如何处理海量数据

在实际的工作环境下，许多人会遇到海量数据这个复杂而艰巨的问题，它的主要难点有以下几个方面：

一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。

如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至 过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时， 前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。

二、软硬件要求高，系统资源占用率高。

对海量的数据进行处理，除了好的方法，最重要的就是合理使用工具，合理分配系统资源。一般情况，如果处理的数据过TB级，小型机是要考虑的，普通的机子如果有好的方法可以考虑，不过也必须加大CPU和内存，就象面对着千军万马，光有勇气没有一兵一卒是很难取胜的。

三、要求很高的处理方法和技巧。

这也是本文的写作目的所在，好的处理方法是一位工程师长期工作经验的积累，也是个人的经验的总结。没有通用的处理方法，但有通用的原理和规则。

下面我们来详细介绍一下处理海量数据的经验和技巧：

一、选用优秀的数据库工具

现在的数据库工具厂家比较多，对海量数据的处理对所使用的数据库工具要求比较高，一般使用Oracle或者DB2，微软 公司最近发布的SQL Server 2005性能也不错。另外在BI领域：数据库，数据仓库，多维数据库，数据挖掘等相关工具也要进行选择，象好的ETL工具和好的OLAP工具都十分必要， 例如Informatic，Eassbase等。笔者在实际数据分析项目中，对每天6000万条的日志数据进行处理，使用SQL Server 2000需要花费6小时，而使用SQL Server 2005则只需要花费3小时。

二、编写优良的程序代码

处理数据离不开优秀的程序代码，尤其在进行复杂数据处理时，必须使用程序。好的程序代码对数据的处理至关重要，这不仅仅是数据处理准确度的问题，更是数据处理效率的问题。良好的程序代码应该包含好的算法，包含好的处理流程，包含好的效率，包含好的异常处理机制等。

三、对海量数据进行分区 *** 作

对海量数据进行分区 *** 作十分必要，例如针对按年份存取的数据，我们可以按年进行分区，不同的数据库有不同的分区方式，不 过处理机制大体相同。例如SQL Server的数据库分区是将不同的数据存于不同的文件组下，而不同的文件组存于不同的磁盘分区下，这样将数据分散开，减小磁盘I/O，减小了系统负荷， 而且还可以将日志，索引等放于不同的分区下。

四、建立广泛的索引

对海量的数据处理，对大表建立索引是必行的，建立索引要考虑到具体情况，例如针对大表的分组、排序等字段，都要建立相应 索引，一般还可以建立复合索引，对经常插入的表则建立索引时要小心，笔者在处理数据时，曾经在一个ETL流程中，当插入表时，首先删除索引，然后插入完 毕，建立索引，并实施聚合 *** 作，聚合完成后，再次插入前还是删除索引，所以索引要用到好的时机，索引的填充因子和聚集、非聚集索引都要考虑。

五、建立缓存机制

当数据量增加时，一般的处理工具都要考虑到缓存问题。缓存大小设置的好差也关系到数据处理的成败，例如，笔者在处理2亿条数据聚合 *** 作时，缓存设置为100000条/Buffer，这对于这个级别的数据量是可行的。

六、加大虚拟内存

如果系统资源有限，内存提示不足，则可以靠增加虚拟内存来解决。笔者在实际项目中曾经遇到针对18亿条的数据进行处理， 内存为1GB，1个P424G的CPU，对这么大的数据量进行聚合 *** 作是有问题的，提示内存不足，那么采用了加大虚拟内存的方法来解决，在6块磁盘分区 上分别建立了6个4096M的磁盘分区，用于虚拟内存，这样虚拟的内存则增加为 40966 + 1024 =25600 M，解决了数据处理中的内存不足问题。

