前言目前大数据相关的技术可以说是蓬勃发展 百花齐放，对于初人者来说，一个个响亮的名字， 一个个眼花缭乱的框架，之前刚了解了一个，很快又跳出来一个，真是让人眼花缭乱,无从下手,但是万变不离其宗，不管这些技术如何变化、名词如何新颖，它们都属于下图介绍的某个具体流程和环节，因此下面将结合前面所述的数据流程来介绍当前1.数据采集传输主要技术：数据采集传输工具和技术主要分为两大类：离线批处理和实时数据采集和
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2023-09-01 23:57:10
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有很多人在听说大数据之后，会开始纠结JAVA与大数据的区别，甚至还在纠结Java和大数据2个方向该选哪个，今天这篇文章就帮大家分析一下，Java和大数据到底选哪个，做哪个方向薪资更高。一、 Java与大数据的关系Java是一种语言，而大数据更像是一个方法论或者是集合。从事大数据行业，需要掌握的技能比较多，而且，java是必须要掌握的，举个简单的例子：做大数据的工作需要永达hadoop，而hadoo
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2023-09-19 01:22:43
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# 大数据存储与Java
## 引言
随着互联网技术的发展，数据的产生速度每天以惊人的速度增长。大规模的数据存储和处理已经成为现代企业、科研机构以及互联网公司面临的重要挑战之一。在这篇文章中，我们将探讨大数据存储的基本概念、Java语言在大数据存储中的应用，以及如何利用代码示例展示这些概念。
## 大数据存储概述
大数据存储是指存储和管理大量、复杂和多样化数据的过程。相较于传统的数据存储方
我们在上一篇文章中给大家介绍了大数据处理的两个关键技术，分别是大数据的采集技术以及大数据的预处理技术。在这篇文章中我们会给大家介绍大数据存储及管理以及大数据的展现和应用技术，希望这篇文章能够给大家带来帮助。首先说说大数据的储存以及管理技术，储存的意义我们就不说了，是一个非常重要的技术，大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用。重点解决
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2023-11-16 13:48:00
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## 实现大数据开源Java项目的流程
下面是实现大数据开源Java项目的流程，具体的步骤可通过表格展示如下：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 确定项目需求 |
| 2 | 选择合适的大数据开源技术栈 |
| 3 | 搭建开发环境 |
| 4 | 设计数据处理流程 |
| 5 | 实现数据采集 |
| 6 | 实现数据处理和分析 |
| 7 | 实现数据存储
原创
2023-08-23 11:15:21
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做了几年.net，如今终于要做java了。需求： 线下终端会定时上传gps位置到服务端，服务端收到数据保存到mysql数据库，当线下终端过多时，问题出现了，首当其冲的是数据库连接池经常会崩溃，单个tomcat到100并发就会抛出异常。解决思路： 原来是收到一条数据就保存一条数据，现在改为将收到的数据暂存到一个数据池，当满100条数据时再用saveBatch一次性保存，这样终端上传100
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2023-06-12 18:22:14
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本片博客介绍大数据相关的开源系统以及他们对应的一句话简介, 对于各位想大概了解大数据都有哪些开源系统的同学有帮助。各种相关开源系统简介：
如下是Apache基金支持的开源软件hdfs
跟GFS类似, 一个分布式文件系统。
mapreduce
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2024-05-10 11:58:55
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实时计算：流处理引擎：Apache Flink消息队列：Apache Kafka数据存储：Apache Cassandra离线计算：批处理引擎：Apache Spark数据仓库：Apache Hadoop HDFS或Apache Hive数据处理：Apache Pig或Apache Beam数据模型设计：数据库：MySQL或PostgreSQL数据仓库：Apache Hadoop HDFS或Apa
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2023-10-23 07:43:29
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你想过自己的未来规划吗？java大数据程序员只需要学到技术就行吗？1.如何成为大数据工程师Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地，又该如何进行成长路线规划。在Java程序界流行着一种默认的说法叫黄金5年，也就是一个程序员从入职的时候开始算起，前五年的选择
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2023-06-29 22:32:03
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一，数据存储介绍1.操作系统获得存储空间的方式一般分为：① 外接活动硬盘 （DAS）② 网络存储服务器 （NAS）③ 存储区域网路服务 (SAN)(1) DAS：(Direct Attached Storage— 直接连接存储) 本地存储设备： 通过某种协议（SAS,SCSI,SAN,iSCSI 等）挂接裸硬盘，然后分区、 格式化、创建文件系统；或者直接使用裸硬盘存储数据（数据库）。这种
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2023-07-11 20:08:49
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JDBC 编程JDBC 常用工具类位于 sql 包内，使用时需导入：import java.sql.* 。使用时可能 抛出 SQLException 异常。加载驱动JDBC 首先要使用反射机制加载驱动类，并创建其对象。Class.forName("com.mysql.cj.jdbc.Driver"); // MySQL 数据库驱动
