java中什么叫集合？

一、java中什么叫集合？

java中集合包含：List、Set、Map、工具类Collections

List 包含以下子类

1.ArrayList

内部动态数组的实现，添加的时候有序，按照index遍历也是有序的，线程不安全类。

2.LinkedList

是一个继承于AbstractSequentialList的双向链表。它可以被当成堆栈、队列或双端队列进行操作。实现了List接口，能对它进行队列操作。实现了Deque接口，能当作双端队列使用。实现了Cloneable接口，覆盖了clone(),能克隆。实现了java.io.Serializable接口，这意味着LinkedList支持序列化，能通过序列化去传输。可以保持插入时的顺序

3. ArrayList 和 LinkedList区别

是一个数组队列，相当于动态数组。它由数组实现，随机访问效率高，随机插入、随机删除效率低。是一个双向链表。它也可以被当作堆栈、队列或双端队列进行操作。LinkedList随机访问效率低，但随机插入、随机删除效率低。

4.CopyOnWriteArrayList

线程安全的List，写 时复制，写加锁，复制一个容器，读不加锁。

5.Vector

线程安全类，数组实现。读加锁，写加锁，性能低。

二、java什么叫工具类？

我觉得这个问题好像一句话就能概括，Java工具类就是可以实现某个特定功能的类。

当然这个类必须具有一个特点，就是可重用性。如果一段代码仅仅在程序中使用一次，那么抽取出来的意义就不大。只有当某段代码需要在多个地方使用时，就可以考虑对这段代码进行抽取。

Java中的工具类大概分两种：已有的和自己编写的。由于Java已经存在了十几年，且一直很火。除了JDK自带的一些工具类外，现在还有不少由别的企业或组织写的工具类。比如：Apache的各种XXUtils, Hutool的各种utils等。如果有现成的工具类，我们还是直接引用就好。但是，有时候网上的工具类并无法满足我们的业务需求，这时候就需要自己编写。

三、什么叫大数据营销？

大数据营销（PrecisionMarketing）是对于目前顾客，以激起品牌忠诚度和选购个人行为。大数据营销越来越少地取决于造就有感染力的广告宣传，而大量地取决于造就买卖、特惠和营销手段来吸引住目前顾客。

为了更好地保证这一点，大数据营销在非常大水平上取决于细分市场：一种将细分市场为更小、更实际、有与众不同要求的顾客群的技术性。细分市场能够十分普遍，例如女士；或是能够很实际：三十岁之上的己婚、有小孩的女士。

细分市场取决于搜集的有关顾客个人行为的数据信息。比如，打折卡，给消费者出示折扣优惠划算，但也追踪她们选购的全部物品，并获得她们的人口数量数据统计。在线零售商在顾客申请注册账户时，会了解顾客的部位、年纪、性别和本人喜好等详细资料。全部这种数据信息都储存在极大的数据库查询中，由营销推广单位开展剖析，便于能够更好地掌握她们的顾客到底是谁及其她们要想哪些。

运用这种数据信息，企业就可以制订满意度方案来吸引住目前顾客，范畴从完全免费产品到独特工资待遇和独家代理商品。一切价格的总体目标全是让顾客感觉她们的业务流程是有使用价值的，她们的要求获得认同。假如一家企业可以始终如一地出示舒服的用户体验，那么顾客就更有可能再度惠顾。

说白了，大数据营销高宽比关心精确性和聚焦点。执行大数据营销对策的唯一方式是遵照一个细腻和全方位的方案。

四、什么叫大数字？

大数字，是指基于数据储存、云算法、AI技术、服务场景等影响着人们生产生活以及思维观念的新型产业，涵盖数字教育、数字科技、数字金融、数字生活、数字商务等领域。[1][2]

中文名

大数字

外文名

Big Digital

特点

智慧化、创新型、变革性[3]

提出者

吕俊坤[4]

数字与数据背景介绍范畴特点优势意义阐释未来发展重要活动TA说

数字与数据

1.区别

从字面上看，数字是一种数学符号，通常指阿拉伯数字的0、1、2、3、4、5、6、7、8、9；而数据包含的数字、文本、图片、视频、音频等。

五、什么叫大数据？

大数据顾名思义就是海量的数据堆在一起，就现成了大数据，大数据分实时时间和历史数据，大数据又分it数据，ot数据，视频时间，图像数据，时空数据等多类型数据，大数据的目的就是实现更智慧，更智能。大数据不去挖掘分析就是一堆无用的数据，所以就必须各种行业应用专家去建模，去分析挖掘。因此在大数据面前，行业专家最吃香，码农一抓一大把，模型专家有几个。对于企业大数据分析挖掘可以为企业提高效率，提高品质，降低成本等等若干优点，越是规模大的企业，大数据挖掘价值越大，给你举2个例子，一个就是九江某石化公司，没有进行大数据挖掘优化前年年亏损，挖掘优化后，他的效率提高了，他的品质提供了，现在每年盈利20多个亿，在石化行业，产品分多个品质，提高几个百分点就是另外一个品质，价格差异很大，这些企业产量相当惊人，上升1个百分点都很厉害。再举个例子，滴滴优化分配问题，因为他们一段时间内产生数据量太大，没有优化前，为了解决实时性问题，用了几百万硬件堆叠，用硬件解决性能问题，优化后，一台笔记本解决，所以学好数学还是很关键的。

