java大数据

1. 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,MapRece,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。

2. 大数据跟Java的区别

当你迈入大数据的领域，首先必要接受的是大数据开发的洗礼，编程语言作为大数据的基础方向是你入门的突破口，一定要仔细学习。在这里很多同学都会有一个疑问：编程语言那么多，我需要学习哪一门编程语言呢？看到很多人都选择学习Java，Java和大数据的关系是怎样的？
当然，很多Java程序员都纷纷转型大数据，不是因为Java行业饱和，而是想更大程度上突破自己的技术，来获得更多高的成就，当然了还有更高的工资待遇！
而在大数据开发中使用非常多的便是Java编程语言，这也是大家为什么都会选择Java的原因。那学习大数据，一定要学习java吗?
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首先，我们都要清楚一点，学习Java的目的是什么，Java它本身是一门计算机编程语言，而进入大数据的学习，无论你有何基础，是零基础还是有过相关的学习经验，都至少有一门计算机编程语言的加持，这就好比上战场必须有门锋利的武器，有了编程语言在手，才能在大数据的天地中放手一搏！所以，学习大数据，自然要去学习Java，不是皮毛，而是精通，当然大家如果可以熟练掌握其他编程语言也可。
但是要知道，如果在大数据中，你所主攻的方向是Hadoop开发，那就一定要学好Java，因为它是Hadoop的专用编程语言。而其他方向的研究，如果你主攻spark，那就要学习Scala语言，从而更好地工作。如果你是想要走数据分析方向，那你就要从python编程语言下手，举此例就是要告诉大家，每个编程语言可以是为不同的方向而服务，换言之，不同的方向应对应不同的编辑语言，如果可以多度掌握几门编辑语言，那恭喜你，你将在职场中先人一步。
所以说，大数据的学习必须具备一些编辑技能。这种语言可以是多方面的，至于选择何种语言取决于你的职业规划和未来的工作需求。但是大家可以放心，过来人经验之谈是只要你有能力学会了一门编程语言，其他编程语言也是不在话下。

3. Java和大数据之间的关系

Java是计算机的一门编程语言;可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种;大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，他两不是一个同类，但是属于包含和被包含的关系;
Java可以用来做大数据工作，大数据开发或者应用不必要用Java，可以Python，Scala，go语言等。
目前最火的大数据开发平台是Hadoop，而Hadoop则是采用Java语言编写。一方面由于hadoop的历史原因，Hadoop的项目诞生于一个Java高手;
另一方面，也有Java跨平台方面的优势;基于这两个方面的原因，所以Hadoop采用了Java语言。但是也因为Hadoop使用了Java所以就出现了“Java大数据”。
Java是我们耳熟能详的编程语言，大数据更是当今科技的明星技术。而Java大数据则是Java和大数据的结合产物，也可以说是Java程序员向大数据程序员的过渡阶段。

4. 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

5. 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。

6. 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。

7. java和java大数据有什么区别

Java是计算机的一门编程语言，可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种；大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，二者不是一个同类，但是属于包含和被包含的关系；

Java可以用来做大数据工作，大数据开发或者应用却不是非Java不可，还可以Python、Scala、go语言等。之所以会出现“Java大数据”，是因为目前最火的大数据开发平台Hadoop是采用Java语言编写。一方面由于hadoop的历史原因，Hadoop的项目诞生于一个Java高手；另一方面，也有Java跨平台方面的优势。

综合来看，Java大数据是Java和大数据的结合产物，也可以说是Java程序员向大数据程序员的过渡阶段。

8. 大数据是什么意思 java大数据有什么优势及作用

大数据英文简称BIG DATA,我们通常叫做巨量资料，“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法(抽样调查)的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值)。其实“大数据”早已运用于物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业，只是因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

对于“大数据”研究机构Gartner给出了定义：“它是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”

二、 大数据分析是什么意思

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值密度低(Veracity)。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代1的来临，大数据分析也应运而生。

在工业时代控制了石油，谁就控制了经济，那么在数字时代谁掌握了大数据，谁也许就掌握了行业发展的命脉。

我国大数据发展具备重要优势

随着互联网、大数据、超级计算、传感器等技术的加速突破和广泛应用，世界人工智能的发展正在进入一个崭新的阶段。作为互联网应用创新大国，近年来，中国在大数据领域的发展尤为迅猛。

在大数据领域，我国的发展优势十分明显。网络总裁李彦宏表示，“大数据优势是中国发展人工智能的重要优势。”李彦宏认为，人工智能技术发展需要有大量的数据积累进行训练，而中国拥有七亿多网民，使用同样的语言，在数据积累方面优势明显。

