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简略信息一览：
- 1、java面试题:将一个20G的数据,存入一个运行2G的电脑里,每个数据占一行...
- 2、北大青鸟java培训:大数据分析的常用方法有哪些?
- 3、JAVA高并发问题,大数据,频繁I/O操作。
- 4、java大数据量报表怎么处理
java面试题:将一个20G的数据,存入一个运行2G的电脑里,每个数据占一行...
1、内存外去重 也就是将数据存入数据库，然后利用数据库进行排序并去重。
2、在函数（代码块）中定义一个变量时，java就在栈中为这个变量分配内存空间，当超过变量的作用域后，java会自动释放掉为该变量所分配的内存空间；在堆中分配的内存由java虚拟机的自动垃圾回收器来管理 堆的优势是可以动态分配内存大小，生存期也不必事先告诉编译器，因为它是在运行时动态分配内存的。
3、我自己做了什么、最后的结果是什么。当你把这四个问题都弄清楚以后，面试的节奏就是你来掌控了！然后再留几个“钩子”引起面试官的兴趣，吸引他发问，一步一步走到你的逻辑里来，他的疑问都在你已有的结构内，面试就稳赢了。
4、从错误消息显示的原因是：java虚拟机（JVM）内存空间不足造成。
5、可以看看华硕VivoBook15 X 11代，配备创新的 NanoEdge 窄边框屏幕提供广阔视野空间，170度广视角，约85%高屏占比，万种精彩尽在眼前。VivoBook15 X 具备出色的便携性，让您随身携带也不会感到沉重。65kg的重量、19mm的厚度，配以16英寸屏幕，够轻盈，够便携。
6、这样便产生了一种应用：VMware Workstation虚拟机有一种打包功能，可以将一台己装好系统且系统已配置好安装好了必要应用程序的虚拟机打包成一个EXE程序，这个程序可在其它电脑上安装展开后可直接运行己装好的系统。
北大青鸟java培训:大数据分析的常用方法有哪些?
因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法，运用因果分析法进行市场预测，主要是***用回归分析方法，除此之外，计算经济模型和投人产出分析等方法也较为常用。
我们先搞清楚，大数据分析要学哪些内容，让自己的心中有一个大概的概念。一名合格的大数据分析师，需要熟练掌握Linux操作系统，了解shell等脚本编程；通数据抓取，数据清洗（ETL），数据仓库建模；了解HADOOP大数据平台架构，熟悉HDFS/HBase/Hive/MapReduce，熟练掌握Mapreduce程序开发。
心态要正在你打算开展Java学习的那刻起，那么你就要做好长期奋战的准备，因为Java大数据的学习非一夕一朝的事情，你必须要确保自己有足够的时间和精力在Java的学习上，并且你还必须一直保持着良好的心态，在学Java大数据中，一定不要忽略心态的影响。心态好，Java大数据学起来会比较给劲。
MongoDB这是一种最受欢迎的，跨平台的，面向文档的数据库。MongoDB的核心优势是灵活的文档模型，高可用性***集和可扩展的碎片集群。江苏java培训建议可以尝试以多种方式了解MongoDB，例如MongoDB工具的实时监控，内存使用和页面错误，连接，数据库操作，***集等。
同时也是最高效学大数据的办法，就是选择一所靠谱的大数据培训机构，在大数据培训机构大学生的学习才会事半功倍，零基础也不担忧，学习时间和学习成果成正比机率比较大。北大青鸟http：//大数据的培训时间大概五个月左右，不仅享受高质量的师资团队，而且性价比超高，包你圆满就业。
AI当然不会很快取代数据科学家的位置，但预计会看到数据科学家通常执行的更简单一点的工作越来越多的自动化，从而可以极大提高生产力。但不管怎样，AI/机器学习绝不是大数据分析值得关注的趋势。大数据BI平台的普遍成熟及其日益增强的实时能力也是一个令人兴奋的趋势（如SiSense、ArcadiaData等）。
JAVA高并发问题,大数据,频繁I/O操作。
尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。优化数据库查询语句，减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句（仅耗时较长的查询做优化）。优化数据库结构，多做索引，提高查询效率。
使用一般的synchronized或者是lock或者是队列都是无法满足高并发的问题。解决方法有三：使用缓存 使用生成静态页面 html纯静态页面是效率最高、消耗最小的页面。
一种是代码层次上的，如java中的同步锁，典型的就是同步关键字synchronized，这里我不在做过多的讲解，感兴趣的可以参考：http：// 另外一种是数据库层次上的，比较典型的就是悲观锁和乐观锁。这里我们重点讲解的就是悲观锁（传统的物理锁）和乐观锁。
在java中，高并发属于一种编程术语，意思就是有很多用户在访问，导致系统数据不正确、糗事数据的现象。并发就是可以使用多个线程或进程，同时处理不同的操作。
你去搜索一下 “F5” 负载均衡，从硬件角度解决 50~500/秒 的并发一般的服务器+tomcat 都可以承受。所以很难理解你的 web 要给多少人用呀？假设10万人集中在10分钟内一起操作，也就是每分钟1万，也就 200/秒 都不到。
java大数据量报表怎么处理
1、***用插件类报表工具会有更好的性能，如Grid++报表插件性能就很好，可以获得与桌面程序报表差不多的性能。
2、给这个用户记录个标识，就是他已经启动某导出任务，不能再启动新的了（或者限制一个人最多同时启动几个导出任务）；后台有个调度程序，开始执行导出工作，并将生成的Excel放在某磁盘目录或存在数据库中；这个调度任务可以控制下最大同时并发的导出任务数，以避免任务太多拖垮系统。
3、W数库EXCEL打开也有难度，建议导入CSV格式文件，或分多个文件。关于内存溢出，注意以下几点：1，分页分批从数据库里查询数据。2，注意变量的释放，特别是LIST和MAP之类的引用，如果定义成全局变量或静态变量就会很难释放。3，调大虚拟机内存大小。
4、当客户请求数据操作的时候，你的javabean把请求存放到文件里面，然后就可以返回response给客户了。2。自己做一个application program，是thread，隔一段时间监听那个文件（或者一个目录），如果发现有新的文件，就读取出来，根据要求进行长时间操作。
5、用一个队列边取边处理， 每次取一部分数据。list的大小无限制，只要不超过虚拟机内存就可以。一般大型系统中，类似这种情况都是在数据库中写存储过程解决的。
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