七、分批处理

海量数据处理难因为数据量大，那么解决海量数据处理难的问题其中一个技巧是减少数据量。可以对海量数据分批处理，然后处 理后的数据再进行合并 *** 作，这样逐个击破，有利于小数据量的处理，不至于面对大数据量带来的问题，不过这种方法也要因时因势进行，如果不允许拆分数据，还 需要另想办法。不过一般的数据按天、按月、按年等存储的，都可以采用先分后合的方法，对数据进行分开处理。

八、使用临时表和中间表

数据量增加时，处理中要考虑提前汇总。这样做的目的是化整为零，大表变小表，分块处理完成后，再利用一定的规则进行合 并，处理过程中的临时表的使用和中间结果的保存都非常重要，如果对于超海量的数据，大表处理不了，只能拆分为多个小表。如果处理过程中需要多步汇总 *** 作， 可按汇总步骤一步步来，不要一条语句完成，一口气吃掉一个胖子。

九、优化查询SQL语句

在对海量数据进行查询处理过程中，查询的SQL语句的性能对查询效率的影响是非常大的，编写高效优良的SQL脚本和存储 过程是数据库工作人员的职责，也是检验数据库工作人员水平的一个标准，在对SQL语句的编写过程中，例如减少关联，少用或不用游标，设计好高效的数据库表 结构等都十分必要。笔者在工作中试着对1亿行的数据使用游标，运行3个小时没有出结果，这是一定要改用程序处理了。

十、使用文本格式进行处理

对一般的数据处理可以使用数据库，如果对复杂的数据处理，必须借助程序，那么在程序 *** 作数据库和程序 *** 作文本之间选择， 是一定要选择程序 *** 作文本的，原因为：程序 *** 作文本速度快；对文本进行处理不容易出错；文本的存储不受限制等。例如一般的海量的网络日志都是文本格式或者 csv格式（文本格式），对它进行处理牵扯到数据清洗，是要利用程序进行处理的，而不建议导入数据库再做清洗。

十一、定制强大的清洗规则和出错处理机制

海量数据中存在着不一致性，极有可能出现某处的瑕疵。例如，同样的数据中的时间字段，有的可能为非标准的时间，出现的原因可能为应用程序的错误，系统的错误等，这是在进行数据处理时，必须制定强大的数据清洗规则和出错处理机制。

十二、建立视图或者物化视图

视图中的数据来源于基表，对海量数据的处理，可以将数据按一定的规则分散到各个基表中，查询或处理过程中可以基于视图进行，这样分散了磁盘I/O，正如10根绳子吊着一根柱子和一根吊着一根柱子的区别。

十三、避免使用32位机子（极端情况）

目前的计算机很多都是32位的，那么编写的程序对内存的需要便受限制，而很多的海量数据处理是必须大量消耗内存的，这便要求更好性能的机子，其中对位数的限制也十分重要。

十四、考虑 *** 作系统问题

海量数据处理过程中，除了对数据库，处理程序等要求比较高以外，对 *** 作系统的要求也放到了重要的位置，一般是必须使用服务器的，而且对系统的安全性和稳定性等要求也比较高。尤其对 *** 作系统自身的缓存机制，临时空间的处理等问题都需要综合考虑。

十五、使用数据仓库和多维数据库存储

数据量加大是一定要考虑OLAP的，传统的报表可能5、6个小时出来结果，而基于Cube的查询可能只需要几分钟，因此处理海量数据的利器是OLAP多维分析，即建立数据仓库，建立多维数据集，基于多维数据集进行报表展现和数据挖掘等。

十六、使用采样数据，进行数据挖掘

基于海量数据的数据挖掘正在逐步兴起，面对着超海量的数据，一般的挖掘软件或算法往往采用数据抽样的方式进行处理，这样 的误差不会很高，大大提高了处理效率和处理的成功率。一般采样时要注意数据的完整性和，防止过大的偏差。笔者曾经对1亿2千万行的表数据进行采样，抽取出 400万行，经测试软件测试处理的误差为千分之五，客户可以接受。

