使用Java实现数据十万级别的多列数据聚合

对于数据十万级别的多列数据聚合，可以使用Java中的Stream API和Collectors类来实现。

首先，将数据读入内存，并使用Java对象表示，例如：

class Data {
    String column1;
    String column2;
    int column3;
    double column4;
    // 其他列...
}
List<Data> dataList = // 读入数据并转换成List<Data>

接着，使用Stream API对数据进行聚合，例如：

Map<String, Long> countByColumn1 = dataList.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Data::getColumn1, Collectors.counting()));
double averageColumn4 = dataList.stream()
    .mapToDouble(Data::getColumn4)
    .average()
    .getAsDouble();
Map<String, Double> sumByColumn1 = dataList.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Data::getColumn1, Collectors.summingDouble(Data::getColumn4)));

上述代码中，使用groupingBy()方法对Data对象按照column1分组，然后使用counting()方法统计每组的数量；使用mapToDouble()方法将Data对象的column4映射成Double类型的流，然后使用average()方法计算平均值；使用groupingBy()方法对Data对象按照column1分组，然后使用summingDouble()方法计算每组的column4的和。

对于其他列的聚合，可以参照上述代码使用不同的聚合函数实现。需要注意的是，如果数据量很大，可以考虑使用并行Stream来提高聚合速度，例如：

Map<String, Long> countByColumn1 = dataList.parallelStream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Data::getColumn1, Collectors.counting()));

上述代码中，使用parallelStream()方法将数据流并行化处理，提高聚合速度。