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、游戏开发等岗位，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。今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，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，前五年的选择直接影响着整个职业生涯中的职业发展方
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2023-07-21 16:24:31
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众所周知，java在处理数据量比较大的时候，加载到内存必然会导致内存溢出，而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据，在做数据处理中，我们常见的手段是分解，压缩，并行，临时文件等方法。例如，我们要将数据库（不论是什么数据库）的数据导出到一个文件，一般是Excel或文本格式的CSV；对于Excel来讲，对于POI和JXL的接口，你很多时候没有办法去控制内存什么时候向磁盘写入，很恶心，而且这些API在
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2023-08-15 22:59:42
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1 SQL娴熟，这体现在ETL的hive阶段，自定义函数，分析函数，SQL各种关联写 (类dba倾向) 2 hive SQL优化要
原创
2023-04-21 00:37:37
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好消息！好消息！手把手教你用python玩大数据小旭学长的python大数据教程完结撒花，共26P录制完毕，总时长4小时。每10分钟的视频的录制加剪辑时间加起来都要两小时以上，讲得很细但是节奏也很快，信息量超大！感谢各位观众老爷们的支持和一键三连，下次一定！教程链接教程说明大数据时代到来，随着数据的逐步开放，数据工作者们或多或少都要接触到时空数据。小旭学长曾经说：The data is data
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2023-07-21 13:45:55
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大数据需求越来越多，只有技术在手不愁找不到工作。学习大数据需要掌握什么语言基础？1、Java基础 大数据框架90%以上都是使用Java开发语言，所以如果要学习大数据技术，首先要掌握Java基础语法以及JavaEE方向的相关知识。2、MySQL数据库 这是学习大数据必须掌握的知识之一。数据的操作语言是SQL，因此很多工具的开发目标就是能够在Hadoop上使用SQL。3、Linux系统 大数据的框架都
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2023-09-15 08:16:52
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经常有初学者在博客和QQ问我，自己想往大数据方向发展，该学哪些技术，学习路线是什么样的，觉得大数据很火，就业很好，薪资很高。如果自己很迷茫，为了这些原因想往大数据方向发展，也可以，那么我就想问一下，你的专业是什么，对于计算机/软件，你的兴趣是什么？是计算机专业，对操作系统、硬件、网络、服务器感兴趣？是软件专业，对软件开发、编程、写代码感兴趣？还是数学、统计
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2023-10-22 21:11:48
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java做大数加法java做大数运算的类是BigIntegerimport java.util.Scanner;import java.math.BigInteger; public class Main { public static void main(String[] args) { BigInteger a,b,c; int n; ...
原创
2022-09-13 15:04:50
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在 Java 中进行大数据处理时，您可以使用各种工具和技术。首先，Java 提供了许多内置的数据结构和算法，如 ArrayList、HashMap 和排序算法，可以用来处理大量数据。此外，Java 还提供了多线程支持，可以帮助您利用多核处理器的优势来加速数据处理。其次，Java 还提供了一系列用于大数据处理的开源库和框架，如 Apache Hadoop、Apache Spark 和 Apache
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2023-05-18 14:27:35
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# Go语言在大数据处理中的应用
在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为推动各行各业发展的重要动力。作为一种高效的编程语言，Go语言（也称为Golang）因其并发处理能力、性能以及易用性，逐渐受到数据工程师的青睐。本文将探讨Go语言在大数据处理中的应用，并通过代码示例展示其基本使用。
## Go语言的优势
1. **高效的并发支持**：Go语言内置的goroutines提供了轻量级的线程支持，
4. Python大数据编程入门4.1 Python操作MySQL4.2 Spark与PySpark4.2.1 PySpark基础4.2.2 数据输入4.2.2.1 Python数据容器转换为RDD对象4.2.2.2 读取文本文件得到RDD对象4.2.3 数据计算4.2.3.1 map算子4.2.3.2 flatMap算子4.2.3.3 reduceByKey算子4.2.3.4 案例：单词计数4
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2023-09-18 16:20:31
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python在数据科学中非常流行，有大量可供开发人员使用的库和框架，这些库对数据分析和机器学习都特别有用，为处理大数据提供了无数的支持，使python成为大数据最受欢迎的语言。一、Python 环境搭建1.1 安装 Python安装Python最简单的方法是访问 Python 官方网站并下载相应的版本。Python 的官方网站（http://www.python.org/）提供了 Python 的
