。学Java大数据,前途跟钱途兼具。
『贰』 java中如何对较大的数字进行计算
在Java中针对比较大的数字,有大数类型来进行表示。即和BigDecimal两个类。
以BigDecimal为例:
BigDecimalbigDecimalA=newBigDecimal("");
BigDecimalbigDecimalB=newBigDecimal("");
//加+
bigDecimalA=bigDecimalA.add(bigDecimalB);
//减-
bigDecimalA=bigDecimalA.subtract(bigDecimalB);
//乘*
bigDecimalA=bigDecimalA.multiply(bigDecimalB);
//除/
bigDecimalA=bigDecimalA.divide(bigDecimalB);
//......其他的类似,API里很详细,不再赘述了。
『叁』 java中long最多能存64位,两个超过long类型的数据之间怎样进行乘法运算
java里面进行大数据计算用BigDecimal 注意的是,虽然它的构造函数可以传入long,但进行精确计算的时候会出现误差,所以需要传入String, 例如:BigDecimal b1 = new BigDecimal(Double.toString(v1));
BigDecimal b2 = new BigDecimal(Double.toString(v2));
然后进行计算!
『肆』 运用JAVA中大数类实现大数的四则运算
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
BigInteger aa =new BigInteger("100");
BigInteger bb= new BigInteger("25");
BigInteger sub=aa.subtract(bb);//大整数版的减权
BigInteger add=aa.add(bb);//大整数的加
BigInteger mul=aa.multiply(bb);//大整数的乘
BigInteger div=aa.divide(bb);//大整数的除
System.out.println(sub.toString());
System.out.println(add.toString());
System.out.println(mul.toString());
System.out.println(div.toString());
}
『伍』 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
『陆』 如何设计java程序能提高大数据量的计算速度
你可以先取出部分数据,处理完了保存,然后再取一部分,这不是提高计算速专度,而是提高属数据库读取效率,因为你每次从数据库读一条数据会很浪费时间。
不过你只有1000条数据不算太多的,而且你又不做排序,效率上不会差太多。
剩下的效率瓶颈就在你的公式或者方法里了。
『柒』 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。
『捌』 java中的大数类实现大数相减
//用BigInteger
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class MenuNumber {
public static void main(String[] args) throws IOException {
BufferedReader br = new BufferedReader(new InputStreamReader(
System.in));
while(true){
System.out.println("请输入正整数进行相关运算,输入over结束");
String str= br.readLine();
if(str.toLowerCase().equals("over")){
System.out.println("=程序结束=");
break;
}
char[] c=str.toCharArray();//从小到大排序
Arrays.sort(c);//排序
String str_1="",str_2="";
for(int i=0;i<c.length;i++){
str_1+=c[i];//从小到大排序的数字
str_2+=c[c.length-1-i];//从大到小排序的数字
}
try{
//将字符串格式化为数字
BigInteger l1=new BigInteger(str_1);
BigInteger l2=new BigInteger(str_2);
//输出
System.out.println("原 数->"+str+"\n降 序->"+l2+"\n升 序->"+l1+"\n之 差->"+l2.subtract(l1));
}catch(NumberFormatException ne){
System.out.println("请输入正整数,谢谢合作!");//输入的不是数字时的处理。
}
}
}
}
『玖』 java 大数据的运算。。。。。。。。
BigInteger BigDecimal都可以存储大数据
为什么我修改的答案提交不上去呢
double x=1999999999;//此时1999999999是int型的,版再大就溢出了权
double x=19999999999d;//此时19999999999是double型的,你就可以正确表示了
『拾』 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。