mongodb集群模式搭建及使用 学java前景如何？
学java前景如何？
前景没问题。我以业内人士的身份给你分析一下。首先，java开发主要有两个应用方向。首先是Android开发。目前来看，Android取代传统桌面软件已经不可逆转。手机的性能只会越来越强大，相应的软件开发也会越来越多。想想它需要多长时间？;你已经很久没有使用电脑了。以及华为 未来可能会大热的s操作系统也兼容安卓app软件。其次是后台软件开发，这一块主要有两个方向。一类是主流背景发展的互联网公司，包括字节跳动等大型互联网公司。需要全是java。为什么？一个是历史原因。另一个是java已经有了强大的生态系统，各种中间件都有。很多时候你不。;我不想用java。还有一个类似电网系统和水网系统的企业级应用。系统，企业erp都是java，这些用户不太可能轻易更换。就在10年前，也有人问这个问题:java的未来前景如何？经过十几年的发展，java似乎比历史上任何时期都要强大。
数据处理5个基本流程？
整个处理流程可以概括为五个步骤，即采集、预处理和集成、统计和分析、挖掘、数据可视化和应用。
收集
大数据的采集是指使用多个数据库从客户端接收数据，用户可以通过这些数据库进行简单的查询和处理。Redis和MongoDB等NoSQL数据库也常用于数据收集。
预处理/整合
大数据的预处理主要包括数据清洗、数据整合、数据归约和数据转换，可以大大提高大数据的整体质量，体现大数据处理的质量。数据清洗技术包括数据不一致性检测、噪声数据识别、数据过滤和修正等。有利于提高大数据的一致性、准确性、真实性和可用性。
统计/分析
统计分析主要是利用分布式数据库或分布式计算集群，对存储在其中的海量数据进行分析归类，以满足大多数常见的分析需求。统计分析的主要特点和挑战是分析涉及大量数据，对系统资源影响很大，特别是I/O会占很多。
挖苦
不同于以往的统计和分析过程，数据挖掘一般没有预设的主题，主要基于各种算法对现有数据进行计算，从而达到预测的效果，实现一些高层次数据分析的要求。典型的算法有K-Means用于聚类，SVM用于统计学习，朴素贝叶斯用于分类。使用的主要工具是Hadoop 看象人。
数据可视化和应用链接
数据可视化是指将大数据的分析和预测结果以计算机图形或图像的直观展示给用户，并能与用户进行交互处理的过程。数据可视化技术有利于发现隐藏在大量业务数据中的规律性信息，为管理决策提供支持。数据可视化链接可以很大。大大提高了大数据分析结果的可视化程度，方便用户理解和使用，因此数据可视化是影响大数据可用性和可理解性的关键因素。
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