java编程中对大数据的处理

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原创 最新推荐文章于 2025-11-03 11:34:14 发布 2.9k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
遇到海量数据时，用JAVA如何在几分钟处理完30亿个数据？ 一、场景说明 现有一个10G文件的数据，里面包含了18-70之间的整数，分别表示18-70岁的人群数量统计，假设年龄范围分布均匀，分别表示系统中所有用户的年龄数，找出重复次数最多的那个数，现有一台内存为4G、2核CPU的电脑，请写一个算法实现。 23,31,42,19,60,30,36,........ 二、模拟数据 Java中一个整数占4个字节，模拟10G为30亿左右个数据， 采用追加模式写入10G数据到硬盘里。 每100万个记录写一行，大概4M一行，10G大概2500行数据。 pack 阅读详情

大数据的起始计量单位至少是P(1000个T)、E(100万个T)或Z(10亿个T)，大数据Hadoop框架、map-reduce框架，很多部分都是用开源的Java语言编写。
java编程过程中对大数据的处理：
1）数据分段：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，执行批量操作，清空集合，再接着读取。
java 分次读取大文件的三种方法
2）多线程处理：需要考虑服务器的承载能力，如果线程过多，会出现蹦宕机的情况。
大数据处理系列之Java线程池使用

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Java记录一次百万级别数据扫表统计的任务 一. 需求: 统计近200万商家数据, 每日通过查询计费系统更新其余额 二. 技术栈: 抛开分布式定时任务系统Elastic-Job之外, 我们先优先把单系统极限优化挖掘出来, 由于博主接手的是14年的老项目, 本地甚至都无法启动,所以不尝试用高级玩法(数据分片, 消息中间件). 1. Java1.7 2. Mysql数据库5.7 三. 思路分析: 流程如下 1: 扫表 几百万数据表的扫表面临的问题很简单, 当我们分页查询到百万级别以上(甚至几十万)的时候limit 800000, 1 阅读详情

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