java读取大数据

⑴ 怎么利用java导入大数据量的文本文件数据到

首先从文件中读取数据，每当读完一条纪录是，把它转换成oracle的插入语句。你可以执行，也可以存在一个大字符串里，最后一起执行

⑵ java 从数据库中读取大数据

这样每次去读取上百万条数据，不崩掉才怪，
我的想法是，你分批去查，然后分批导出，
类似于分页，每1000 或者更多为一批
按批次去执行，然后做一个进度条，按有多少批次为进度数进行导出
这样应该会好很多
还可以做个缓存机制，按批次进行存储，下次拿数据就直接从缓存中获取

⑶ java利用poi读大数据量xlsx除了用xml方式读取外，还有其他方法吗

poi是把excel当做【文档】来处理的，自然只有XSSFWorkbook类来操作它，也就是你说的xml方式。在poi的眼里，excel文档里的并不是【数据】而是【表格】。
你如果想要把excel当做【数据源】来处理，应该用odbc的方式，将你需要的excel文件变成一个odbc数据源，然后用ResultSet set = smt.executeQuery("select * from [sheet1$]");来读取数据，效率跟access表现相当（毕竟excel有数据量上限，实际表现大多数时候都比access还要快）

⑷ 如何用java读取大数据量的EXCEL文件

用FileInputStream就能读取任何格式的文件。可以复制文件。
但是如果你想通过自己写的程序处理文件里的内容是不现实的，因为每种文件都有设计者设计好的格式。

⑸ Java大数据主要学哪些内容

首先大数据的学习难度还是比较大的，如果想要学习的话，建议是本科毕业之后再学，因为大数据的学习股哟称重可能会用到大学学习的高等数学。然后来讲讲大数据主要要学什么内容。

大数据的主要课程内容包括：

①JavaSE核心技术；

②Hadoop平台核心技术、Hive开发、HBase开发；

③Spark相关技术、Scala基本编程；

④掌握Python基本使用、核心库的使用、Python爬虫、简单数据分析；理解Python机器学习；

⑤大数据项目开发实战，大数据系统管理优化等。

你可以考察对比一下南京课工场、北大青鸟、中博软件学院等开设有大数据专业的学校。祝你学有所成，望采纳。

北大青鸟中博软件学院大数据课堂实拍

⑹ 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。

⑺ 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

⑻ Java大数据要用到什么软件

Java大数据需要用到一下技术和相应的软件

1. Java语言
Java语言是大数据学习的基础，Java是一种强类型、跨平台语言。是大数据编程工具，学好大数据，掌握Java基础是必不可少
2.Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令。
3. Hadoop
Hadoop是大数据开发的重要框架，其核心是HDFS和MapRece，HDFS为海量的数据提供了存储，MapRece为海量的数据提供了计算
4.ZooKeeper

ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。
5. HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
6. Redis

Redis是一个key-value存储系统，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
7. SSM

SSM框架是由Spring、SpringMVC、MyBatis三个开源框架整合而成，常作为数据源较简单的web项目的框架。大数据开发需分别掌握Spring、SpringMVC、MyBatis三种框架的同时，再使用SSM进行整合操作。
8.Python与数据分析

Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。
你明白了吗？

⑼ 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。

⑽ 为什么Java比C++更快地读取一个大文件

这个问题是错的, C++ 读取大文件比java慢是因为C++的代码写的有问题
如果你直接用open， read这种流式设备的IO方式, 一个一个byte去读, c++ 比js都会慢, 因为getchar要不断的系统调用， 来回切换有大量开销, 所以建议一次读一个行或者一次读1m的数据.
另外java是空间换时间， 在read的时候先写内核缓存，然后一次装载到用户态，C++可以用std::filebuf这个来设置大小， 缓存越大， 内核切换的开销越小.
如果是几个G的文件， 你用java c 做stream IO都会慢的， 这是建议你直接把文件mmap到内存， 这也是大数据常用的手段。当然你的内存要足够大，要不然会内存颠簸