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2023-07-27 13:42:04
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这是作者在另一个帖子中发布的一项近期调查结果，调查为作者询问一些Java程序员，其在12个月内使用了什么框架开发工具。本次调查中覆盖了大数据工具。以下是调查所覆盖的主题：1、语言2、Web框架3、应用服务器4、SQL数据访问工具5、SQL数据库6、大数据7、构建工具8、云提供商今天让我们来看看大数据。根据维基百科，大数据是一个广义的术语，所包含的的内容十分庞大且复杂，以至于传统的数据处理应用程序根
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2023-08-14 15:25:16
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今天给大家分享一个制作数据大屏的工具，非常的好用，100行左右的Python代码就可以制作出来一个完整的数据大屏，并且代码的逻辑非常容易理解。PywebIO介绍Python当中的PywebIO模块可以帮助开发者在不具备HTML和JavaScript的情况下也能够迅速构建Web应用或者是基于浏览器的GUI应用，PywebIO还可以和一些常用的可视化模块联用，制作成一个可视化大屏，我们先来安装好需要用
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2023-08-21 11:06:23
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python在大数据处理中是个万能的胶水，在很多地方用起来很舒适。在处理大数据时，需要使用一些技术和工具来确保Python代码的高效性和可扩展性。一些有用的技术和工具如下：使用numpy而不是纯Python列表。 numpy是一个Python库，提供了一些高效的数据结构，如n维数组，可以处理大量的数据。对于大型数据集，numpy能够更快地对数据进行处理和计算。使用pandas进行数据处理
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2023-07-27 21:32:34
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面对读取上G的数据，python不能像做简单代码验证那样随意，必须考虑到相应的代码的实现形式将对效率的影响。如下所示，对pandas对象的行计数实现方式不同，运行的效率差别非常大。虽然时间看起来都微不足道，但一旦运行次数达到百万级别时，其运行时间就根本不可能忽略不计了：故接下来的几个文章将会整理下渣渣在关于在大规模数据实践上遇到的一些问题，文章中总结的技巧基本是基于pandas，有错误之处望指正。
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2023-06-28 15:30:50
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今天我们在进行一个Python数据可视化的实战练习，用到的模块叫做Panel，我们通过调用此模块来绘制动态可交互的图表以及数据大屏的制作。而本地需要用到的数据集，可在kaggle上面获取 https://www.kaggle.com/datasets/rtatman/188-million-us-wildfires，如果无法访问kaggle,可以找我获取数据集。导入模块和读取数据那么首先我们先导入
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2023-07-29 15:39:48
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搜索是大数据领域里常见的需求。Splunk和ELK分别是该领域在非开源和开源领域里的领导者。本文利用很少的Python代码实现了一个基本的数据搜索功能，试图让大家理解大数据搜索的基本原理。01 布隆过滤器 （Bloom Filter）第一步我们先要实现一个布隆过滤器。布隆过滤器是大数据领域的一个常见算法，它的目的是过滤掉那些不是目标的元素。也就是说如果一个要搜索的词并不存在于我的数据中，那么它可
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2023-11-21 23:16:29
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如果你有个5、6 G 大小的文件，想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去，你会使用什么进行处理呢？不用在线等，给几个错误示范：有人用multiprocessing 处理，但是效率非常低。于是，有人用python处理大文件还是会存在效率上的问题。因为效率只是和预期的时间有关，不会报错，报错代表程序本身出现问题了~Python处理大数据的劣势：1、python线程有gil，通俗说就是多线程的
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2023-06-20 15:27:26
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如果你有个5、6 G 大小的文件，想把文件内容读出来做一些处理然后存到另外的文件去，你会使用什么进行处理呢？不用在线等，给几个错误示范：有人用multiprocessing 处理，但是效率非常低。于是，有人用python处理大文件还是会存在效率上的问题。因为效率只是和预期的时间有关，不会报错，报错代表程序本身出现问题了~所以，为什么用python处理大文件总有效率问题？如果工作需要，立刻处理一个大
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2023-09-07 09:08:14
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在今天的博文里，我们将探讨“Spark做大数据ETL开发”的过程。ETL（抽取、转换、加载）在数据处理领域至关重要，Spark的高性能计算框架使这一流程变得既高效又灵活。接下来，我们会从多个角度切入，深入分析这一主题的各个方面。
### 协议背景
在大数据领域，ETL作为数据处理的关键步骤，包含多个复杂的流程和协议。我们可以从四象限图中理解ETL过程的主要组件，以及它们在数据流中的角色。下图展
