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Java之后的路：如何适应现代编程？
2023-06-14 14:05:39 深夜i     --     --
Java 大数据处理 人工智能技术

在计算机科学领域中，Java语言长期以来一直是最受欢迎的编程语言之一。它是一种面向对象的语言，具有广泛的用途，可以在互联网、移动设备和嵌入式设备上运行。Java在过去三十年中经历了变化，而这也意味着在未来，Java将会有更多的用途。

那么Java之后能干什么呢？在过去几年中，大数据技术的发展为Java语言提供了新的机遇。Apache Hadoop以及与之相关的项目，例如Apache Spark，已经成为Java开发者在大数据领域中的主要选择。Java语言的强大特性使得它在大数据处理领域中表现出色。

Java在人工智能领域中也有所涉猎。Java的开发人员可以使用深度学习框架如TensorFlow、Keras和PyTorch等来实现大量的机器学习算法。Java 9和Java 10中的一种新特性，嵌套的访问控制，可用于构建更安全的服务器。

下面是一个Java编写的大数据处理案例：



import org.apache.hadoop.conf.Configuration;


import org.apache.hadoop.fs.Path;


import org.apache.hadoop.io.DoubleWritable;


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;


import java.util.StringTokenizer;


public class WordCount {


  public static class Map extends Mapper
  {
 


    private final static DoubleWritable one = new DoubleWritable(1);


    private Text word = new Text();


    public void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {


      String line = value.toString();


      StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);


      while (tokenizer.hasMoreTokens()) {


        word.set(tokenizer.nextToken());


        context.write(word, one);


      }


    }


  }


  public static class Reduce extends Reducer
  {
 


    public void reduce(Text key, Iterable
  values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
 


      double sum = 0.0;


      int count = 0;


      for (DoubleWritable val : values) {


        sum += val.get();


        count++;


      }


      context.write(key, new DoubleWritable(sum / count));


    }


  }


  public static void main(String[] args) throws Exception {


    Configuration conf = new Configuration();


    Job job = Job.getInstance(conf, "word count");


    job.setJarByClass(WordCount.class);


    job.setMapperClass(Map.class);


    job.setCombinerClass(Reduce.class);


    job.setReducerClass(Reduce.class);


    job.setOutputKeyClass(Text.class);


    job.setOutputValueClass(DoubleWritable.class);


    FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));


    FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));


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


  }


}

从这个案例中，我们可以看到Java在大数据处理方面的能力。在这个案例中，我们使用Java编写一个mapper来处理文本文件，计算它们的平均值。然后我们使用reducer将结果整理输出。

通过以上案例以及前文提到的机会，我们可以得出Java之后的编程路线：一是适应大数据处理，二是开发人工智能技术。

  
  

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