「java做数据」java做数据处理
本篇文章给大家谈谈java做数据，以及java做数据处理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、做了这么多年Java开发，如何快速转行大数据
- 2、Java主要处理数据分析的吗？
- 3、java是做数据分析最好的方法吗
- 4、请教下如何使用java做实时网页数据采集？
- 5、在Java中如何对数据库中的数据进行操作？
做了这么多年Java开发，如何快速转行大数据
java转大数据是非常有优势的，如果想转入大数据开发领域，选择数仓开发是个捷径。千锋教育拥有线上免费Java线上公开课。如果特别想做更底层的开发，也可以选择从数仓开发切入，先接触，再曲线救国。那么数仓开发需要学啥？ 1、会一门基础语言：java/python/scala：如果是java相关开发转大数据，那实在是太容易了，这一项就可以略过了。2、分布式存储及调度理论：hdfs、yarn的理论要理解且熟记，这些对于学习spark 或者hive 以及sql的优化是最最基础的知识。
3、sql 框架要会一个：spark sql/hive sql ：如果对hive和spark都不懂的话，那就选择学spark，现在离线数仓越来越多的公司切spark了。Spark 相关主要学习spark core 和spark sql；要求sql要写的熟练，调优参数及原理，能懂一些源码就更好了。4、数仓建模、分层理论：这个是数仓的方法论，是一定要掌握的，理论都在《维度建模权威指南-kimball》这本书里，好书是好书，看起来比较枯燥，在看的时候多思考，结合自己正在做的业务，想象一下如果要为现在的业务划分主题该怎么划、业务矩阵该怎么设计等等，大胆想象就ok。5、其它需要了解：大数据相关的架构理论、olap、数据湖等等，知道越多越好，不需要太深入，主要作用是帮助理解大数据的那一套东西；网上的其它公司数仓的架构是啥样子，要知道架构里每个组件的作用是啥。还有一些其它的框架组件：kafka、presto、druid、flink 等了解，写个demo跑跑，知道流程就可。如果想了解更多相关知识，建议到千锋教育了解一下。千锋教育目前在18个城市拥有22个校区，年培养优质人才20000余人，与国内20000余家企业建立人才输送合作关系，院校合作超600所。
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。
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：
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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~
请教下如何使用java做实时网页数据采集？
String urlStr = ""; // 网址
try {
//创建一个url对象来指向要采集信息的网址
URL url = new URL(urlStr);
//将读取到的字节转化为字符
InputStreamReader inStrRead = new InputStreamReader(url.openStream(),"utf-8");
//读取InputStreamReader转化成的字符
BufferedReader bufRead = new BufferedReader(inStrRead);
//读到的内容不为空
while (bufRead.readLine() != null) {
System.out.println(bufRead.readLine());
}
bufRead.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
在Java中如何对数据库中的数据进行操作？
//此类为连接数据库并进行数据库的操作\x0d\x0aimportjava.sql.Connection;\x0d\x0aimportjava.sql.DriverManager;\x0d\x0aimportjava.sql.ResultSet;\x0d\x0aimportjava.sql.SQLException;\x0d\x0aimportjava.sql.Statement;\x0d\x0apublicclassConn{\x0d\x0aprivatestaticConnectionconn=null;\x0d\x0aprivatestaticStatementst=null;\x0d\x0aprivatestaticResultSetrs=null;\x0d\x0a//建立数据库的连接\x0d\x0apublicConn(){\x0d\x0aStringurl="jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=ZYGX";\x0d\x0aStringuser="sa";\x0d\x0aStringpassword="123";\x0d\x0atry{\x0d\x0aClass.forName("com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver");\x0d\x0aconn=DriverManager.getConnection(url,user,password);\x0d\x0ast=conn.createStatement(ResultSet.TYPE_SCROLL_INSENSITIVE,ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);\x0d\x0a}catch(ClassNotFoundExceptione){\x0d\x0ae.printStackTrace();\x0d\x0a}catch(SQLExceptione){\x0d\x0ae.printStackTrace();\x0d\x0a}\x0d\x0a}\x0d\x0a\x0d\x0a//通过不同的sql语句，得到相应Resultset结果集\x0d\x0apublicResultSetgetRs(Stringsql){\x0d\x0atry{\x0d\x0ars=st.executeQuery(sql);\x0d\x0a}catch(SQLExceptione){\x0d\x0ae.printStackTrace();\x0d\x0a}\x0d\x0areturnrs;\x0d\x0a}\x0d\x0a//根据不同的sql语句，执行数据库的更新操作\x0d\x0apublicintupdata(Stringsql){\x0d\x0aintnum=0;\x0d\x0atry{\x0d\x0anum=st.executeUpdate(sql);\x0d\x0a}catch(SQLExceptione){\x0d\x0ae.printStackTrace();\x0d\x0a}\x0d\x0areturnnum;\x0d\x0a}\x0d\x0a//关闭数据库连接相应的资源\x0d\x0apublicvoidclose(){\x0d\x0atry{\x0d\x0aif(rs!=null){\x0d\x0ars.close();\x0d\x0ars=null;\x0d\x0a}\x0d\x0aif(st!=null){\x0d\x0ast.close();\x0d\x0ast=null;\x0d\x0a}\x0d\x0aif(conn!=null){\x0d\x0aconn.close();\x0d\x0aconn=null;\x0d\x0a}\x0d\x0a}catch(SQLExceptione){\x0d\x0ae.printStackTrace();\x0d\x0a}\x0d\x0a}\x0d\x0a}\x0d\x0a----------------------------------------------------------------------\x0d\x0a//可以对button里添加动作按钮：\x0d\x0afinalJButtonbutton=newJButton();\x0d\x0abutton.addActionListener(newActionListener(){\x0d\x0apublicvoidactionPerformed(finalActionEvente){\x0d\x0aConnconn=newConn();\x0d\x0aStringsql1="select*fromaawherename='"+name+"'";//按name值查找\x0d\x0aResultSetrs=conn.getRs(sql1);\x0d\x0atry{\x0d\x0awhile(rs.next()){\x0d\x0aintn=rs.getString("type");\x0d\x0a}\x0d\x0a}catch(SQLExceptione){\x0d\x0ae.printStackTrace();\x0d\x0a}\x0d\x0aStringname=textField.getText();\x0d\x0aStringsql="updateaasettittle='"+name+"'";//从aa表将title字段的值改成textField里的name值\x0d\x0aStringsql2="deletefromaawherename='"+name+"'";//从aa表将按取得name的值删除该行数据\x0d\x0aStringsql3="insertintoaa(name,uname)values('"+name+"','"')";//将name，uname值新增到aa表\x0d\x0aif(conn.update(sql)==1){\x0d\x0aSystem.out.print("修改成功");\x0d\x0a}\x0d\x0aif(conn.update(sql2)==1){\x0d\x0aSystem.out.print("删除成功");\x0d\x0a}\x0d\x0aif(conn.update(sql3)==1){\x0d\x0aSystem.out.print("新增成功");\x0d\x0a}\x0d\x0a}\x0d\x0a});
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