Question

java与大数据分析有关系吗？如果有，是什么关系呢？如果没有，那能链接上关系吗？

java与大数据分析有关系吗？如果有，是什么关系呢？如果没有，那能链接上关系吗？

Answer 1

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在内存构
造的对象大小将比数据原有的大小要大很多倍数，所以你不得不去拆分Excel，还好，POI开始意识到这个问题，在3.8.4的版本后，开始提供
cache的行数，提供了SXSSFWorkbook的接口，可以设置在内存中的行数，不过可惜的是，他当你超过这个行数，每添加一行，它就将相对行数前
面的一行写入磁盘（如你设置2000行的话，当你写第20001行的时候，他会将第一行写入磁盘），其实这个时候他些的临时文件，以至于不消耗内存，不过
这样你会发现，刷磁盘的频率会非常高，我们的确不想这样，因为我们想让他达到一个范围一次性将数据刷如磁盘，比如一次刷1M之类的做法，可惜现在还没有这
种API，很痛苦，我自己做过测试，通过写小的Excel比使用目前提供刷磁盘的API来写大文件，效率要高一些，而且这样如果访问的人稍微多一些磁盘
IO可能会扛不住，因为IO资源是非常有限的，所以还是拆文件才是上策；而当我们写CSV，也就是文本类型的文件，我们很多时候是可以自己控制的，不过你
不要用CSV自己提供的API，也是不太可控的，CSV本身就是文本文件，你按照文本格式写入即可被CSV识别出来；如何写入呢？下面来说说。。。

在处理数据层面，如从数据库中读取数据，生成本地文件，写代码为了方便，我们未必要
1M怎么来处理，这个交给底层的驱动程序去拆分，对于我们的程序来讲我们认为它是连续写即可；我们比如想将一个1000W数据的数据库表，导出到文件；此
时，你要么进行分页，oracle当然用三层包装即可，mysql用limit，不过分页每次都会新的查询，而且随着翻页，会越来越慢，其实我们想拿到一
个句柄，然后向下游动，编译一部分数据（如10000行）将写文件一次（写文件细节不多说了，这个是最基本的），需要注意的时候每次buffer的数据，
在用outputstream写入的时候，最好flush一下，将缓冲区清空下；接下来，执行一个没有where条件的SQL，会不会将内存撑爆？是的，这个问题我们值得去思考下，通过API发现可以对SQL进行一些操作，例如，通过：PreparedStatement
statement =
connection.prepareStatement(sql)，这是默认得到的预编译，还可以通过设置：PreparedStatement
statement = connection.prepareStatement(sql ,
ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY ,
ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);

来设置游标的方式，以至于游标不是将数据直接cache到本地内存，然后通过设置statement.setFetchSize(200);设置游标每次遍历的大小；OK，这个其实我用过，oracle用了和没用没区别，因为oracle的jdbc
API默认就是不会将数据cache到java的内存中的，而mysql里头设置根本无效，我上面说了一堆废话，呵呵，
我只是想说，java提供的标准API也未必有效，很多时候要看厂商的实现机制，还有这个设置是很多网上说有效的，但是这纯属抄袭；对于oracle上面
说了不用关心，他本身就不是cache到内存，所以java内存不会导致什么问题，如果是mysql，首先必须使用5以上的版本，然后在连接参数上加上
useCursorFetch=true这个参数，至于游标大小可以通过连接参数上加上：defaultFetchSize=1000来设置，例如：

jdbc:mysql://xxx.xxx.xxx.xxx:3306/abc?zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useCursorFetch=true&defaultFetchSize=1000

上次被这个问题纠结了很久（mysql的数据老导致程序内存膨胀，并行2个直接系统
就宕了），还去看了很多源码才发现奇迹竟然在这里，最后经过mysql文档的确认，然后进行测试，并行多个，而且数据量都是500W以上的，都不会导致内
存膨胀，GC一切正常，这个问题终于完结了。

我们再聊聊其他的，数据拆分和合并，当数据文件多的时候我们想合并，当文件太大想要
拆分，合并和拆分的过程也会遇到类似的问题，还好，这个在我们可控制的范围内，如果文件中的数据最终是可以组织的，那么在拆分和合并的时候，此时就不要按
照数据逻辑行数来做了，因为行数最终你需要解释数据本身来判定，但是只是做拆分是没有必要的，你需要的是做二进制处理，在这个二进制处理过程，你要注意
了，和平时read文件不要使用一样的方式，平时大多对一个文件读取只是用一次read操作，如果对于大文件内存肯定直接挂掉了，不用多说，你此时因该每
次读取一个可控范围的数据，read方法提供了重载的offset和length的范围，这个在循环过程中自己可以计算出来，写入大文件和上面一样，不要
读取到一定程序就要通过写入流flush到磁盘；其实对于小数据量的处理在现代的NIO技术的中也有用到，例如多个终端同时请求一个大文件下载，例如视频
下载吧，在常规的情况下，如果用java的容器来处理，一般会发生两种情况：

