java數據處理
1. java MAP數據處理
public static void main(String[] args) {
String json = "[{\"a\":\"1\",\"b\":\"2\"},{\"a\":\"3\", \"b\":\"4\"},{\"a\":\"5\", \"b\":\"6\"}]";
List<Map<String, Object>> mapList = (List<Map<String, Object>>) JSON.parse(json);
for (Map<String, Object> map : mapList) {
System.out.println(JSON.toJSONString(map));
}
}
2. java怎麼處理shape類型的數據
JAVA里有Shape數據類型，是一個介面，具體解釋如下：
public interface Shape
Shape 介面提供了表示一些幾何形狀的對象的定義。Shape 是由 PathIterator 對象描述的，它可以表示 Shape 的輪廓以及確定該輪廓如何將 2D 平面劃分成內點和外點的規則。每個 Shape 對象都提供回調，以獲取幾何形狀的邊框，確定點或矩形是部分還是全部位於 Shape 內部，並檢索一個描述 Shape 輪廓的軌跡路徑的 PathIterator 對象。
3. Java主要處理數據分析的嗎
你好，很高興回答你的問題。
java是一門面向對象的編程語言，可以做很多事情，也可以做數據分析。但更多是做應用系統之類的。
如果有幫助到你，請點擊採納。
4. java是做數據分析最好的方法嗎
不算是。只要是計算機語言都可以做數據分析，但是因為python的特性，加上python的擴展生態，（有很多擴展包）更多的人選擇用python，尤其是panda庫。
資料補充：
做數據分析的人都知道，開展項目第一步就是建立工程並導入數據，所以數據分析師如何進階，更好的學會使用數據集是非常重要的，為此，小編為大家精心整理了九個公開的數據科學項目的數據集，可供大家創建項目。
什麼是數據集？
很多小夥伴們不知道什麼是數據集。數據集實際上就是一種由數據組合的集合，又稱為數據集合、資料集或資料集合。例如：
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這就是一組數據集。它涵蓋了某一特定商品的某些信息，每一列代表一個特定變數。每一行都對應於某一成員的數據集的問題。每個數值被稱為數據資料。對應於行數，該數據集的數據可能包括一個或多個成員。這些特定的信息將對我們的需要做的數據報告起著關鍵性作用。
利用這些數據集進行分析，對數據分析師進階是非常有幫助的。
有哪些公開的數據集可供練習？
1.ImageNet數據集：
ImageNet數據集主要用於機器學習以及計算機視覺研究領域。每條記錄都包含邊界框和相應的類標簽。ImageNet為每個同義詞集都提供了1000張圖像，而且，你可以直接在ImageNet中查看圖片網址。
2.COCO數據集：
COCO數據集是大規模的對象檢測、分割和字幕的數據集，通過大量使用Amazon Mechanical Turk來收集數據。該數據集具有針對80個對象類別的150萬個對象實例。
3.鳶尾花數據集：
鳶尾花數據集是專門為初學者設計的數據集。藉助這些數據，小白可以使用機器學習演算法構建簡單的項目。值得一提的是，該數據集中的所有屬性都是真實的。鳶尾花數據集的大小很小，因此小白不需要對數據進行預處理。
所謂預處理，就是在處理數據之前，將數據進行整理和清除。比如，你現在正在做飯，你想找到胡椒粉，並把它灑到鍋里。但是所有的作料都被你放到了一起，運氣不好的話你要花很長時間才能找到胡椒粉。找到後，你准備撒到鍋里，發現菜已經糊了。因此，我們事先要將作料擺放整齊，等做飯的時候才會更方便。
4.乳腺癌威斯康星州（診斷）數據集：
乳腺癌威斯康星州（診斷）數據集是機器學習中最流行的數據集之一。此數據集基於對乳腺癌的分析。
5.Twitter情緒分析數據集：
情緒分析是自然語言處理（NLP）中最常見的應用程序之一。你可以使用Twitter情緒分析數據集建立基於情緒分析的模型。眾所周知，我們的川普同志可以說是Twitter的常駐「相聲演員」，沒准你還能瀏覽到他發表過的言論呢~
6.MNIST數據集：
MNIST數據集建立在手寫數據上。該數據集易於初學者使用，有助於了解實際數據上的技術和深度學習識別模式。你無需花費太多時間對數據進行預處理。對於熱衷於深度學習或機器學習的初學者來說，MINIST數據集是一個很好的選擇。
7.Fashion MNIST數據集：
Fashion MNIST數據集建立在衣服數據上，可用於深度學習圖像分類問題以及機器學習。該數據集易於初學者使用，你不需要花費太多時間在數據預處理上。同時，FashionMNIST數據集可以幫助你了解和學習實際數據上的技術和深度學習中的ML技術以及模式識別方法。
8.亞馬遜評論數據集：
亞馬遜評論數據集也是用於NLP（自然語言處理）的數據集。藉助亞馬遜評論數據集，你不僅可以了解到業務會出現的實質性問題，而且還能從中了解到近幾年各種商品的銷售趨勢。沒准研究著研究著，你也能開一家網店了。
9.垃圾簡訊分類器數據集：
垃圾簡訊分類數據集可以幫助你預測垃圾郵件。藉助垃圾簡訊分類數據集，小白可以使用機器學習分類演算法構建簡單的項目。不僅如此，你還能學習到為什麼你的手機能夠自動識別出垃圾簡訊，想想就有些神奇呢~
5. java 查詢的數據太多了，怎麼處理
可以垂直分隔查詢，通過id段來進行，多次查詢的數據再進行整合處理
6. java如何按位處理數據
可以用String.substring()分割字元串，用Map來做映射查詢
importjava.util.HashMap;
