Java 作为一种流行的编程语言， 其优秀的跨平台性和可扩展性， 为大数据开发提供了很好的支持。 Java 大数据开发一般涉及到以下几个方面： 1. 数据处理和分析： 这是大数据开发最基础的工作， 通过 Java 编程语言，可以快速高效地处理数据， 并通过各种算法进行数据分析。 2. 数据存储和管理： 大数据需要专业的存储和管理， Java 大数据开发可以通过 Hadoop、 Cassandra
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2024-10-22 22:26:45
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在Java企业级平台开发任务当中，持久层框架的选择，Mybatis和Hibernate都占据一定的市场。从大趋势来说，传统企业偏爱Hibernate，而互联网更偏爱Mybatis。今天的大数据基础分享，我们就来对Mybatis和Hibernate两个框架做个简单的对比分析。 一、关于MybatisMyBatis本是Apache的一个开源项目iBatis，2010年迁移到google c
# 大数据量集合比对 Java
## 引言
在处理大数据量集合时，比对是一项常见的任务。比对的目的是找出两个集合中的共同元素、不同元素或者在一个集合中独有的元素。对于小数据集，我们可以使用常规的循环遍历方法来比对集合。然而，对于大数据集，这种方法效率低下，因为遍历大量数据会消耗大量的时间和内存。
在本文中，我们将介绍如何使用 Java 处理大数据量集合的比对任务。我们将使用 HashSet
原创
2023-08-01 00:12:56
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## 大数据量的比对 Java 实现流程
### 1. 确定比对数据源
首先，我们需要确定要进行比对的两个数据源。通常情况下，大数据量的比对是指比对两个数据集，其中一个数据集较大。比对的目的是找出两个数据集中相同和不同的部分。
### 2. 加载数据
接下来，我们需要将数据源加载到内存中，以便进行比对操作。在 Java 中，可以使用数据结构来存储数据，如数组、集合或映射等。
```jav
原创
2023-12-17 05:02:00
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## Java 大数据量比对优化
在现代信息时代，大数据已经成为各行各业的关键词之一。随着数据量的不断增长，对于数据处理和比对的要求也越来越高。本文将介绍如何使用 Java 进行大数据量比对优化，并提供代码示例和相应的优化措施。
### 什么是大数据量比对？
大数据量比对是指在海量数据中查找和匹配特定的信息。通常，我们需要在两个或多个数据集中找到相同或相似的记录。这种比对通常需要处理数百万、
原创
2023-12-20 12:39:18
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目录一、背景二、分析流程三、验数方法3.1 数据量级比对3.2 一致性比对3.2.1 勾稽验证+md5方法3.2.2 暴力比对法3.3 差异数据发现四、总结一、背景做数据，经常遇到数据验证，很烦很枯燥，即耗时又耗人，但又必须去做。如何去做数据验证，并标准化整个流程，让验数变得轻松。二、分析流程……相同表结构数据验证：比如修改表逻辑相似表结构数据验证：比如修改表字段。新表数据校验
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2024-04-08 15:23:21
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如题，根据业务需求需要经行数据对比，对比数据是否缺失，存在。可以通过java 中set 集合来进行判断，前提是对比的数据必须要求是唯一的。逻辑：循环把数据存放入set集合，在循环需要对比的数据，通过set集合的add方法添加数据，若集合大小没有发生变化则表示数据存在，若集合大小发生变化则数据不存在，这个可以根据个人具体业务来进行判断。注意：使用set集合可能造成数据丢失，所以用set方法必须保证数
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2023-05-29 13:49:11
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最近工作上有一个小需求：总数据量大概七亿左右，已经入库6.4亿左右，还有6千万左右数据失败了，这里的失败的原因可能有多种，现在需要判断这六千万的数据是导库工具处理失败的还是这些是脏数据（脏数据不会入库），而这些数据有一个唯一的id可以标识：9位的字符串（例如：103355296），因此，我需要做的就是重这七亿数据中找出这6千万的数据，换句话说，我需要把七亿的数据与正常入库的6.4亿数据进行一个比对
如何处理大数据量的查询
在实际的任何一个系统中，查询都是必不可少的一个功能，而查询设计的好坏又影响到系统的响应时间和性能这两个要害指标，尤其是当数据量变得越来越大时，于是如何处理大数据量的查询成了每个系统架构设计时都必须面对的问题。本文将从数据及数据查询的特点分析出发，结合讨论现有各种解决方案的优缺点及其适用范围，来阐述J2EE平台下如何进行查询框架的设
### java 快慢指针和hash比对大数据量
在处理大型数据集时，如何高效地比对数据是一项挑战。通过使用“java快慢指针”和“hash”两种算法，我们可以有效地处理大数据量带来的复杂性，适用于链表循环检测、数组重复值查找等场景。
#### 协议背景
考虑在数据处理过程中，存在不同的数据流与数据结构。我们需要通过算法来实现数据的有效对比，从而识别重复数据或循环链表。如下所示的关系图可展示
