Hello,大家好,我是楼下小黑哥~ 如果给你一个包含一亿行数据的超大文件,让你在一周之内将数据转化导入生产数据库,你会如何操作? 上面的问题其实是小黑哥前段时间接到一个真实的业务需求,将一个老系统历史数据通过线下文件的方式迁移到新的生产系统. 由于老板们已经敲定了新系统上线时间,所以只留给小黑哥一周的时间将历史数据导入生产系统. 由于时间紧,而数据量又超大,所以小黑哥设计的过程想到一下解决办法: 拆分文件 多线程导入 欢迎关注我的公众号:小黑十一点半,获得日常干货推送.如果您对我的专题内容感兴

自动驾驶是最近几年的热门领域,专注于自动驾驶技术的创业公司.新造车企业.传统车厂都在这个领域投入了大量的资源,推动着 L4.L5 级别自动驾驶体验能尽早进入我们的日常生活. 自动驾驶技术实现的核心环节是自动驾驶模型的训练,训练数据是由汽车实际采集回来的真实道路驾驶视频,数据规模有数 PB 到数十 PB 之多.在模型训练之前,先要对这些原始视频进行处理,截取其中的关键帧保存为照片.然后再由专业数据标注团队在图片上标记关键信息,比如红绿灯.道路标记等.最终经过标记的数十亿图片和标记数据成为真正要「喂

NewLife.XCode是一个有15年历史的开源数据中间件,支持netcore/net45/net40,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 938+) XCode是重度充血模型,以单表操作为核心,不支持多表关联Join,复杂查询只能在where上做文章,整个

这篇文章,我们来看看,Hadoop的HDFS分布式文件系统的文件上传的性能优化. 首先,我们还是通过一张图来回顾一下文件上传的大概的原理. 由上图所示,文件上传的原理,其实说出来也简单. 比如有个TB级的大文件,太大了,HDFS客户端会给拆成很多block,一个block就是128MB. 这个HDFS客户端你可以理解为是云盘系统.日志采集系统之类的东西. 比如有人上传一个1TB的大文件到网盘,或者是上传个1TB的大日志文件. 然后,HDFS客户端把一个一个的block上传到第一个DataNode

CSV文件是以逗号分隔值的文件格式,一般用WORDPAD或记事本(NOTE),EXCEL打开.CSV(逗号分隔值)是一种用来存储数据的纯文本文件,通常都是用于存放电子表格或数据的一种文件格式,对于CSV文件的读取与生成其实很简单,只要读取的时候用(,)进行切割就可以获得相应的列元素,在生成的时候不同的列元素之间加上(,) demo如下: //读取CSV文件 public void readCsvFile(String fileName) throws IOException { Buffered

1.概述 请求远程大文本,使用流的方式进行返回.需要设置http链接的超时时间 循环插入到List中,使用mybatis-plus批量插入到mysql中 2.需求 两台服务器 大文件放到其中一台服务器上 另外一台服务器以文件流的形式请求数据 批量插入到数据库中 3.实现思路 主要包括几个技术点:文件流提供;大文件数据读取:批量插入到数据库 1.文件流提供 使用springboot提供静态文件 spring.resources.static-locations=file:/home/finance

常规的获得小文件(2.1GB以下)的字节大小可以使用ftell,函数 ftell 用于得到文件位置指针当前位置相对于文件首的偏移字节数.使用fseek函数后再调用函数ftell()就能非常容易地确定文件的当前位置.因为ftell返回long型,根据long型的取值范围-231~231-1(-2147483648-2147483647),故对大于2.1G的文件进行操作时出错.ftell一般用于读取文件的长度,一般的使用方法如下: #include <stdio.h> main() { FILE

最近准备重新研究一下推荐系统的东西,用到的数据集是Audioscrobbler音乐数据集.我用python处理数据集中artist_data.txt这个文件的时候,先读取每一行然后进行处理: with open('artist_data.txt','r')as f: for line in f: process(line)#对每行进行的具体处理 但是我发现每次都处理一部分数据就停止了,也就是本来有一百多万行数据结果只处理了八千多行.我定位到了处理结束的那一行,发现数据有一个用 SUB 标记的乱码

mac下每次读取就把所有的行都读出来了,其实windows下是正常的. 错误原因是逗号的识别方式不对

在生产环境中有时候可能会遇到大文件的读取问题,但是大文件读取如果按照一般的手法.如cat这种都是对io的一个挑战,如果io扛得住还好,如果扛不住 造成的后果,如服务器内存奔溃,日志损坏 方法一: sed 例子: 按照你自己的日志格式 sed -n '/14\/Mar\/2015:21/,/14\/Mar\/2015:22/p' access.log >/home/test/test.log 新生成的test.log就是那个时间段的 方法二: 类似python的第三方工具 word='abc' w

CSV大文件的读取已经在前面讲述过了(PHP按行读取.处理较大CSV文件的代码实例),但是如何快速完整的操作大文件仍然还存在一些问题. 1.如何快速获取CSV大文件的总行数? 办法一:直接获取文件内容,使用换行符进行拆分得出总行数,这种办法对小文件可行,处理大文件时不可行:办法二:使用fgets一行一行遍历,得出总行数,这种办法比办法一好一些,但大文件仍有超时的可能:办法三:借助SplFileObject类,直接将指针定位到文件末尾,通过SplFileObject::key方法获取总行数,这种办

