java数据处理
1. java MAP数据处理
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怎么处理shape类型的数据
JAVA里有Shape数据类型，是一个接口，具体解释如下：
public interface Shape
Shape 接口提供了表示一些几何形状的对象的定义。Shape 是由 PathIterator 对象描述的，它可以表示 Shape 的轮廓以及确定该轮廓如何将 2D 平面划分成内点和外点的规则。每个 Shape 对象都提供回调，以获取几何形状的边框，确定点或矩形是部分还是全部位于 Shape 内部，并检索一个描述 Shape 轮廓的轨迹路径的 PathIterator 对象。
3. Java主要处理数据分析的吗
你好，很高兴回答你的问题。
java是一门面向对象的编程语言，可以做很多事情，也可以做数据分析。但更多是做应用系统之类的。
如果有帮助到你，请点击采纳。
4. java是做数据分析最好的方法吗
不算是。只要是计算机语言都可以做数据分析，但是因为python的特性，加上python的扩展生态，（有很多扩展包）更多的人选择用python，尤其是panda库。
资料补充：
做数据分析的人都知道，开展项目第一步就是建立工程并导入数据，所以数据分析师如何进阶，更好的学会使用数据集是非常重要的，为此，小编为大家精心整理了九个公开的数据科学项目的数据集，可供大家创建项目。
什么是数据集？
很多小伙伴们不知道什么是数据集。数据集实际上就是一种由数据组合的集合，又称为数据集合、资料集或资料集合。例如：
l 小米10 8+128G 冰海蓝 SA\NSA双模5G手机 ￥3799.00
l 小米10 8+128G 蜜桃金 SA\NSA双模5G手机 ￥3799.00
l 小米10 8+128G 钛银黑 SA\NSA双模5G手机 ￥3799.00
l 小米10 8+256G 冰海蓝 SA\NSA双模5G手机 ￥3999.00
l 小米10 8+256G 蜜桃金 SA\NSA双模5G手机 ￥3999.00
l 小米10 8+256G 钛银黑 SA\NSA双模5G手机 ￥3999.00
这就是一组数据集。它涵盖了某一特定商品的某些信息，每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。这些特定的信息将对我们的需要做的数据报告起着关键性作用。
利用这些数据集进行分析，对数据分析师进阶是非常有帮助的。
有哪些公开的数据集可供练习？
1.ImageNet数据集：
ImageNet数据集主要用于机器学习以及计算机视觉研究领域。每条记录都包含边界框和相应的类标签。ImageNet为每个同义词集都提供了1000张图像，而且，你可以直接在ImageNet中查看图片网址。
2.COCO数据集：
COCO数据集是大规模的对象检测、分割和字幕的数据集，通过大量使用Amazon Mechanical Turk来收集数据。该数据集具有针对80个对象类别的150万个对象实例。
3.鸢尾花数据集：
鸢尾花数据集是专门为初学者设计的数据集。借助这些数据，小白可以使用机器学习算法构建简单的项目。值得一提的是，该数据集中的所有属性都是真实的。鸢尾花数据集的大小很小，因此小白不需要对数据进行预处理。
所谓预处理，就是在处理数据之前，将数据进行整理和清除。比如，你现在正在做饭，你想找到胡椒粉，并把它洒到锅里。但是所有的作料都被你放到了一起，运气不好的话你要花很长时间才能找到胡椒粉。找到后，你准备撒到锅里，发现菜已经糊了。因此，我们事先要将作料摆放整齐，等做饭的时候才会更方便。
4.乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集：
乳腺癌威斯康星州（诊断）数据集是机器学习中最流行的数据集之一。此数据集基于对乳腺癌的分析。
5.Twitter情绪分析数据集：
情绪分析是自然语言处理（NLP）中最常见的应用程序之一。你可以使用Twitter情绪分析数据集建立基于情绪分析的模型。众所周知，我们的川普同志可以说是Twitter的常驻“相声演员”，没准你还能浏览到他发表过的言论呢~
6.MNIST数据集：
MNIST数据集建立在手写数据上。该数据集易于初学者使用，有助于了解实际数据上的技术和深度学习识别模式。你无需花费太多时间对数据进行预处理。对于热衷于深度学习或机器学习的初学者来说，MINIST数据集是一个很好的选择。
7.Fashion MNIST数据集：
Fashion MNIST数据集建立在衣服数据上，可用于深度学习图像分类问题以及机器学习。该数据集易于初学者使用，你不需要花费太多时间在数据预处理上。同时，FashionMNIST数据集可以帮助你了解和学习实际数据上的技术和深度学习中的ML技术以及模式识别方法。
8.亚马逊评论数据集：
亚马逊评论数据集也是用于NLP（自然语言处理）的数据集。借助亚马逊评论数据集，你不仅可以了解到业务会出现的实质性问题，而且还能从中了解到近几年各种商品的销售趋势。没准研究着研究着，你也能开一家网店了。
9.垃圾短信分类器数据集：