其一为内存溢出，因为每个请求都要加载一个文件大小的内存甚至于更多，因为java
包装的时候会产生很多其他的内存开销，如果使用二进制会产生得少一些，而且在经过输入输出流的过程中还会经历几次内存拷贝，当然如果有你类似nginx之
类的中间件，那么你可以通过send_file模式发送出去，但是如果你要用程序来处理的时候，内存除非你足够大，但是java内存再大也会有GC的时
候，如果你内存真的很大，GC的时候死定了，当然这个地方也可以考虑自己通过直接内存的调用和释放来实现，不过要求剩余的物理内存也足够大才行，那么足够
大是多大呢？这个不好说，要看文件本身的大小和访问的频率；

其二为假如内存足够大，无限制大，那么此时的限制就是线程，传统的IO模型是线程是
一个请求一个线程，这个线程从主线程从线程池中分配后，就开始工作，经过你的Context包装、Filter、拦截器、业务代码各个层次和业务逻辑、访
问数据库、访问文件、渲染结果等等，其实整个过程线程都是被挂住的，所以这部分资源非常有限，而且如果是大文件操作是属于IO密集型的操作，大量的CPU
时间是空余的，方法最直接当然是增加线程数来控制，当然内存足够大也有足够的空间来申请线程池，不过一般来讲一个进程的线程池一般会受到限制也不建议太多
的，而在有限的系统资源下，要提高性能，我们开始有了new
IO技术，也就是NIO技术，新版的里面又有了AIO技术，NIO只能算是异步IO，但是在中间读写过程仍然是阻塞的（也就是在真正的读写过程，但是不会
去关心中途的响应），还未做到真正的异步IO，在监听connect的时候他是不需要很多线程参与的，有单独的线程去处理，连接也又传统的socket变
成了selector，对于不需要进行数据处理的是无需分配线程处理的；而AIO通过了一种所谓的回调注册来完成，当然还需要OS的支持，当会掉的时候会
去分配线程，目前还不是很成熟，性能最多和NIO吃平，不过随着技术发展，AIO必然会超越NIO，目前谷歌V8虚拟机引擎所驱动的node.js就是类
似的模式，有关这种技术不是本文的说明重点；

将上面两者结合起来就是要解决大文件，还要并行度，最土的方法是将文件每次请求的大
小降低到一定程度，如8K（这个大小是经过测试后网络传输较为适宜的大小，本地读取文件并不需要这么小），如果再做深入一些，可以做一定程度的
cache，将多个请求的一样的文件，cache在内存或分布式缓存中，你不用将整个文件cache在内存中，将近期使用的cache几秒左右即可，或你
可以采用一些热点的算法来配合；类似迅雷下载的断点传送中（不过迅雷的网络协议不太一样），它在处理下载数据的时候未必是连续的，只要最终能合并即可，在
服务器端可以反过来，谁正好需要这块的数据，就给它就可以；才用NIO后，可以支持很大的连接和并发，本地通过NIO做socket连接测试，100个终
端同时请求一个线程的服务器，正常的WEB应用是第一个文件没有发送完成，第二个请求要么等待，要么超时，要么直接拒绝得不到连接，改成NIO后此时
100个请求都能连接上服务器端，服务端只需要1个线程来处理数据就可以，将很多数据传递给这些连接请求资源，每次读取一部分数据传递出去，不过可以计算
的是，在总体长连接传输过程中总体效率并不会提升，只是相对相应和所开销的内存得到量化控制，这就是技术的魅力，也许不要太多的算法，不过你得懂他。

类似的数据处理还有很多，有些时候还会将就效率问题，比如在HBase的文件拆分和
合并过程中，要不影响线上业务是比较难的事情，很多问题值得我们去研究场景，因为不同的场景有不同的方法去解决，但是大同小异，明白思想和方法，明白内存
和体系架构，明白你所面临的是沈阳的场景，只是细节上改变可以带来惊人的效果。

Answer 2

大数据就是一个行业，实现同一个需求同样有多种工具可以选择，狭义一点以技术的角度讲，各类框架有Hadoop，spark，storm，flink等，就这类技术生态圈来讲，还有各种中间件如flume，kafka，sqoop等等，这些框架以及工具大多数是用Java编写而成，但提供诸如Java，scala，Python，R等各种语言API供编程。
所以，大数据的实习需要用到Java，但是Java并不是大数据。
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，这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，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
业界（IBM最早定义）将大数据的特征归纳为4个“V”（量Volume，多样Variety，价值Value，速Velocity），或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。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）；第二，数据类型繁多。比如，网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低，商业价值高。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。