1、Java大数据是指通过Java编程语言处理存储于数据仓库中的大量数据的过程，这些数据通常是由多个渠道收集而来的，例如业务系统、社交媒体和传感器设备等。Java大数据通过处理这些大量而不断增长的数据，可以帮助企业或组织实现智能化的数据分析，提升业务决策的准确性和效率。
2、大数据就是无法通过人工的方式来完成数据分析和处理，需要借助工具才能完成相应的数据处理。大数据通常有3个特征：数量，种类，速度。准确的来说可以用大量，多样性，速度快以及价值高和密度低这四大特征来描述大数据。大量性，数据量的级别从GB至、PB、乃至ZB上升，可称为海量，巨量甚至超量。
3、Java是由Sun Microsystems公司推出的Java面向对象程序设计语言（以下简称Java语言）和Java平台的总称。Java由James Gosling和同事们共同研发，并在1995年正式推出。Java最初被称为Oak，是1991年为消费类电子产品的嵌入式芯片而设计的。
4、大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。大数据可以概括为4个V， 数据量大（Volume）、速度快（Velocity）、类型多（Variety）、价值密度低（Veracity）。大数据作为时下最火热的IT行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
5、Java大数据开发简称大数据开发，它以使用Java语言为主，负责大规模数据的处理和应用，与大数据可视化分析工程师相互配合，从数据中挖掘出价值，为企业业务发展提供支持。
6、Java和大数据有着什么样的关系呢？Java和大数据是没有本质上的关系的，对于大数据的知识结构来说，大数据的基础需要一门高级的网络编程语言来进行基础框架的编写，而对于现在的计算机领域中java语言的编程是现在最为普遍的网络编程语言，所以大家一般就把Java和大数据培训结合在一起。
1、进阶的3-5年，以不断提升技能为关键。这个阶段很容易遇到瓶颈，这个时候不要着急提高自己的技术，已经是时候提高你的影响力了，你可以尝试去一些知名的公司去提高你的背景，也可以去Github创建一个属于你的开源项目，去打造自己的产品。
2、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。
3、可视化分析不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。
4、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，那Java是如何处理大数据的呢？有什么技巧吗？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。
5、Java大数据在很多领域有着广泛的应用，例如：金融行业可以通过Java大数据对大量的交易数据进行分析，以检测欺诈行为；医疗行业可以通过Java大数据分析大量病人的数据以预测潜在的疾病；电子商务行业可以通过Java大数据通过对用户行为的分析来提供更加个性化的推荐服务等。
1、Java和大数据的关系：Java是计算机的一门编程语言；可以用来做很多工作，大数据开发属于其中一种。
2、大数据与Java有很紧密的关系。由于Java具有优秀的跨平台性、丰富的类库和成熟的开发工具，因此在大数据领域中，Java是被广泛使用的编程语言之一。首先，Java在大数据处理框架Hadoop中起到了重要的作用。Hadoop是一个分布式数据处理框架，用于在大规模集群上存储和处理大数据。
3、Java虚拟机发展非常成熟，在内存回收、并发处理、作为大数据和云计算平台等应用上有着不可替代的作用 在企业级的开发环境里，安全、稳定是硬道理，这方面Java有着不可替代的作用；另外还有其它很多优秀特性如多线程、分布式、函数式编程等。
4、java是大数据的根底，转型大数据相对会简单一点。转型也是有一定的限制的，比方：年纪最好在20-32岁之间；大专以上学历。其次便是，大数据范畴需求学习的东西许多，像hadoop、spark等都要学习，要做好努力学习的准备。据相关数据统计未来3-5年内，大数据范畴内的人才缺口将到达300左右。
5、发展前景：了解大数据和Java领域的发展前景和趋势，选择更有前途的领域。个人兴趣：选择自己感兴趣的领域，这样才能在未来的学习和工作中更有动力和激情。无论你选择哪个领域，都需要具备相关的技能和知识，并且不断学习和提升自己的能力。
Java大数据是指通过Java编程语言处理存储于数据仓库中的大量数据的过程，这些数据通常是由多个渠道收集而来的，例如业务系统、社交媒体和传感器设备等。Java大数据通过处理这些大量而不断增长的数据，可以帮助企业或组织实现智能化的数据分析，提升业务决策的准确性和效率。
Java是由Sun Microsystems公司推出的Java面向对象程序设计语言（以下简称Java语言）和Java平台的总称。Java由James Gosling和同事们共同研发，并在1995年正式推出。Java最初被称为Oak，是1991年为消费类电子产品的嵌入式芯片而设计的。
大数据就是无法通过人工的方式来完成数据分析和处理，需要借助工具才能完成相应的数据处理。大数据通常有3个特征：数量，种类，速度。准确的来说可以用大量，多样性，速度快以及价值高和密度低这四大特征来描述大数据。大量性，数据量的级别从GB至、PB、乃至ZB上升，可称为海量，巨量甚至超量。
大数据（big data），是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
要解决数据库超时问题，可以采取一些措施：优化SQL语句，将查询语句优化，减少查询语句所花费的时间；检查网络状态，并采取措施解决网络问题；添加缓存机制，把数据库中常用的数据存放到缓存服务器中，以减少对数据库的访问；增加数据库资源，对数据库增加硬件资源，提升数据库处理能力。
该编程方法执行超过10分钟，存数据库超时的原因和解决方法如下：数据库连接池问题：应用在处理数据库连接时，没有正确地管理连接，会导致连接池中的连接耗尽。合理使用连接复用，避免因为长时间不释放连接而导致连接池中的连接耗尽。
我们可利用事务型数据库中的隔离级别机制来避免锁的创建，正确地使用隔离级别可使程序处理更多的并发事件（如允许多个用户访问数据），还能预防像丢失修改（LostUpdate）、读“脏”数据（DirtyRead）、不可重复读（NonrepeatableRead）及“虚”（Phantom）等问题。
利用缓存：redis管道（Pipelining）。非阻塞请求/响应服务器能够实现异步处理，即使旧的请求还未被响应，也能处理新的请求。批次插入，如：每1000条执行一次批量插入语句 使用事务提高插入性能 使用事务可以在插入出错时进行回滚。
估计你oracle装在本地了吧，你机器是多大内存啊，oracle服务端是很耗内存的，如果你自己搞小项目建议用mysql吧，如果搞商用项目建议搞个大点的机器用作oracle服务端，我们开发的时候 服务端都装在单板上的，32G内存。
在数据分区的方案中：如果A帐号和B帐号的数据不在同一台服务器上怎么办？我们需要一个跨机器的事务处理。也就是说，如果A的扣钱成功了，但B的加钱不成功，我们还要把A的操作给回滚回去。这在跨机器的情况下，就变得比较复杂了。
