Kādi ir datu apstrādes veidi Java?

1. Iterācija:

   • for, while, do-while cilpas.
   • Iteratori (Iterator, ListIterator).
   • Paplašinātā for cilpa (foreach).

   List<String> data = new ArrayList<>();
   data.add("item1");
   data.add("item2");
   
   for (String item : data) {
       System.out.println(item); // Katra elementa apstrāde
   }
   

2. Plūsmas (Streams):

   • API deklaratīvai kolekciju apstrādei.
   • Augsta līmeņa operācijas: filter, map, reduce, collect.
   • Atbalsta paralēlu apstrādi.

   List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
   
   List<Integer> evenNumbers = numbers.stream()
                                      .filter(n -> n % 2 == 0) // Filtrēt pāra skaitļus
                                      .collect(Collectors.toList()); // Savākt sarakstā
   

3. Paralēlās plūsmas (Parallel Streams):

   • Paplašinājums plūsmām automātiskai paralēlizācijai.
   • Vienkārša lietošana: .parallelStream().

   List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9);
   
   int sum = numbers.parallelStream()
                    .mapToInt(Integer::intValue)
                    .sum(); // Paralēla summēšana
   

4. RxJava / Reactor (Reaktīvā programmēšana):

   • Reaktīvā programmēšana asīnhronai plūsmu apstrādei.
   • Izmanto novērojamās (Observable, Flux) un operatorus (map, filter, merge).

   // Piemērs ar RxJava
   Observable<String> source = Observable.just("Alpha", "Beta", "Gamma");
   
   source.subscribe(s -> System.out.println("Saņemts: " + s)); // Katras elementa apstrāde asīnhroni
   

5. Apache Spark / Hadoop MapReduce:

   • Izplatīto datu apstrādes ietvari.

   • Piemērots ETL procesiem, analītikai un datu apstrādei klastera mērogā.

   • (Koda piemērs Spark/Hadoop ir pārāk apjomīgs īsam atbildei, bet būtība ir izplatītās skaitļošanas metodes).

6. Java datu struktūras:

   • Atbilstošu datu struktūru (Arrays, Lists, Sets, Maps) izmantošana efektīvai datu glabāšanai un piekļuvei.
   • Piemēram, HashMap ātrai meklēšanai pēc atslēgas, HashSet unikāliem elementiem.

   Map<String, Integer> ages = new HashMap<>();
   ages.put("Alice", 30);
   ages.put("Bob", 25);
   
   System.out.println(ages.get("Alice")); // Ātra piekļuve datiem pēc atslēgas
   

7. Datubāzes (JDBC / ORM):

   • Datu apstrāde ārējos datu bāzēs.
   • JDBC tiešai SQL saskarnes izmantošanai.
   • ORM (Hibernate, JPA) objektu-reliģiskā kartēšana.

   // Piemērs ar JDBC
   try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, user, password);
        Statement stmt = conn.createStatement();
        ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT name, age FROM users")) {
   
       while (rs.next()) {
           String name = rs.getString("name");
           int age = rs.getInt("age");
           System.out.println("Lietotājs: " + name + ", Vecums: " + age); // Datu apstrāde no DB
       }
   } catch (SQLException e) {
       e.printStackTrace();
   }
   

Izvēle ir atkarīga no datu apjoma, veiktspējas prasībām, paralēlismu un apstrādes loģikas sarežģītības.