「java海量数据」java海量数据分布式开发
今天给各位分享java海量数据的知识，其中也会对java海量数据分布式开发进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录一览：
Web前端 Java和大数据有什么关系
简单的说Java语言是做大数据研发的工具之一，不少早期做大数据平台开发的程序员都是做Java开发出身，而且Hadoop平台本身就是采用Java语言开发的，所以很多做大数据开发的程序员第一个排序实验都是使用Java语言开发的。所以，Java是早期做大数据开发的基础之一。
大数据确切的说，它并不能算一门具体的技术，而是一种概念，一种大的技术范畴。大数据主要是用来处理，分析，存储海量数据，对这些大量的数据进行加工处理等操作。大数据领域里面涉及到Hadoop，hive，flink，hbase，java等各种具体的技术，看清楚，在这里Java也可以为大数据的实现提供服务哦。所以可以说，Java可以帮助我们实现大数据的开发，Java就像是一个“建筑工人"，它可以把各种数据原料整合在一起，构建出大数据这么一个环境。
通常情况下，我们说的大数据，是指基于Hadoop的大数据生态，在这个生态中，有很多很多的产品，每个产品负责解决大数据整体方案中的一个问题，如Hadoop自身包含MapReduce,Yarn,HDFS等，MapReduce 负责批处理计算，HDFS负责的分布式存储，YARN负责资源管理，其他如HBASE负责数据存储，等等。这些大数据生态中的不同产品，大部分都是由Java开发的，所以说它们与Java密不可分。
由于软件自身由Java开发，因此基本这些大数据产品做开发，Java语言就是首选，因为这些产品基本都提供Java语言的编程接口API。
还有一些产品，虽然不是用Java语言开发，但是使用了基于JVM的语言，如Spark是由Scala语言开发的，而Scala是基于JVM的，这就意味着可以进行Scala与Java的混合开发，同样离不开Java。
大数据框架的编写支持很多开发语言，但是Java在大数据开发方面有很大的优势，目前流行的大数据Hadoop框架，很多部分都是用开源的Java语言编写，因此Java在大数据方面有很大优势。在大数据的中，也许别的你可能不在意，但是Hadoop想必你是注意到了的吧，大数据中不得不学的重要内容。
关于Java和大数据有什么关系，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习
Java大数据需要学习哪些内容？
首先明确，java大数据通常指的是采用Java语言来完成一些大数据领域的开发任务，整体的学习内容涉及到三大块，其一是Java语言基础，其二是大数据平台基础，其三是场景开发基础。
Java开发包括了Java基础，JavaWeb和JavaEE三大块。java可以说是大数据最基础的编程语言，一是因为大数据的本质无非就是海量数据的计算，查询与存储，后台开发很容易接触到大数据量存取的应用场景。java语言基础部分的学习内容相对比较明确，由于Java语言本身的技术体系已经比较成熟了，所以学习过程也会相对比较顺利。JavaWeb开发不仅涉及到后端开发知识，还涉及到前端开发知识，整体的知识量还是比较大的，而且在学习的过程中，需要完成大量的实验。
大数据开发包括Java基础，MySQL基础，Hadoop(HDFS,MapReduce,Yarn,Hive,Hbase,Zookeeper,Flume,Sqoop等)，Scala语言(类似于Java,Spark阶段使用)，Spark(SparkSQL,SparkStreaming,SparkCore等)。
学习Java大数据一定离不开具体的场景，这里面的场景不仅指硬件场景（数据中心），还需要有行业场景支持，所以学习Java大数据通常都会选择一个行业作为切入点，比如金融行业、医疗行业、教育行业等等。初学者可以考虑在实习岗位上来完成这个阶段的学习任务
总体上来说，Java大数据的学习内容是比较多的，而且也具有一定的难度。
如何进行java海量数据处理，下面一段是我摘抄的问题及处理方法
lz没理解第二步“分而治之”的思想，分治算法是将一个大问题分解为一系列与大问题性质相同的子问题，所以在分治时不可能把相同的ip分配到不同的文件中，就像你所说的，“按照IP地址的Hash(IP)%1024值，把海量IP日志分别存储到1024个小文件中”，通过hash，两个相同的ip肯定放到同一个文件中了哈
Java中的大量数据查询
问题描述 在通常的三层构架下 客户通过Browser请求Web服务器查询数据库 而查询结果是上千条甚至是上百万条记录 要求查询结果传送到客户端浏览器并分页显示
考虑因素
Web服务器的资源消耗 包括 内存（用来存储查询结果） 数据库相关资源（数据库连接对象 ResultSet对象等等）
DB服务器资源的消耗 包括游标 会话等等
网络开销 包括与数据库建立会话 传输查询结果等等
JDBC中的几个重要Class:
A ResultSet object maintains a cursor pointing to its current row of data Initially the cursor is positioned before the first row The next method moves the cursor to the next row and because it returns false when there are no more rows in the ResultSet object it can be used in a while loop to iterate through the result set
