什么Java数据结构/解决方案最适合这些要求？

在云计算领域，Java是一种非常流行的编程语言，被用于开发各种类型的应用程序和服务。在处理大数据和分布式系统时，Java有许多强大的数据结构和解决方案可供选择。以下是一些适合大数据和分布式系统处理的Java数据结构和解决方案：

1. Apache Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型实现。通过使用Hadoop，您可以将大数据集分发到多个计算节点，并使用MapReduce编程模型进行分布式数据处理。
2. Apache Spark：Spark是另一个基于内存的数据处理框架，能够实现实时数据处理和计算。它包括Spark Streaming、Spark SQL、MLlib（机器学习库）等多个组件，适用于不同的大数据处理需求。
3. Apache Flink：Flink是一个流处理框架，可以处理实时数据流。它具有高性能、低延迟的特点，并支持事件时间度量，适用于如实时数据流处理等场景。
4. Apache Kafka：Kafka是一个高吞吐量、分布式的流处理平台。它主要用于实时数据流处理、日志收集和传输等场景。
5. Apache HBase：HBase是一个分布式的列式存储数据库，基于Google Bigtable设计。它可以实现大规模数据存储、高可用性和可扩展性，是大数据场景下的一种重要数据存储解决方案。
6. Apache Cassandra：Cassandra是一个分布式、高可用的NoSQL数据库，主要用于实时数据存储、数据分片和负载均衡等场景。
7. Apache Hudi：Hudi是一个分布式数据存储系统，适用于快速处理大规模数据集的场景。它具有高可扩展性、低延迟的特点，并支持增量处理，适用于实时数据更新和备份等场景。
8. Apache Avro：Avro是一个数据序列化系统，支持跨语言的数据交换。它适用于分布式数据交换、数据持久化存储和实时数据流处理等场景。
9. Apache Storm：Storm是一个分布式流处理系统，可以处理实时数据流。它具有高性能、可扩展性和容错能力，适用于实时数据流处理、日志收集和传输等场景。
10. Apache S4：S4是一个分布式流处理框架，可以处理实时数据流。它具有高性能、可扩展性和容错能力，适用于实时数据流处理、日志收集和传输等场景。

这些数据结构和解决方案在大数据和分布式系统处理方面具有广泛的应用，可以根据您的具体需求进行选择。