java中一亿的数据删除100w怎么处理比较快

针对这个问题，我可以给您一些可能有帮助的思路：

1. 使用分批次删除。将这一亿的数据分成多个批次，每次删除100w条左右，这样可以降低单次操作的压力，减小对数据库的负载，提高删除效率。

2. 使用索引。如果您的表中有适当的索引，可以使用索引来加速删除操作。例如，如果您要删除的数据是根据某个字段进行筛选的，可以使用该字段建立索引，以加速删除操作。

3. 使用事务。将删除操作封装在一个事务中，可以提高删除操作的安全性，并且可以在事务提交时一次性将所有的删除操作执行完毕，减少与数据库的交互次数，提高删除效率。

4. 使用并发删除。如果您的数据库支持并发操作，可以将删除操作分配给多个线程或进程执行，以提高删除效率。但是需要注意并发删除可能会造成锁冲突等问题，需要进行合理的处理。

需要注意的是，以上方法仅为一些可能有帮助的思路，具体的实现方式需要根据您的实际情况进行调整。同时，删除操作对于数据的完整性和安全性非常重要，需要谨慎处理。

相关问题

EXEC表格导入1W条数据，使用java对1W条数据进行软删除，每条数据都不同需根据每条数据去update，怎么才能在一分内处理完

处理1W条数据并在一分钟内完成，需要考虑以下几点：

1. 数据库的优化：如果数据量较大，可以考虑优化数据库的索引、分区等。

2. Java代码的优化：可以使用批量更新的方式，将多条UPDATE语句打包执行。例如使用JDBC的addBatch()和executeBatch()方法，可以将多条SQL语句打包成一次批处理执行。这样可以减少与数据库的通信次数，提高效率。

3. 多线程：可以使用多个线程并行处理数据，提高处理速度。例如可以将1W条数据分成10个线程，每个线程处理1000条数据，这样可以同时处理多个数据，提高效率。

4. 避免锁表：在进行大量更新操作时，可能会导致数据库锁表，影响其他操作的执行。可以使用一些技巧来避免锁表，例如将大量数据分成多个批次进行更新，每个批次更新一部分数据，然后休眠一段时间再进行下一个批次的更新。

综合考虑以上几点，可以尝试使用批量更新和多线程的方式，将1W条数据分成多个批次并使用多个线程进行处理，以提高处理速度。同时需要注意避免锁表和优化数据库的性能。

Java用mapreduce输出数据保存到本地先写main代码

### 回答1：
首先，您需要配置Hadoop环境并导入相关的Java包，然后可以使用MapReduce API来编写Java代码。

具体来说，您需要实现Mapper和Reducer接口，分别处理输入数据并输出中间结果。然后，您需要实现Job类来将Mapper和Reducer组装在一起，并设置作业的输入输出路径以及相关的参数。最后，您需要在main方法中调用Job的waitForCompletion方法来提交作业并等待它完成。

示例代码如下：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class WordCount {

  public static class WordCountMapper
       extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{

    private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
    private Text word = new Text();

    public void map(Object key, Text value, Context context
                    ) throws IOException, InterruptedException {
      String[] words = value.toString().split(" ");
      for (String w : words) {
        word.set(w);
        context.write(word, one);
      }
    }
  }

  public static class WordCountReducer
       extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> {
    private IntWritable result = new IntWritable();

    public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
                       Context context
                       ) throws IOException, InterruptedException {
      int sum = 0;
      for (IntWritable val : values) {
        sum += val.get();
      }
      result.set(sum);
      context.write(key, result);
    }
  }

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    Configuration conf = new Configuration();
    Job job =  

### 回答2：
Java中使用MapReduce输出数据并保存到本地需要编写主要的代码。下面是一个示例的主要代码，该代码使用MapReduce输出数据并将结果保存到本地。

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.io.NullWritable;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class MapReduceToSaveDataLocally {

public static class MapClass extends Mapper<Object, Text, Text, NullWritable> {

@Override
protected void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 处理输入的数据并输出到Reducer
// 这里是一个示例，你可以根据自己的需求进行修改
context.write(value, NullWritable.get());
}
}

public static class ReduceClass extends Reducer<Text, NullWritable, Text, NullWritable> {

@Override
protected void reduce(Text key, Iterable<NullWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// 处理Mapper输出的数据并保存到本地
// 这里是一个示例，你可以根据自己的需求进行修改
context.write(key, NullWritable.get());
}
}

public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "MapReduce to Save Data Locally");
job.setJarByClass(MapReduceToSaveDataLocally.class);
job.setMapperClass(MapClass.class);
job.setReducerClass(ReduceClass.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(NullWritable.class);

// 设置输入和输出路径
FileInputFormat.setInputPaths(job, new Path(args[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

// 删除已存在的输出目录
FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
fs.delete(new Path(args[1]), true);

// 提交MapReduce作业并等待完成
int returnValue = job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1;
System.exit(returnValue);
}
}

以上是一个示例的Java代码，用于使用MapReduce将数据保存到本地。你可以根据自己的需求进行适当的修改，例如修改Mapper和Reducer类的逻辑以及设置实际的输入和输出路径。请注意，你需要正确配置Hadoop相关的环境并提供正确的输入和输出路径参数才能成功运行该代码。  

### 回答3：
在Java中使用MapReduce输出数据并保存到本地，首先需要编写Main代码。以下是一个简单的示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.LongWritable;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

import java.io.IOException;

public class MapReduceMain {

public static class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {

public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// Mapper的逻辑
// 将输入数据进行处理，并将结果写入Context中，作为Reducer的输入
}
}

public static class Reduce extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {

public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
// Reducer的逻辑
// 对Mapper的输出进行聚合处理，并将最终结果写入Context中，作为输出
}
}

public static void main(String[] args) throws IOException, ClassNotFoundException, InterruptedException {
Configuration conf = new Configuration();
Job job = Job.getInstance(conf, "MapReduce Example");
job.setJarByClass(MapReduceMain.class);

job.setMapperClass(Map.class);
job.setReducerClass(Reduce.class);

job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(Text.class);

FileInputFormat.addInputPath(job, new Path("input_path")); // 设置输入路径
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path("output_path")); // 设置输出路径

FileSystem fs = FileSystem.get(conf);
if (fs.exists(new Path("output_path"))) {
fs.delete(new Path("output_path"), true); // 如果输出路径已存在，则删除之前的结果
}

System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
}
}

在上述示例代码中，首先定义了两个内部类`Map`和`Reduce`，分别继承自`Mapper`和`Reducer`。在`Map`类的`map`方法中，可以编写自定义的Mapper逻辑，将输入数据进行处理并将结果写入Context中。在`Reduce`类的`reduce`方法中，可以编写自定义的Reducer逻辑，对Mapper的输出进行聚合处理，并将最终结果写入Context中。

在`main`方法中，首先创建一个`Configuration`对象，并通过`Job`类创建一个MapReduce任务对象。设置任务的各项属性，包括输入路径、输出路径、Mapper和Reducer的类、输出键值对的类型等。在设置完属性后，通过`FileSystem`对象检查输出路径是否已经存在，如果存在则删除之前的结果。最后调用`job.waitForCompletion(true)`方法提交任务，并通过`System.exit`方法等待任务完成。

请注意，上述示例代码中未包含Mapper和Reducer的具体实现逻辑，需要根据实际需求进行编写。同时，输入路径和输出路径需要根据具体的文件系统设置正确的路径。