垃圾短信分类数据集可以帮助你预测垃圾邮件。借助垃圾短信分类数据集，小白可以使用机器学习分类算法构建简单的项目。不仅如此，你还能学习到为什么你的手机能够自动识别出垃圾短信，想想就有些神奇呢~
5. java 查询的数据太多了，怎么处理
可以垂直分隔查询，通过id段来进行，多次查询的数据再进行整合处理
6. java如何按位处理数据
可以用String.substring()分割字符串，用Map来做映射查询
importjava.util.HashMap;
importjava.util.Map;
publicclassTest{
publicstaticvoidmain(String[]args){
//构建映射关系
Map<String,String>map=newHashMap<>();
map.put("12","12待定");
map.put("AB","AB待定");
map.put("78","内蒙古");
map.put("90","90待定");
map.put("32","32待定");
//解析字符串
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，更严谨的字符串分割方法
String[]strings=split(str,2);
for(Stringkey:strings){
System.out.println(map.get(key));
}
}
/**
*分割字符串
*@paramstr原字符串
*@paramsize分割大小
*@return分割后的字符串数组
*/
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如何处理大数据的
文件读取：首先是一个文件上传，数据入库，10-200万条不等，这里主要考虑到一次性读取，JVM分配出来的栈内存不一定会够（个人对内存这一块还是处于一知半解的状态，所以比较谨慎，若诸位大神有好的认知，希望评论留下地址分享一下），是依行读取数据，设定一个批量值，当读取的数据达到一定量之后，执行批量入库操作，清空集合，再接着读取。
//读取文件内容
while((s = br.readLine())!=null){
//判断是否达到单次处理量
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();
//将读取到的内容放入集合中
if(!value.equals("")){
StencilCustomer bean = new StencilCustomer();
bean.setCustomerPhone(value);
bean.setLinkStencilId(id);
listBean.add(bean);
num ++;
}
}
数据处理：这里的思路也是将数据小化然后处理，这里使用了多线程，设定单个线程处理量，然后开启多个线程处理，这里需要考虑你的服务器的承载能力，如果线程开得太多了，处理不过来，会出现蹦死的情况。例如200万数据，我开了20个线程，单个线程处理600条。
//建立一个线程池 ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
minTaskNumber, maxTaskNumber, 3L, TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<Runnable>(minTaskNumber),
new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());
//当正在执行的线程数达到最大执行线程数的时候等待
boolean flag = true;
while(flag){
Thread.sleep(1000);//休眠2ms查询一次
int c = threadPool.getActiveCount();//线程池中活动中的线程数量
if(c<maxTaskNumber){
flag = false;
}
}
上面的代码是我对线程池的一个控制，控制服务器一直最大线程执行，Thread.sleep(1000);用while的时候，这个休眠最好不要去掉，去掉之后很影响执行效率
8. JAVA如何实现数据库的批处理操作
批量数据进入数据库使用addBatch()和executeBatch()方法
PreparedStatement.addBatch(); ...... PreparedStatement.executeBatch();需要注意的是一次最多不要超过50条:1.因为插入的时候数据库已经锁定，然而若是一次性插入太多会造成其他业务的等待。2.会造成内存的溢出
举例：
PreparedStatement pst = (PreparedStatement) con.prepareStatement("insert into ***** values (?,'***')"); for (int i = 0; i < 10000; i++) { pst.setInt(1, i); // 把一个SQL命令加入命令列表 pst.addBatch(); } // 执行批量更新 pst.executeBatch(); // 语句执行完毕，提交本事务 con.commit();