还有一些方法，需要在不同的情况和场合下运用，例如使用代理键等 *** 作，这样的好处是加快了聚合时间，因为对数值型的聚合比对字符型的聚合快得多。类似的情况需要针对不同的需求进行处理。

海量数据是发展趋势，对数据分析和挖掘也越来越重要，从海量数据中提取有用信息重要而紧迫，这便要求处理要准确，精度要高，而且处理时间要短，得到有价值信息要快，所以，对海量数据的研究很有前途，也很值得进行广泛深入的研究。

代码就是程序员用开发工具所支持的语言写出来的源文件，是一组由字符、符号或信号码元以离散形式表示信息的明确的规则体系。代码设计的原则包括唯一确定性、标准化和通用性、便于识别与记忆、力求短小与格式统一以及容易修改等。

简单的说，你学会一门计算机语言然后就可以开始写代码了。写代码的过程叫做编程，编程是一项非常严谨的工作，一丁点错误都会导致你整个程序的崩溃。

写好了代码后，就可以用相应的编译器写入电脑了。编译器能起到把源代码编译成能直接被计算机或虚拟机执行的目标代码的作用。如果一切顺利，经过编译的代码就生成了程序，就可以直接被电脑执行了。

扩展资料

大致说来，从人的易用性来分，电脑语言好用程度从难到易可以分为三类，一类是低级语言，如汇编语言、机器语言，一类是中级语言，如C语言，还有一类为高级语言。

一般来说，我们都是学习的高级语言。电脑语言的级别越高，越接近人类语言，但灵活性与效率也越低。

电脑本身是没有思维能力的，它是严格按照人的预先设定指令工作的。这些指令都是用电脑语言按一定的语法规则写成的。如果你写出的程序有误，电脑就不能正确工作。因此学习编写电脑软件，能培养我们的逻辑思维能力与严谨、周密的思维习惯。

如同任何一种语言，电脑语言也有自己的名词，自己的基本词汇，自己的语法结构。并且它们的语法结构大致相同。

参考资料：

现在的程序设计是一个系统的过程，程序员代码质量的高低往往也与他所处的团队有较大的关系，也就是说顶层的设计与代码质量有直接的关系。所以说优秀的团队往往都是优秀的代码，但是普通的团队往往很难写出优秀的代码。

代码的编写大致上经历几个步骤，第一个步骤是顶层设计（架构师）。

顶层设计包括软件架构设计、技术方案等内容，落实到代码上往往就是大量接口的定义。好的设计需要考虑三方面因素，分别是结构性（模块化）、完整性、扩展性，当然还需要考虑可移植性，通常结构性好的代码移植性也会比较不错。

第二步是核心代码的实现（研发级程序员）。

有的团队也把这部分称作为“容器”开发，简单的说就是功能性平台开发，目的是实现平台级API。这部分代码的开发是整个软件开发的核心部分，承担这部分开发任务的程序员往往就是我们所说的研发级程序员。研发级程序员代码质量的衡量标准主要在算法设计与实现上，性能指标是考核的重要因素，另外还要考虑稳定性和完整性等核心因素。

第三步是功能编写（应用级程序员）。

功能编写简单的说就是完成具体的业务逻辑实现，需要调用平台提供的API完成具体的功能。这部分程序员占据了程序员群体的大部分比例，也就是通常所说的应用级程序员。应用级程序员的代码质量主要从代码编写结构上来看，比如是否有标准的打包、命名、注释，以及代码整体结构是否清晰，逻辑结构是否清晰等方面。

往往程序员代码的质量会随着编程经验的提高而不断得到提高。

我做软件开发多年，目前的主要研究方向是大数据和人工智能，也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条上写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我，

谢谢！

优秀的JAVA程序员平常一天至少写150行代码，普通的JAVA程序员,平均一天的有效代码量大概是50~70行, 注意是有效代码。

延展回答:

JAVA程序员广义上是指一群以JAVA为谋生手段的软件开发人员。狭义的说，是指拥有SUN公司JAVA认证的程序员。Sun Java认证分为两个级别：Sun 认证Java程序员和Sun 认证Java开发员。通常要求程序员精通java基础，java高级编程，及常用java设计模式，并深入理解mvc编程模式，了解uml相关知识。

虽然JAVA人才的薪水很高，但是对该类人才需求旺盛的IT企业却很难招聘到合格的JAVA人员。其中，最根本的原因就是许多计算机专业的毕业生在读期间没有掌握实用的技能与经验，距离企业的实际用人需求有较大的差距。因此，计算机专业的大学生欲成为Java程序员，最便捷的一条路就是参加以实战项目为主要教学方法的JAVA职业技能培训，从而有效地缩短同企业具体用人需求之间的差距。

Java平台以其移动性、安全性和开放性受到追捧。据IDC预计，自2001年起的其后5年内，采用Java的IT产品的价值将翻番，在2006年将达到453亿美元，年增长率为149%。截止到2003年5月，Java注册开发商超过300万人，对JRE(Java运行环境)的下载达7200万次。詹姆斯·戈士林博士预计在3～5年内Java技术开发商将发展到1000万。无线Java也在迅速攀升。

51CTOcom快译 遵循一些低代码应用程序开发的优秀实践，企业可以更快地构思、原型化以及创建Web或移动应用程序，并避免在开发过程的后期出现代价高昂的错误。

调研机构指出，低代码是软件开发的未来发展趋势。而随着越来越多的企业看到采用低代码开发平台满足其业务需求的好处，预计低代码市场规模将从2019年的103亿美元增长到2030年的1870亿美元。这是因为对于企业加速或完成数字化转型的需求日益增长。

例如，一些企业采用Apperyio平台使用低代码方法构建了种类繁多的应用程序，甚至创建了自己的低代码应用程序构建器，帮助将客户的需求转化为真正的应用程序。在此过程中，也将面临一些挑战并获得了一些经验和教训，以帮助最大限度地发挥低代码的潜力。

以下将分享应用程序开发的10个优秀实践，遵循这些优秀实践将帮助企业利用低代码开发平台中的所有好处。

很多人认为低代码和无代码开发的最大好处是只需很少或无需努力即可采用，这是事实，但不要陷入一种虚假的安全感。低代码开发平台为企业打开了轻松构建应用程序的大门，但是与无代码平台不同，它确实需要一定程度的技术知识。

虽然不需要对编码的来龙去脉有深入的了解，但是了解低代码开发平台将增加构建出色的应用程序的机会。企业需要确保其开发团队(其中包括产品负责人和业务分析师)更了解开发平台并使用它。

经验和教训1：技术障碍仍然是一种障碍。开发团队需要花费时间学习，以从低代码开发平台中获得价值。

低代码平台的主要优势之一是其开箱即用的组件。由于低代码平台的通用性，找到现成的功能并开发应用程序是一个好主意。由于大多数应用程序的功能相似，因此从头开始开发并不是一个好主意。而最省时、最具成本效益的方法是找到Apperyio或Zoho Creator这样低代码开发平台，并利用它们的预定义组件。

经验和教训2：创建应用程序一部分组件，使其独一无二，并将繁重的工作留给低代码工具或平台。

尽快将一个不完美的应用程序投入生产要比花费更长时间发布一个完全成熟的应用程序要好。成功使用低代码意味着可以将企业的应用程序划分为有意义的模块，并尽可能频繁地发布。企业可以不断地从用户那里获得即时的现场反馈，并进行持续的改进。团队成员定期进行反馈和交流，以了解应用程序如何运行以及它缺少什么。