Class.forName
# Java大数据List存储原理与实践
在大数据领域，数据存储是一个至关重要的环节。而在Java编程中，List是一种常用的数据结构，用于存储一组有序的数据。本文将介绍Java中如何使用List来存储大数据，并提供相应的代码示例。
## List简介
List是Java中最基本的集合类型之一，用于存储一组有序的数据。List允许元素重复，并且可以根据索引访问和操作其中的元素。在Java中，
原创
2024-04-17 06:07:59
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考虑到现有技术解决方案的复杂性与多样化，企业往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。然而，混乱的时局之下已经有多种方案脱颖而出，证明其能够帮助大家切实完成大数据分析类工作。下面我们将整理出一份包含十款工具的清单，从而有效压缩选择范畴。数据已经成为现代化企业中最为重要的宝贵资源。一切决策、策略或者方法都需要依托于对数据的分析方可实现。随着“大数据分析”逐步替代其上代版本，即“商务智能”，企业正面
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2017-09-11 13:06:00
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QStreaming 背景首先在进入主题之前我们先来回顾下经典的大数据 ETL 架构有哪些？1. Lambda 架构2. Kappa 架构3. 混合架构它们之间的区别如下：七牛的大数据平台在搭建过程中也经历了上面几个架构的变迁，也就是从最早的 Lambda 架构，到尝试使用 Kappa 架构，再到后面的新型混合 ETL 架构，为了满足业务需求，开发人员在这几个架构中进行折中选择，但是我们发现上面几
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2023-11-20 11:21:07
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Orange 是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，它的功能即友好，又很强大，快速而又多功能的可视化编程前端，以便浏览数据分析和可视化，基绑定了Python以进行脚本开发。它包含了完整的一系列的组件以进行数据预处理，并提供了数据帐目，过渡，建模，模式评估和勘探的功能。其由C++ 和 Python开发，它的图形库是由跨平台的Qt框架开发。
Rapid
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2024-04-22 15:49:44
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在项目中使用Hibernate进行大数据量的性能测试，有一些总结， 1) 在处理大数据量时，会有大量的数据缓冲保存在Session的一级缓存中，这缓存大太时会严重显示性能，所以在使用Hibernate处理大数据量的，可以使用session.clear()或者session. Evict(Object) 在处理过程中，清除全部的缓存或者清除某个对象。 2) 对大数据量查询时，慎用list()或者
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2024-08-22 15:08:37
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写程序软件处理用户量和数据量。用户量一大，并发量线程安问题就会出现。软件一开始是使用C/S的应用架构模式。客户端和服务器端通过互联网相互访问。Windows的客户端软件通过C++编写出来，不同的操作系统支持的客户端软件编写语言不一样。B/S架构模式现在很受到大众的欢迎，一台计算机的应用可携带内存空间有限，安装操作系统之后，推荐安装适用的工具软件。数据量多，处理起来的方案也很多。分布式的编程思想在编
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2023-09-18 23:26:01
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Redis作为内存数据库，所有数据都从内存中拿，省去读写磁盘的消耗（持久化是由fork子进程处理，主服务器不受影响）响应速度极快，但是我们不可能将所有的数据都读到内存中，所以内存资源显得非常可贵，我们就要优化存储结构。一、尽量使用hash COC中每个客户会对应上千个标签，每个客户就是一个对象，我们如何存储它？序列化对象：要求在redis存储前对象进行序列化操作，每次取出后还要执行反序列化操作，开
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2023-06-20 15:03:49
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文章目录说明分享大数据存储特性和要求特性要求大数据存储现状hadoop系优点缺点非hadoop系优点缺点总结 说明本博客每周五更新一次。大数据存储是大数据平台的基石，数据的存储方式直接决定数据使用效率，平台的搭建与维护成本。所有内容理论为主，不牵涉太多专业知识，目标是简单易懂。分享大数据博客列表大数据存储特性和要求特性大数据存储基本依托分布式架构（大于一台服务协同完成存储和计算的架构），将数据拆
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2023-07-28 09:15:08
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第一章1. 大数据是指规模庞大、复杂多样且难以通过传统数据处理方法进行处理和分析的数据集合。它通常具有高速生成、快速流动和多样化的特点。2. 大数据相关特征的挑战和相应措施：- 数据体量大（Volume）：大数据处理面临海量数据的存储、处理和分析挑战。解决方法包括分布式存储系统（如Hadoop HDFS）和分布式计算框架（如Spark）等，以实现数据的存储、并行处理和扩展性。- 数据流动性高（Ve
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2023-11-30 11:15:42
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