引言 - 问题的构建 C大部分读取文件的时候采用fgetc, 最近在使用过程中发现性能不是很理想.都懂得fgetc每次只能读取一个字符, IO操作太频繁. 所以性能低. 本文希望通过标准库函数fread 函数构建读取缓冲区来优化这个瓶颈. 在正式开始实验总结之前, 传一个VS C/C++ 开发的技巧给大家, 天外飞仙~ . M$忽略C++太久了,对于C直接放弃, 在其Visual Studio IDE中. 但是吧在Window 还是它的IDE写C 系列语言最爽. 现在很流行一个低端套路是, Wi

在数据分析领域,最热门的莫过于Python和R语言,此前有一篇文章<别老扯什么Hadoop了,你的数据根本不够大>指出:只有在超过5TB数据量的规模下,Hadoop才是一个合理的技术选择.这次拿到近亿条日志数据,千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈,之前使用过Hadoop对大量文本进行分类,这次决定采用Python来处理数据: 硬件环境 CPU:3.5 GHz Intel Core i7 内存:32 GB HDDR 3 1600 MHz 硬盘:3 TB Fusion Drive 数据分析

背景 工作中使用MapReduce任务导出一批含有路径的文件,共计行数300W+,需要检测文件是否在对应的服务器中存在,而文件所在的服务器并非hadoop集群的服务器,因此打算采用bash脚本进行.具体的方法如下(可直接看方法2,方法1效率较低): 2. 采用的方法 a. 方法1 原本打算使用如下脚本,进行简单验证: #!/bin/bash count= cat oriTest.txt | while read data do count=$(( $count+ )) echo $count d

基于RMI服务传输大文件,分为上传和下载两种操作,需要注意的技术点主要有三方面,第一,RMI服务中传输的数据必须是可序列化的.第二,在传输大文件的过程中应该有进度提醒机制,对于大文件传输来说,这点很重要,因为大文件的传输时间周期往往比较长,必须实时告知用户大文件的传输进度.第三,针对大文件的读取方式,如果采用一次性将大文件读取到byte[]中是不现实的,因为这将受制于JVM的可用内存,会导致内存溢出的问题. 笔者实验的基于RMI服务传输大文件的解决方案,主要就是围绕以上三方面进行逐步解决的.下面

产品需求 产品经理需要导出一个页面的所有的信息到 EXCEL 文件. 需求分析 对于 excel 导出,是一个很常见的需求. 最常见的解决方案就是使用 poi 直接同步导出一个 excel 文件. 客户体验 & 服务性能 客户体验 如果导出的文件比较大,比如几十万条数据,同步导出页面就会卡主,用户无法进行其他操作. 服务性能 导出的时候,任务比较耗时就会阻塞主线程. 如果导出的服务是暴露给外部(前后端分离),这种大量的数据传输十分消耗性能. 解决方案 使用异常处理导出请求,后台 MQ 通知自己进

NewLife.XCode是一个有10多年历史的开源数据中间件,支持nfx/netcore,由新生命团队(2002~2019)开发完成并维护至今,以下简称XCode. 整个系列教程会大量结合示例代码和运行日志来进行深入分析,蕴含多年开发经验于其中,代表作有百亿级大数据实时计算项目. 开源地址:https://github.com/NewLifeX/X(求star, 795+) 大数据投名状 先来看看“大数据演示平台”:http://bigdata.newlifex.com SQLite单表4亿行

基本知识: PHP文件系统是基于Unix系统的 文件数据基本类型:二进制数据.文本数据 文件输入流:数据从源文件到内存的流动 文件输出流:数据从内存保存到文件的流动 文件操作函数: >>>读<<< ==>获取文件流 fopen(文件相对路径/绝对路径,[文件打开模式]);    成功返回文件流,否则返回false     [文件打开模式]六种常用打开方式: r    只读方式打开    指针在文件头     r+    读写方式打开    指针在文件头 a   

最近因为工作需要要打开一个300+MB的文件,试过了N个编辑器不是打不开就是软件直接挂掉或是占用内存太大,已经严重影响了我的工作 还好在网络上找到老外写的一个免费软件,官网上说是可以打开4G+的文件(没有测试过这么大的),官网介绍: LogViewer Pro is a viewer for text log files. Features include: Fast scrolling, eats low memory Supports any file size (4 Gb and larg

一 老问这问题,两个都答出来算加分项? 二 具体代码如下,没什么好说的直接说对比. BufferedReader和RandomAccessFile的区别RandomAccessFile 在数据越大,性能越差.因为他是数据文件的一个channel,支持读改原数据文件. BufferedReader是读改数据文件的一个在内存的副本. 那RandomAccessFile的优点? 1.RandomAccessFile忽略了字符编码的处理,加快了处理速度 2.若是对数据操作在BufferedReader创

从文件中读取数据 1.1 读取整个文件 要读取文件,需要一个包含几行文本的文件(文件PI_DESC.txt与file_reader.py在同一目录下) PI_DESC.txt 3.1415926535 8979323846 2643383279 5028841971 file_reader.py with open("PI_DESC.txt") as file_object: contents = file_object.read() print(contents) 我们可以看出,读取