1、数据是基础，看你发展的方向，JAVA现在比较火，以后转ANDROID也很快。
2、另外，如果觉得软件开发入门较难，可以挑相对容易且有发展的职业，比如Java开发你学习有困难，你可以学前端开发，会稍微入门容易些，无论从就业还是从发展看，也是不错的选择。同理，非开发类的技术职位，你学安全可能有难度，那么可以先学Linux运维，就业薪资和未来发展更好一些。
3、硬件、网络工程：适合网管和技术支持，同样经验和能力很重要，更要敬业，比较辛苦，而且反应力要好，如果网络或硬件出了问题，能马上找到症结并快速解决，前途看好，薪水还不错。
1、因为sql是直接操作字段，而java框架后是针对一个实体。举个最简单的例子，比如所你现在就想查一个人的年龄，如果用sql，直接select age就可以了，但是如果是用java框架来做的话，它会将整个人的所有信息都查出来（姓名，年龄，性别，电话。。）然后根据你需要的给你返回。
2、首先长SQL比短SQL占用的资源多好几倍，如果很多个请求同时发起，然后数据只能一条一条的处理，导致反应速度慢，如果再狠点，那就数据库崩掉了。
3、千万条数据是用SQL的。真正做过几个项 目才会明白，写sql语句会比编程代码还要多。真正的程序，其实是sql。 最后说一句，如果经验足够丰富，写出的统计过程，其执行时间在数分钟甚至几个小时都是正常的。在SQL语句中实现通常效率更高，因为在java代码中往往会损耗很大性能。
4、最好在SQL中执行，因为JAVA界面上处理的话，需要将数据传递到界面然后处理，占用网速比较多，B\S模式中，一般用SQL处理，返回的记录集越简单执行效率越高。
5、因为输入的数据，如果在数据库计算，那么是需要先输入，输入完成后再计算，这样等于增加了一道工序，所以如果及时性要求高，那么对于输入数据来说在java端运算，比较好。对于性能来说更加有利。
Python是一种面向对象的解释型计算机程序的设计语言， Python具有丰富和强大的库。它常被称为胶水语言，能够把其他语言制作的各种模块很轻松地结合在一起。相对于Java、C语言等，Python简单易学，更适合没有编程基础的小白入门。
Java和Python是编程语言，而大数据则是一系列技术的整合 目前大量的网络应用平台都采用Java开发，比如用户量很大的电商平台、ERP平台等等，可以说Java是经过了市场验证的可靠的解决方案之一。Java的性能非常突出，这一点对大用户量的互联网平台来说特别重要。
有一说一，Java编程语言的应用更丰富，代码量也比Python多一些，安全性也相对较高，Python就相对来说简单些，应用场景也各不相同。
综合情况来说，Python要比Java简单很多，虽然说Python是后起之秀，但是近几年的发展是非常不错的，有很多知名的互联网公司都在使用Python进行开发，比如说YouTube、Facebook、NASA、豆瓣、知乎等，而且Python的起步薪资要比Java高是，所以推荐大家学习Python。
Java的效率优势体现在虚拟机执行。程序执行时，JVM可以将字节码转换为本地机器码。这种即时（JIT）编译让Java的性能略胜Python。Java从其第一个公开版本起就支持并发，而Python则是按序执行。在当前多核处理的趋势下，Java代码更易实现。
Python是最近几年流行起来的，主要与大数据、人工智能领域的发展有很大关系。Python语言的特点就是简单、易学、运行速度快，应用范围广，跨平台等，使得人们更想学习Python。想要获得海量数据，就需要用网络爬虫。网络爬虫就属于Python领域的，所以说，做大数据相关的就需要学Python。
1、在Java开发中，I/O流犹如一个强大的工具箱，让我们能够高效地与文件内容交互。File类作为基石，为我们提供了读写文件的基础。接下来，我们将深入探讨处理流的世界，尤其是节点流（如FileInputStream和FileOutputStream）之后，缓冲流和转换流的重要性不容忽视。
2、就像在已经接了一条管子（节点流）的基础上，又套上几个更粗，具有特殊功能的管子（处理流）对流出的水进一步的处理。
