public void exec(Connection conn){ try { conn.setAutoCommit(false); Long beginTime = System.currentTimeMillis(); //构造预处理statement PreparedStatement pst = conn.prepareStatement("insert into t1(id) values (?)"); //1万次循环 for(int i=1;i<=100000;i+

Java在处理大数据的时候一些小技巧 发布时间:2013-05-09 00:00:00 来源:中国IT实验室 作者:佚名   关键字:Java 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

经常有人问,我想学习开发,到底是学Java好还是学大数据好?或者是,学习大数据还有必要学Java吗?      依我说,这个提问的标准答案是:两者都学.      先来甩两张图.      一张是腾讯的大数据开发工程师的JD, 还有一张是我随意找的某个猎头职位, 可以看到,无论是哪个职位,都要求了Java的开发经验,并且,腾讯的大数据职位明显要求了需要有Java后台开发三年经验.      所以,我说一个武断点的结论:一个不会写Java程序的大数据工程师,不是一个好的老司机~~ 1:Java与大

处理大数据对象 CLOB中可以存储海量文字 BLOB中可以存储海量二进制数据 如果程序中要想处理这样的大对象操作,则必须使用PreparedStatement完成,所有的内容要通过IO流的方式从大文本字段中保存和读取. 写入大文本数据 汉字的编码要改成gbk //================================================= // File Name : Clob_demo //-----------------------------------------

出处: http://lyjilu.iteye.com/ 分析导出实现代码,XLSX支持: /** * 生成<span style="white-space: normal; background-color: #ffffff;">XLSX</span>,2007版本的excel,每个sheet无6.5W的行数限制,但是到了一定数量,可能内存溢出, * 次方法适合在预计10W以下的数据导出时使用,本机测试,14W可以导出.列数量在8列左右 * * @param

转自:https://www.yidianzixun.com/article/0Ff4gqZQ?s=9&appid=yidian&ver=3.8.4&utk=6n9c2z37 目前,编程人员面对的最大挑战就是复杂性,硬件越来越复杂,OS越来越复杂,编程语言和API越来越复杂,我们构建的应用也越来越复杂.根据外媒的一项调查报告,以下列出了Java程序员在过去12个月内一直使用的一些工具或框架,或许会对你有意义. 先来看看大数据的概念.根据维基百科,大数据是庞大或复杂的数据集的广义术语

第一部分.十道海量数据处理面试题 1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法, 比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大 的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 或者如下阐述(雪域之鹰)

在此笔记里,我们将看到我们如何可以使用像Statement和PreparedStatement JDBC API来批量在任何数据库中插入数据.此外,我们将努力探索一些场景,如在内存不足时正常运行,以及如何优化批量操作. 首先,使用Java JDBC基本的API批量插入数据到数据库中. Simple Batch - 简单批处理    我把它叫做简单批处理.要求很简单,执行批量插入列表,而不是为每个INSERT语句每次提交数据库,我们将使用JDBC批处理操作和优化性能. 想想一下下面的代码: Bad

在此笔记里,我们将看到我们如何可以使用像Statement和PreparedStatement JDBC API来批量在任何数据库中插入数据.此外,我们将努力探索一些场景,如在内存不足时正常运行,以及如何优化批量操作. 首先,使用Java JDBC基本的API批量插入数据到数据库中. Simple Batch - 简单批处理    我把它叫做简单批处理.要求很简单,执行批量插入列表,而不是为每个INSERT语句每次提交数据库,我们将使用JDBC批处理操作和优化性能. 想想一下下面的代码: Bad

在上一次的基础上加上了样式,以及中文列名 package com.tommy.fundation.util; import java.io.OutputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import javax.servl

package iie.udps.test; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.OutputStreamWriter; import java.util.Random; public class test { public static void main(String[] a

java.math包中提供了两个大数字操作类:BigInteger(大整数操作类) BigDecimal(大小数操作类). 大整数操作类:BigInteger BigInteger类构造方法:public BigInteger(String val) 常用方法:public BigInteger add(BigInteger val) public BigInteger subtract(BigInteger val) public BigInteger multiply(BigInteger

随着2017年大数据各种应用的发展,大数据的价值得以充分的发挥,大数据已在企业.社会各个层面都成为重要的手段,数据已成为新的企业战略制高点,也是各个企业争夺的新焦点.那么我们一直在说着的大数据究竟是什么呢?为什么提到大数据的时候会经常提到Java,Java与大数据究竟有什么关系呢? 1.关于大数据 大数据是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,那些原本很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大