同样，数字中国联合会主席吴鹰对此表示赞同。吴鹰认为，相比美国，我国在算法上相对落后，但是在大数据方面整体是较为强大的。因为中国人口多、应用场景多，产生了大量数据，这种优势一般难以企及。

国内大数据市场呈井喷式发展

业内分析，预计2017-2020年国内大数据市场仍将保持30%的增长速度，到2020年大概接近600亿元规模。全球的增长率大概在20%左右，也就是说中国在大数据方面的产出、应用包括未来的前景都是要好于全球的。

目前我国大数据市场呈现出几大特点。一是顶层设计不断加强，政策机制日益健全。拒不完全统计，发改委工信部网信办等46个部委共同建立了促进大数据发展部际联席会议制度，全国有30多个省市制定实施了大数据相关的政策文件。

二是行业应用逐渐深入，对经济发展的带动作用凸显。包括在电信、互联网、交通、金融、工业、农业、医疗等行业的应用不断深化，大大改善了人们的生产生活方式;三是区域布局持续优化，产业规模不断壮大。全国推进建设了八个国家大数据综合试验区，开展大数据方面的实践探索，形成了一批集聚发展区。

个人隐私数据需加上一把锁

大数据的蓬勃发展是一方面，但安全隐患是另一方面。目前行业内部侵犯公民个人信息案件频发，让人忧心忡忡。例如，多家二手车网上交易平台均可以查找公民个人车辆信息。大数据时代，个人信息如何保护，值得深思。

行业内部侵犯公民个人信息案件应引起高度重视，一方面要加大对拥有公民大数据的相关单位和企业的安全管理、监督力度，加强对存在问题的网络服务商的检查整治，强化员工职业道德教育和法制教育，从源头上堵住公民个人信息泄露的阀门;另一方面也要加大对侵犯公民个人信息案件打击力度。

当然，民众自身也需提升安全意识。民众要养成保护个人信息的习惯，日常生活中不随意丢弃包含个人信息的单据;避免在社交软件上透漏真实身份信息;收到短信、即时聊天软件发来的不明链接勿轻易点击;接到相关诈骗电话后提高警惕，以预防个人信息泄露及次生犯罪等。

9. 什么是java大数据

大数据就是无法通过人工的方式来完成数据分析和处理，需要借助工具才能完成相应的数据处理。大数据通常有3个特征：数量，种类，速度。准确的来说可以用大量，多样性，速度快以及价值高和密度低这四大特征来描述大数据。
一、大量性，数据量的级别从GB至、PB、乃至ZB上升，可称为海量，巨量甚至超量。并且以很快的速度在增长。最为典型的就是我们使用的微信，每天都会产生上亿级别的数据，来自不同领域，不同平台的用户都会产生大量的数据，这些数据是在不断的增长的，并且每个时间点都是不一样的，面对这样高速的增加，需要支撑的服务也是有要求的，这就需要有高并发高吞吐量的服务器来支撑。

二、多样性。数据信息由原来的简单数值、字符和文本向网页、图片、视频、图像和位置信息等半结构化和非结构化的数据类型发展，并且有一个通过的特征，信息大多分布在不同的地理位置、不同的存储设备以及不同的数据管理平台。简单的总结为三点：(1)数据来源多，和我们生活密切相关的社交应用像微博、微信、社交网站等等。（2）数据类型繁多，来自同一个平台可能就有不同的数据类型，图片，视频等等。（3）数据之间的关联性强，交互频繁，大型电子商务网站和社交网络中，一些用户的点击行为在一定程度上反映了该用户潜在的兴趣爱好和需求，链接之间的关联性是很强的。

三、快速化，大数据多数据的处理也是有一定的要求的，有的应用要求对数据的处理做到实时、快速。比较常见的就是我们最好的1元购，每次都有来自不同区域的海量数据，要在一定的时间内完成数据的计算和分析，这就需要将分布式计算、并行计算等等深度的结合才能满足需求的。

四、价值高密度低，我们经常会看到很多虚假的信息，通常情况下正在有价值的信息还是很分散的、密度非常低的，要在海量中寻求有价值的信息还是很有技术要求的。

10. 大数据中的java是什么

java是计算机的一门编程语言；可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种；大数据属于互联网方向，就像现在建立在大数据基础上的AI方向一样，他两不是一个同类，但是属于包含和被包含的关系；