3、javaio流中涉及到的设计模式主要有适配器模式以及装饰者模式。装饰者模式：动态地将责任附加到对象上，若要扩展功能，装饰者模提供了比继承更有弹性的替代方案。通俗的解释：装饰模式就是给一个对象增加一些新的功能，而且是动态的，要求装饰对象和被装饰对象实现同一个接口，装饰对象持有被装饰对象的实例。
4、处理流：“连接”在已存在的流（节点流或处理流）之上通过对数据的处理为程序提供更为强大的读写功能。过滤流是 使用一个已经存在的输入流或输出流连接创建的，过滤流就是对节点流进行一系列的包装。
5、void close（）：关闭流 2．字符流，继承于InputStreamReader \ OutputStreamWriter。字符流的类：1），BufferedReader是一种过滤器（filter）（extends FilterReader）。过滤 器用来将流的数据加以处理再输出。
6、管 道 PipedInputStream PipedOutputStream PipedReaderPipedWriter对管道进行处理的节点流。父 类 InputStream OutputStream Reader Writer 常用处理流（关闭处理流使用关闭里面的节点流）缓冲流：BufferedInputStrean BufferedOutputStream BufferedReader BufferedWriter 增加缓冲功能，避免频繁读写硬盘。
连表。对于java数据库数据很大的情况，单表存放的数据量非常庞大，查询效率就会变慢，可以使用连表的方式来处理数据庞大的情况。Java是一门面向对象编程语言，不仅吸收了C++语言的各种优点，还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念，因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。
都是拆分为“单个表查询”，然后使用PHP处理的。 Happy coding ：-） 是做表连接查询还是做分解查询要具体情况具体分析。 如果数据库的结构合理，索引设计得当，表连接的效率要高于分解查询。比如，在有外键的时候，数据库可以为外键建表并建立索引从而提升多个表连接查询的效率。
不会有问题，现在BBS很多都是一张表存上万条，用SQL SERVER都行，更何况ORACLE了。查询的性能问题不是你的语言决定的，而是数据库决定的。
数据量较大，比如千万级，用postgresql，它号称对标Oracle，处理千万级数据还是可以的，也是易学易用。 数据量一般，比如百万级，用mysql，这个级别的数据量mysql处理还是比较快的。 数据量较小，比如十万以下，sqlite、access都可以。 上面是基于单表操作的数据量，你看着选。
传统数据库处理大数据很困难吧，不建议使用传统数据库来处理大数据。 建议研究下，Hadoop，Hive等，可处理大数据。 如果有预算，可以使用一些商业大数据产品，国内的譬如永洪科技的大数据BI产品，不仅能高性能处理大数据，还可做数据分析。 当然如果是简单的查询，传统数据库如果做好索引，可能可以提高性能。
水平拆分：就是我们常说的分库分表了；分表，解决了单表数据过大的问题，但是毕竟还在同一台数据库服务器上，所以IO、CPU、网络方面的压力，并不会得到彻底的缓解，这个可以通过分库来解决。
1、迭代的最简单应用就是，把四维整型数组，中的内容全部输出。那就用四层循环慢慢取吧。每次循环做的事情基本上是一件事，无外乎就是角标自增，然后取数。再说遍历。
2、遍，就是全部，历，就是经历，可以理解为查看或者取出。简单的理解就是全部内容都看一遍。比如一个数组a包含[1，2，3，4，5]，遍历数组就是指用一个循环或迭代器，把这5个数一个个取出来，打印或者做点其它什么操作。
3、在java中，遍历一个数据结构也可以是按照特定的条件访问其中某些元素。比如，对于一个集合来说，可以使用forEach遍历来访问其中满足特定条件的元素。另外，通过实现自定义接口，也可以实现对于自定义数据结构的遍历操作。遍历方法的选择取决于数据结构的类型及操作需求。