互联网创造了大数据应用的规模化环境,大数据应用成功的案例大都是在互联网上发生的, 互联网业务提供了数据,互联网企业开发了处理软件,互联网企业的创新带来了大数据应用 的活跃,没有互联网便没有今天的大数据产业.没有互联网.云计算.物联网.移动终端与 人工智能组合的环境大数据也没那么重要.大数据的价值并非与生俱来而是应用创新之结果 ,价值是由技术组合创新涌现出来的.离开环境的支持大数据毫无价值,就像离开了身体的 手不再有手的功能一样.   随着2017年大数据各种应用的发展,大数据的价值得以充分的发挥

大数据在近两年可算是特别火,有很多人都想去学大数据,有java转大数据的,零基础学习大数据的.但是大数据真的好学吗. 我们先来了解一下什么是大数据. 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合.大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力.适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统. 以下是大数据的定义 大数据由巨型数据集组成,这些数据集大小常超

众所周知,很多语言技术已经在长久的历史发展中掩埋,这期间不同的程序员也走出的自己的发展道路. 有的去了解新的发展趋势的语言,了解新的技术,利用自己原先的思维顺利改变自己的title. 比如我自己,也都在往更高的技能走,我认为这是一个很聪明的想法,横向发展,拖宽自己的知识广度,未来或许就能把握更多的机遇! 所以做Java开发,除了Java还可以学什么?如何正确转型大数据,编程语言与大数据的关系? 企业级大数据项目的开发流程是:数据采集 → 数据清洗 → 数据存储 → 数据计算 → 数据分析 → 数

撰写我对java后端开发工程师选择方向的想法,写给在java后端选择转方向的人 背景 看到一些java开发工程师,对java后端薪酬太悲观了.认为换去大数据领域就会高工资.觉得java后端没有前途.我从事java后端开发,对大数据领域工作有些了解,但不深入.本文描述一下我对java后端和是否转大数据开发的个人见解. 目的 分析大数据领域分类 分析大数据工作工资高的原因 分析造成觉得java后端开发不够前景的原因 java后端转大数据工作做什么 转去大数据领域的各类方向与java后端比较衡量 一.

课程介绍 本课程是由猎豹移动大数据架构师,根据Java在公司大数据开发中的实际应用,精心设计和打磨的大数据必备Java课程.通过本课程的学习大数据新手能够少走弯路,以较短的时间系统掌握大数据开发必备语言Java,为后续大数据课程的学习奠定了坚实的语言基础.   适用人群 1.想学大数据没有语言基础的学员 2.想学大数据没有Java语言基础的学员 3.转行想学大数据的学员 4.了解Java,大数据Java知识体系不完整的学员   课程视频下载地址(视频完整,无加密) 链接:https://pan.

基础:linux常用命令.Java编程基础大数据:科学数据.金融数据.物联网数据.交通数据.社交网络数据.零售数据等等. Hadoop: 一个开源的分布式存储.分布式计算平台.(基于Apache) Hadoop的组成: HDFS:分布式文件系统,存储海量的数据. MapReduce:并行处理框架,实现任务分解和调度. Hadoop的用处: 搭建大型数据仓库,PB级数据的存储.处理.分析.统计等业务. 比如搜索引擎.网页的数据处理,各种商业智能.风险评估.预警,还有一些日志的分析.数据挖掘的任务.

大数据 概述 大数据是新处理模式才能具备更多的决策力,洞察力,流程优化能力,来适应海量高增长率,多样化的数据资产. 大数据面临的问题 怎么存储海量数据(kb,mb,gb,tb,pb,eb,zb) 怎么对数据进行降噪处理(对数据进行清洗,使得数据变废为宝,提取有用的数据,减少不必要的数据资源空间的释放) 处理方案 hadoop 是一种分布式文件存储系统来解决存储的问题,其中hdfs用来解决数据存储问题,mapReduce来解决如何进行建造处理 hadoop是什么? 由来? 根据google发布的3

本文目录:       1.使用JDBC处理大数据        2.使用JDBC处理大文本        3.使用JDBC处理二进制数据        4.Oracle中大数据处理        5.使用JDBC进行批处理        6.采用Statement.addBatch(sql)方式实现批处理的优缺点       7.实现批处理的第二种方式:PreparedStatement.addBatch()        8.采用PreparedStatement.addBatch()实现批