ResultSet是直接在数据库上建立游标 然后通过ResultSet的行位置定位接口来获得指定行位置的记录 当用户通过get方法获取具体纪录的内容时 ResultSet才从数据库把所需数据读到客户端
Oracle的ResultSet实现似乎会在本地缓存用户读取过的数据 导致内存消耗会随读取数据的增加而增加 这样 如果一次查询并读取海量数据 即使读出数据后马上丢弃（比如直接写入文件） 内存消耗也会随查询结果的增加而递增
The RowSet interface extends the standard java sql ResultSet interface A RowSet object may make a connection with a data source and maintain that connection throughout its life cycle in which case it is called a connected rowset A rowset may also make a connection with a data source get data from it and then close the connection Such a rowset is called a disconnected rowset A disconnected rowset may make changes to its data while it is disconnected and then send the changes back to the original source of the data but it must reestablish a connection to do so
RowSet是JDBC 中提供的接口 Oracle对该接口有相应实现 其中很有用的是 oracle jdbc rowset OracleCachedRowSet OracleCachedRowSet实现了ResultSet中的所有方法 但与ResultSet不同的是 OracleCachedRowSet中的数据在Connection关闭后仍然有效
解决方案一 直接使用ResultSet来处理
从ResultSet中将查询结果读入collection 缓存在HttpSession或有状态bean中 翻页的时候从缓存中取出一页数据显示 这种方法有两个主要的缺点 一是用户可能看到的是过期数据 二是如果数据量非常大时第一次查询遍历结果集会耗费很长时间 并且缓存的数据也会占用大量内存 效率明显下降
对上述方法的一种改进是当用户第一请求数据查询时 就执行SQL语句查询 获得的ResultSet对象及其要使用的连接对象都保存到其对应的会话对象中 以后的分页查询都通过第一次执行SQL获得的ResultSet对象定位取得指定页的记录（使用rs last();rs getRow()获得总计录条数 使用rs absolute()定位到本页起始记录） 最后在用户不再进行分页查询时或会话关闭时 释放数据库连接和ResultSet对象等数据库访问资源 每次翻页都只从ResultSet中取出一页数据 这种方式在某些数据库(如oracle)的JDBC实现中差不多也是回缓存所有记录而占用大量内存 同时速度也非常慢
在用例分页查询的整个会话期间 一个用户的分页查询就要占用一个数据库连接对象和结果集的游标 这种方式对数据库的访问资源占用比较大 并且其利用率不是很高
优点 减少了数据库连接对象的多次分配获取 减少了对数据库的SQL查询执行
缺点 占用数据库访问资源－数据库连接对象 并占用了数据库上的资源－游标 会消耗大量内存
解决方案二 定位行集SQL查询
使用数据库产品提供的对查询的结果集可定位行范围的SQL接口技术 在用户的分页面查询请求中 每次可取得查询请求的行范围的参数 然后使用这些参数生产取得指定行范围的的SQL查询语句 然后每次请求获得一个数据库连接对象并执行SQL查询 把查询的结果返回给用户 最后释放说有的数据库访问资源
这种方式需要每次请求时都要执行数据库的SQL查询语句 对数据库的访问资源是使用完就立即释放 不白白占用数据库访问资源 对特定（提供了对查询结果集可定位功能的）的数据库产品 如 Oracle（rowid或rownum ） DB （rowid或rownum ()） PostgreSQL（LIMIT 和 OFFSET） mySQL（Limit）等 (MS SQL Server 没有提供此技术 )
下面是在oracle下的查询语句示例
SELECT * FROM ( SELECT row_ * rownum rownum_ FROM ( ) row_ WHERE rownum = {pageNumber*rowsPerPage}) WHERE rownum_ {(pageNumber )*rowsPerPage}
优点 对数据库的访问资源（数据库连接对象 数据库游标等）没有浪费 这些资源的充分重复的利用
lishixinzhi/Article/program/Java/hx/201311/25890
关于java海量数据和java海量数据分布式开发的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。