六、大数据是什么，什么叫大数据？

大数据（big data），IT行业术语，是指无法在一定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，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。 大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

七、Java大数据需要学习数学吗？

可以不用学数学，但你也要有一定数学基础，比方说，按位与，按位或，等二进制运算要很熟练

八、Java开发（大数据）怎么样？

大数据方向工作介绍

大数据方向的工作目前分为三个主要方向:

01.大数据工程师

02.数据分析师

03.大数据科学家

04.其他（数据挖掘本质算是机器学习，不过和数据相关，也可以理解为大数据的一个方向）

必须技能10条:

01.Java高级(虚拟机、并发)

02.Linux 基本操作

03.Hadoop（此处为侠义概念单指HDFS+MapReduce+Yarn ）

04.HBase（JavaAPI操作+Phoenix ）

05.Hive(Hql基本操作和原理理解）

06.Kafka

07.Storm

08.Scala需要

09.Python

10.Spark (Core+sparksql+Spark streaming ）

11.一些小工具(Sqoop等)

高阶技能6条:

11.机器学习算法以及mahout库加MLlib

12.R语言

13.Lambda 架构

14.Kappa架构

15.Kylin

16.Aluxio

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九、java问题：什么是线程组？

在Java中每一个线程都归属于某个线程组管理的一员，例如在主函数main()主工作流程中产生一个线程，则产生的线程属于main这个线程组管理的一员。简单地说，线程组就是由线程组成的管理线程的类，这个类是java.lang.ThreadGroup类。定义一个线程组，通过以下代码可以实现。

ThreadGroup group=new ThreadGroup("group")

;Thread thread=new Thread(group,"the first thread of group")

;ThreadGroup类中的某些方法，可以对线程组中的线程产生作用。

例如，setMaxPriority()方法可以设定线程组中的所有线程拥有最大的优先权。

所有线程都隶属于一个线程组。那可以是一个默认线程组，亦可是一个创建线程时明确指定的组。

在创建之初，线程被限制到一个组里，而且不能改变到一个不同的组。

每个应用都至少有一个线程从属于系统线程组。

若创建多个线程而不指定一个组，它们就会自动归属于系统线程组。

线程组也必须从属于其他线程组。必须在构建器里指定新线程组从属于哪个线程组。

若在创建一个线程组的时候没有指定它的归属，则同样会自动成为系统线程组的一名属下。

因此，一个应用程序中的所有线程组最终都会将系统线程组作为自己的“父” -----------------河南新华

十、大数据为什么叫大数据

大数据为什么叫大数据

在当今互联网时代，随着技术的发展，我们经常听到一个名词——大数据。但是，大数据究竟为什么叫大数据呢？这个名称究竟代表了什么含义？本文将为大家解释清楚这个问题。

什么是大数据？

首先，我们需要了解什么是大数据。简而言之，大数据是指规模巨大、种类繁多且处理速度快的数据集合。这些数据集合通常来自各种不同的来源，包括传感器数据、社交媒体数据、网络日志等等。这些数据量大到传统数据处理工具难以处理，因此需要新的技术和工具来处理和分析。

为什么叫大数据？

那么，大数据为什么叫大数据呢？其实，这个名称主要是因为大数据具有三个“大”特点：规模大、种类多、处理速度快。

• **规模大**：大数据往往具有巨大的数据量，可能是以TB、甚至PB为单位计量的数据集合。
• **种类多**：不同于传统数据，大数据可能包含多种不同类型的数据，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
• **处理速度快**：大数据处理需要在较短的时间内完成，传统的数据处理工具无法满足这个需求。

因此，由于这三个“大”特点，大数据被命名为大数据。

大数据的应用领域

大数据已经被广泛应用于多个领域，包括但不限于：

1. **商业领域**：通过大数据分析，企业可以更好地了解客户需求、预测市场走势，从而制定更有效的营销策略。
2. **医疗领域**：大数据可以帮助医疗机构更好地管理患者数据，优化诊断流程，甚至发现新的疾病治疗方法。
3. **科研领域**：科研人员可以利用大数据来进行各种研究，包括气候变化、基因组学等领域。

大数据的挑战

尽管大数据为我们带来了许多便利，但也面临着一些挑战：

• **数据隐私**：处理大量数据可能涉及到个人隐私，因此需要谨慎处理数据以保护用户隐私。
• **数据安全**：大数据的处理过程中可能存在数据泄露、数据篡改等风险，需要加强数据安全保护措施。
• **技术挑战**：处理和分析大数据需要高度专业的技术和工具，而这些技术和工具并不是所有机构都能轻松获得的。

结语

综上所述，大数据作为一个流行的概念，确实有其独特之处。通过本文的介绍，希望读者对大数据有了更清晰的认识。在未来，大数据将继续发挥重要作用，并为各行各业带来更多机遇与挑战。