1、Flink： 以内存速度进行有状态计算，适应各种集群环境。 Sentinel： 轻量级流量控制，确保服务的可靠性和监控。 Dubbo： 高性能Java RPC框架，简化服务间通信。 Spring-cloud-kubernetes： Spring Cloud与Kubernetes的无缝集成，扩展部署能力。
2、magic-api： 春风化雨的接口开发神器 这款Spring Boot集成的magic-api，是中小型项目的开发利器，CRUD功能一应俱全，为简化接口开发提供了可视化工具。你可以从Gitee和官方网站深入探索，而LanguageTool的语言矫正工具则助力多语言项目的精准校正。
3、微人事管理【微人事管理系统】：19k星，前后端分离的HRM，SpringBoot+Vue的结合，适合初学者了解前后端协同开发。Markdown的魅力【MarkdownEditors】：虽然只有1k星，但Android Markdown编辑器的细节处理，能让你深入理解Android应用开发的精妙之处。
4、适合大学生尝试的Java项目包括： Halo：Halo是一个出色的开源博客平台，易于上手。它是基于SpringBoot和Freemarker开发的个人博客系统，集成了Admin后台，支持可视化博客管理。Halo的配置简单，主题兼容性良好，通过一个命令即可启动，剩余操作均可通过图形界面完成。
5、在众多Java支付项目中，IJPay凭借其卓越的性能和可靠性脱颖而出。这个开源项目在GitHub上收获了3000多颗星，历经考验，是值得信赖的合作伙伴。它封装了微信支付、QQ支付、支付宝、京东支付、银联支付、PayPal等多种主流支付方式，为开发者提供了一站式解决方案。
Oracle 技术网 面向 Java 开发人员、软件下载，不管小白还是大神在这里都有你所需要的，也可以开通自 己的博客，把自己想要说的表达出来！Java World 是专为iava开发者和架构师资源分享的网站内容的质量也是受很多人的认可，值得收藏的 网站。
Stack Overflow Stack Overflow 可以说是解决问题的杀手锏。如果英语能力不太好的话，可以借助一下 Chrome 浏览器的自动翻译功能。3GitHub GitHub 是一个拥有数十亿行代码的网站，每天有数百万开发者聚集在一起，研究开源软件中存在的问题。
一款目前我见过最全面的Java全栈知识学习网站，从入门到入土几乎包含了java相关的所有知识， 除了详细的学习， 作者还结合了BAT大厂面试题。学术搜索 集成了21学术资源索引站点，让你更方便的在不同的学术网站搜索学术资源。
java 学习网站有 Coursera、Java世界、Javased等。 Coursera 这是视频讲座的最佳站点。您可以从顶尖学校的著名教授那里找到很多优秀的计算机科学课程。其中一些甚至是某些计算机科学领域的发明者。Java世界 该站点包含大量有关各种主题的Java教程。许多文章写得很好，并配有图片/图表作为插图。
B站：https：// 第一个网站肯定不必多说，就是我们经常逛的小破站，也就是所谓的b站，这个网站原本的定位是一个二次元动漫类的网站，可是走着走着越走越偏，b站自己也万万没想到自己会变成一个学习类的网站。
1、class转exe，会包上最精髓的jre，不然也运行不了。如果默认使用者机器上有jre的话，也不用转成exe了，直接.jar就能运行，或者写个.bat脚本，道理是一样的，还是用了使用者自己的jre。一般的打包程序，都会包jre进去，大小就会变大一些，class文件很省地方，所以你会觉得大了好多好多倍。
2、使用POI或JXL的话，数据是一次性读入内存，封装成对象，再一次性导出的。这么大的数据量都有G级了吧，如果是一次性作业的话，内存很难受。考虑分批，追加写入的方式，对于简单的字节字符流文件是可取的。
3、将excel导入到本地，并转换为数组。上传过1M以上的都没报过错。
4、我记得可以直接在excel模板中写代码，后台只需要传jdbc的数据库连接进去就行。
5、在编程中经常需要使用到表格（报表）的处理主要以Excel表格为主。下面给出用java写入数据到excel表格方法：添加jar文件 java导入导出Excel文件要引入jxl.jar包，最关键的是这套API是纯Java的，并不依赖Windows系统，即使运行在Linux下，它同样能够正确的处理Excel文件。
6、导出为excel，需要使用流的方式写入。如果数据本身就很大，还要分批读入内存，分多次写入excel 最好是导出为csv格式，这样就不容易溢出。
1、大数据时代需要学习数据的存储和处理技术。分布式文件系统大数据的存储主要是一些分布式文件系统，现在有好些分布式文件系统。比较火的就是GFS，HDFS前者是谷歌的内部使用的，后者是根据谷歌的相关论文用java开发的来源框架。hdfs可以学习。
2、传统的数据采集来源单一，且存储、管理和分析数据量也相对较小，大多采用关系型数据库和并行数据仓库即可处理。
3、大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
4、大数据在存储和管理时用到的关键技术主要包括：分布式存储技术：如Hadoop的HDFS，能够将数据分散地存储在多个节点上，从而实现对海量数据的处理。分布式计算框架：如Hadoop的MapReduce，能够在大量计算机集群上并行地处理大数据，实现大数据的快速分析。
5、大数据的三大技术支撑要素：分布式处理技术、云技术、存储技术。分布式处理技术 分布式处理系统可以将不同地点的或具有不同功能的或拥有不同数据的多台计算机用通信网络连接起来，在控制系统的统一管理控制下，协调地完成信息处理任务。比如Hadoop。
1、Java大数据是指通过Java编程语言处理存储于数据仓库中的大量数据的过程，这些数据通常是由多个渠道收集而来的，例如业务系统、社交媒体和传感器设备等。Java大数据通过处理这些大量而不断增长的数据，可以帮助企业或组织实现智能化的数据分析，提升业务决策的准确性和效率。
2、大数据就是无法通过人工的方式来完成数据分析和处理，需要借助工具才能完成相应的数据处理。大数据通常有3个特征：数量，种类，速度。准确的来说可以用大量，多样性，速度快以及价值高和密度低这四大特征来描述大数据。大量性，数据量的级别从GB至、PB、乃至ZB上升，可称为海量，巨量甚至超量。
3、Java是由Sun Microsystems公司推出的Java面向对象程序设计语言（以下简称Java语言）和Java平台的总称。Java由James Gosling和同事们共同研发，并在1995年正式推出。Java最初被称为Oak，是1991年为消费类电子产品的嵌入式芯片而设计的。