经验和教训3：采用敏捷的思维方式，在短时间内迭代应用程序以获得即时反馈。

低代码平台提供具有一致组件的用户界面(UI)库。它们易于使用，而创建一个简单的平台借鉴市场领导者的功能是一个很好的做法。与创建独特的用户界面(UI)/用户体验(UX)相比，将花费更少的时间和费用，并且可以让企业更快地发布应用程序。根据经验，用户体验(UX)专家在项目开始时会带来重要价值，但他们的作用在后来将显著下降，如果以后需要用户体验(UX)和视觉设计支持，专家可以根据需要做出贡献。

经验和教训4：企业选择的低代码开发平台应该提供现成的模板，可以根据市场领导者的示例轻松使用和修改。

为了继续开发一个良好的产品，企业应该始终与低代码社区和用户进行沟通。如果遇到问题，低代码社区可能已经解决了并能够分享解决方案。而用户在企业的业务成功中起着至关重要的作用，因此应该允许他们尽可能多地使用产品并与其互动。毕竟一个良好的平台是用户与开发团队紧密合作并带来更具价值的结果的平台。

经验和教训5：了解并满足用户的需求，并确保他们拥有最佳体验。

一旦企业决定使用低代码开发平台，应该考虑聘请经验丰富的开发人员或第三方开发人员来审查应用程序、识别错误。并在必要时发布新功能。通常情况下，企业会选择一些经验不足、知识不足的开发人员来使用低代码平台/应用程序，但开发人员必须了解元素的默认行为、创建视觉结构，并了解配置更改的影响。这就是为什么吸引经验丰富的开发人员是避免面临的技术挑战并确保项目成功最佳方式的原因。

经验和教训6：为了设计成功的应用程序，需要聘请了解平台所有细节的经验丰富的开发人员。

要实现一个强大的项目，应该牢记促进业务和技术的发展。如果企业提前运行应用程序的几次迭代，情况会更好，因为将为出现的意外情况做好充分准备。这样，企业的产品负责人将会了解未来的期望。需要记住的是，在创建应用程序时，总会出现一些新的想法和对功能的新需求，应该为扩展功能和用户做好准备。这就是为什么企业提前制定详细计划将帮助避免压力并使过程顺利进行的原因。

经验和教训7：在企业的开发团队之前进行几次迭代创建一个计划。

处理低代码平台可能具有挑战性，因为它们将处理个人数据，而且并非所有低代码开发或应用程序都提供相同类型的内部控制。其优秀实践是选择一个能够在应用程序的价值和对数据的控制级别之间取得合理平衡的开发平台。一个良好的开发平台应该为企业提供处理和存储敏感数据的机会。这尤其适用于处理事务系统的应用程序。

经验和教训8：不要重新发明轮子，可以选择已经提供了处理和存储个人数据机会的开发平台。

将低代码平台与人工智能技术相结合，可以帮助企业快速创建和发布应用程序，并为业务增加价值。想象一下，如果创建一个支票存款应用程序，通过将人工智能整合到其解决方案中，可以自动化其开发过程。如果开发一个需要填写很多空白的项目，可以使用人工智能技术，并使这一过程实现自动化以提高速度和质量。

经验和教训9：通过选择具有一组内置功能的智能平台，将一些工作交给人工智能。

如果企业没有采用低代码平台构建应用程序，可能会担心对业务的影响。然而，采用低代码开发平台实际上是一个巨大的优势。企业需要做的就是进行一些研究以掌握基础知识，然后选择正确的开发平台。而在几年之后，低代码应用程序构建者将会负责大部分的应用程序开发活动。这是企业尝试采用低代码平台的一个很好的理由。

经验和教训10：对低代码开发平台保持积极态度，并积极投入到实践中去。

低代码平台可以使参与制作和使用应用程序的每个人对应用程序开发变得简单和透明。这些用程序开发的优秀实践可以帮助企业避免一些问题，并以更快的速度创建更好的应用程序，从而获得更好的应用程序构建体验。因此企业需要做的就是将正确的软件与深思熟虑的计划相结合。

原文标题：Top 10 Low-Code App Development Best Practices to Follow，作者：Eldar Chernitsky

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