大数据java代码 java中大数据如何处理
java 大数据怎么做
Java是一种功能强大的编程语言，大数据开发也要用到Java编程语言，但是不是必须用Java，大数据开发还可以用Python，Scala，go语言。
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Java有跨平台的特点，可以做很多工作，比如常见的web开发、大数据开发、安卓开发、服务器开发等等。大数据开发只是其中的一个应用方向。
目前应用最广泛的大数据平台是Hadoop，而Hadoop则是采用java语言编写，所以就有“Java大数据”的说法，那么java程序员向大数据程序员的过渡也就有很大的优势。Hadoop是一个大数据系统，像云计算就属于系统类技术。首先要学习Hadoop大数据平台的核心框架和组件，能够运用Java、Python等编程语言基于大数据平台来写代码开发应用，实现产品功能，支撑业务应用。
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==0num!=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 ArrayBlockingQueueRunnable(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(cmaxTaskNumber){
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
如何用java代码生成一个大数据的excel文件？
POI包解析 或者 只是xls的话 用 jxl 也行 poi 全支持 xls 和xlsx
然后写入 保存 ok
HSSFSheet sheet= null;
for(int sherrt= 0; sherrt wr.getNumberOfSheets();sherrt++){
sheet = wr.getSheetAt(sherrt); // 获得sheet工作簿HSSFSheet
for(int i = 0 ; i=sheet.getLastRowNum(); i++){
HSSFRow row = sheet.getRow(i);//获得行数
Iterator o = row.iterator(); //得到每行的值
int j= 0 ;
while(o.hasNext()){
if(!key){
kk = o.next().toString();
if(StrC.getSimilarityRatio(kk, Vle[j])0.7){j++;}
}else{
GetVAR[j] = o.next().toString();
j++;
}
}
这个是得到 也可以写入
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