今天真汗颜啊。。。。由于我的一不小心，我把几百万条数据给删了，囧。客户的几年重要数据就这样没了，我当时愁的，还好后来找回来了。对于大数据的操作，大家一定要慎重操作。 在SQLServer2005中，想从一个数据库服务器迁移一个数据表的数据到另一数据库服务器的表中，大家一般会怎么做呢？ 我先来说说我今天的做法：（因为自己的笔记本上没有装软件，不能截
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2024-08-31 19:35:13
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一. 简介 excel导出，如果数据量在百万级，会出现俩点内存溢出的问题： 1. 查询数据量过大，导致内存溢出。 该问题可以通过分批查询来解决； 2. 最后下载的时候大EXCEL转换的输出流内存溢
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2024-07-17 15:46:44
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前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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从零开始的JAVA学习笔记（六）：大数与比较器一、比较器接口1. Comparable自然排序2. Comparator自定义排序二、数学和大数相关1. Math数学类2. 大数类型三、System系统相关类 一、比较器接口Java对象默认只能对对象地址进行比较（==或!=)，若要对对象进行排序则需要对象实现Comparable或Comparator1. Comparable自然排序Compar
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2023-09-03 14:09:32
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在处理“java大数据量”问题时，首先需要理解大数据量所带来的挑战。通常来说，当我们面临海量数据时，性能、存储、穿透率等方面都可能成为瓶颈。这些问题可能出现在各类业务场景中，比如日志处理、实时数据分析和大规模数据挖掘等。在这篇文章中，我们将深入探讨如何有效地解决“java大数据量”的问题。
### 背景描述
随着互联网的飞速发展，各行业的数据量呈几何级数增长。为了从中提取有价值的信息，很多企业
前言在我们的项目正式上线时，经常会遇到因为用户访问人数太多、并发量太高或者用户恶意访问导致服务器崩溃的问题，今天在这里和大家一起讨论在实际项目中如何在多个层面上对我们的应用进行优化，并防止用户恶意访问。数据库层优化1.我们可以对数据库配置文件进行优化，比如修改数据库最大连接数、数据库连接超时时间、是否开启查询缓存等，一般根据项目实际需求来配置。2.我们还可以对数据库表结构进行优化，比如对不同的表选
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2023-09-30 20:55:16
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首先得了解大数据是什么？ 数据集的大小已经远远超过了现有传统的技术方案（数据库）或工具他们的处理能力的数据。简单点来说就是传统的技术解决不了或者处理太慢，所以才有了大数据。大数据有哪些特点？ 一.Volume海量化 （处理的数据量大） 二.Variety多样化 （数据类型复杂，大部分都是结构化,半结构化数据） 三.Velocity快速化 （处理大量数据快，数据的增长率快） 四.value价值高 （
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2023-10-08 11:00:34
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# Java实现大数据量批量查询
## 引言
在处理大规模数据时，常常需要进行批量查询以提高效率。本文将介绍如何使用Java实现大数据量批量查询的流程和具体步骤。
## 流程概述
下表展示了实现大数据量批量查询的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 获取数据连接 |
| 2 | 创建查询语句 |
| 3 | 执行查询 |
| 4 | 处理查询结果 |
原创
2023-12-12 06:20:54
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## Java大数据量分页如何实现
在处理大规模数据时，分页是一种常用的技术。它能有效地提高数据查询和数据显示的效率，减少对系统资源的消耗。本文将介绍如何在 Java 中实现大数据量的分页，涵盖基本概念、数据库查询优化和代码实现等内容。
### 一、基本概念
分页的基本思想是将数据分成若干个“页”，每次只获取当前页的数据。这种方式在用户浏览数据时尤为重要，可以提升用户体验，同时减轻服务器负担
原创
2024-08-09 13:21:17
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本文主要介绍大数据基础，以及 flink 流计算 文章目录【基础知识】1. 批处理与流处理1.批处理2.流处理2. 为什么需要一个优秀的流处理框架1. 股票交易的业务场景2.生产者——消费者模型3. 流处理框架要解决的诸多问题（1）可扩展性（2）数据倾斜（3）容错性（4）时序错乱4. Flink是解决上述问题的最佳选择之一。3. 分布式计算MPIMapReduce4. 大数据代表性技术1. Had