importjava.util.Map;
publicclassTest{
publicstaticvoidmain(String[]args){
//構建映射關系
Map<String,String>map=newHashMap<>();
map.put("12","12待定");
map.put("AB","AB待定");
map.put("78","內蒙古");
map.put("90","90待定");
map.put("32","32待定");
//解析字元串
Stringstr="12AB789032";
//方式一
for(inti=0;i<str.length()-1;i=i+2){
Stringkey=str.substring(i,i+2);
Stringvalue=map.get(key);
System.out.println(key+":"+value);
}
//方式二，更嚴謹的字元串分割方法
String[]strings=split(str,2);
for(Stringkey:strings){
System.out.println(map.get(key));
}
}
/**
*分割字元串
*@paramstr原字元串
*@paramsize分割大小
*@return分割後的字元串數組
*/
privatestaticString[]split(Stringstr,intsize){
if(str==null||str.length()==0){
returnnewString[0];
}
intlength=str.length();
String[]array=length%size==0?newString[length/size]:newString[length/size+1];
for(inti=0;i<array.length;i++){
intend=(i+1)*size>length?length:(i+1)*size;
if(end>length){
end=length;
}
array[i]=str.substring(i*size,end);
}
returnarray;
}
}
7. Java如何處理大數據的
文件讀取：首先是一個文件上傳，數據入庫，10-200萬條不等，這里主要考慮到一次性讀取，JVM分配出來的棧內存不一定會夠（個人對內存這一塊還是處於一知半解的狀態，所以比較謹慎，若諸位大神有好的認知，希望評論留下地址分享一下），是依行讀取數據，設定一個批量值，當讀取的數據達到一定量之後，執行批量入庫操作，清空集合，再接著讀取。
//讀取文件內容
while((s = br.readLine())!=null){
//判斷是否達到單次處理量
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();
//將讀取到的內容放入集合中
if(!value.equals("")){
StencilCustomer bean = new StencilCustomer();
bean.setCustomerPhone(value);
bean.setLinkStencilId(id);
listBean.add(bean);
num ++;
}
}
數據處理：這里的思路也是將數據小化然後處理，這里使用了多線程，設定單個線程處理量，然後開啟多個線程處理，這里需要考慮你的伺服器的承載能力，如果線程開得太多了，處理不過來，會出現蹦死的情況。例如200萬數據，我開了20個線程，單個線程處理600條。
//建立一個線程池 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
minTaskNumber, maxTaskNumber, 3L, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(minTaskNumber),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
//當正在執行的線程數達到最大執行線程數的時候等待
boolean flag = true;
while(flag){
Thread.sleep(1000);//休眠2ms查詢一次
int c = threadPool.getActiveCount();//線程池中活動中的線程數量
if(c<maxTaskNumber){
flag = false;
}
}
上面的代碼是我對線程池的一個控制，控制伺服器一直最大線程執行，Thread.sleep(1000);用while的時候，這個休眠最好不要去掉，去掉之後很影響執行效率
8. JAVA如何實現資料庫的批處理操作
批量數據進入資料庫使用addBatch()和executeBatch()方法
PreparedStatement.addBatch(); ...... PreparedStatement.executeBatch();需要注意的是一次最多不要超過50條:1.因為插入的時候資料庫已經鎖定，然而若是一次性插入太多會造成其他業務的等待。2.會造成內存的溢出
舉例：
PreparedStatement pst = (PreparedStatement) con.prepareStatement("insert into ***** values (?,'***')"); for (int i = 0; i < 10000; i++) { pst.setInt(1, i); // 把一個SQL命令加入命令列表 pst.addBatch(); } // 執行批量更新 pst.executeBatch(); // 語句執行完畢，提交本事務 con.commit();