前段时间新闻网由于用户不当操作.导致三年的报纸栏目内容全部清空.紧急情况下只能求助于SQL数据恢复.但备份的数据文件有500M左右. 首先用的文本编辑器是Notepad++,打开之后软件几乎完全卡死.查看任务管理器,有十几个进程一起处理都不能流畅的处理文本.经过一天多的折腾,最后决定放弃使用该软件. Google搜索了一下发现了一个EmEditor文本编辑器可以处理大数据量的文本.官方给出如下的描述信息: 支持超大数据 轻松处理248GB大的文件 多线程性能        经过尝试,果然很是流畅

如下的程序,将一个行数为fileLines的文本文件平均分为splitNum个小文本文件,其中换行符'r'是linux上的,windows的java换行符是'\r\n': package kddcup2012.task2.FileSystem; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import

我有一个大文本文件(约7 GB).我正在寻找是否存在阅读大文本文件的最快方法.我一直在阅读有关使用多种方法作为读取chunk-by-chunk以加快进程的过程. 例如,effbot建议 # File: readline-example-3.py file = open("sample.txt") while 1: lines = file.readlines(100000) if not lines: break for line in lines: pass # do somethi

今天偶遇一同事抱怨,sqlserver导出的CSV,明明有1000W条,但用excel打开就只剩100W了,足足消失了90%,所以她怀疑文件是足量的1000W条,是excel捣了鬼.可是文件容量有2G+,用记事本打不开,如何证明CSV文件没有缺少数据,这可难坏了他. 好吧,本着不看其他轮子,有问题自己造一个的原则,我决定用控制台程序写一个简易读取程序,具体CODE如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.Li

我编写的PowerShell工具脚本,[按行数切割大(文本)文件],生成n个小文件. 主要目的是为了能够让excel快速处理.或用脚本并发处理文本. 注意: 1 如果有必要,你可以先用其他工具,把大文本按行排序. 2 由于powershell本身就能自动识别win,linux换行.所以本脚本没有换行参数,也能正确分行. 3 win7+powershell2.0测试通过. 4 编码类型,和编码值,是不可分割的一对.所有乱码的产生,是由于只知道编码值,而不知道编码类型!如:编码值[70 00 73

原文:http://blog.csdn.net/k21325/article/details/53886160 小文件当然可以直接读取所有,然后放到内存中,但是当文件很大的时候,这个方法就行不通了,内存不是这么玩的~~ 那么,下面是解决方法: 1.Java底层:调用java的java.util.Scanner类扫描文件内容,一行一行,连续读取 FileInputStream inputStream = null; Scanner sc = null; try { inputStream = ne

点击高级,配置,选择文件处理下的临时文件,设置如图即可打开超大文本文件. 补充:视图——显示行号.

输出固定函数 >>> with open(r'd:\test.txt','r') as f: for i , v in enumerate(f): if i>10: break print(v) i,v分别是迭代的索引和值

private void btnDr_Click(object sender, EventArgs e) { richTextBox1.Text = ""; //richTextBox控件 labelPercent.Visible = true; //显示当前行数的label string path = ""; OpenFileDialog openFileDialog1 = new OpenFileDialog(); openFileDialog1.Filter

//处理文件 $file = fopen($filename, "r") or exit("Unable to open file!"); $total_line = 0; while(!feof($file)){ $f = fgets($file); $total_line++; //总行数 } $for_count = intval($total_line / 1000); $txt=file($filename); //$txt[0] 表示第一行, $txt[

背景: 通常在UNIX下面处理文本文件的方法是sed.awk等shell命令,对于处理大文件受CPU,IO等因素影响,对服务器也有一定的压力.关于sed的说明可以看了解sed的工作原理,本文将介绍通过python的mmap模块来实现对大文件的处理,来对比看他们的差异. 说明: mmap是一种虚拟内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间,实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系.关于系统中mmap的理论说明可以看百度百科和维基百科说明以及mmap函数介

处理大数据对象 CLOB中可以存储海量文字 BLOB中可以存储海量二进制数据 如果程序中要想处理这样的大对象操作,则必须使用PreparedStatement完成,所有的内容要通过IO流的方式从大文本字段中保存和读取. 写入大文本数据 汉字的编码要改成gbk //================================================= // File Name : Clob_demo //-----------------------------------------

本文章也同步至本人的CSDN博客中: http://blog.csdn.net/u012881584/article/details/70477832 今天来说一个Java中处理大文本字符串虑重的两个解决方案. 相信大家在实际工作中都遇到过数据重复的问题, 当然也就存在虑重的工作. 比如数据库中需要对同一个字段进行虑重, 大多数情况下我们直接使用Set就能解决问题, 今天我所说的这个大文本虑重是什么含义呢?一起来看看需求吧. 需求: 公司SEO人员给了我一个文本文件, 里面大概有三千多万行字符串

最近学到一招关于使用java代码操作MySQL数据库,对大文本数据(LOB)进行CRUD的技巧,虽然向数据库很少向中存入大文本文件(一般都是存储在硬盘上),但是还是很有必要知道这一技巧的.下面我就来说一说我学到的这个小技巧咯. CLOB操作 所谓CLOB,一般是指关于文本文件的数据,今天我就拿txt文件来测试吧. 必要的流程如下: 在MySQL数据库中建好testclob表 向Eclipse中导入相关的jar包 写代码进行测试 textblob.sql如下: create table testc

[转]Python之mmap内存映射模块(大文本处理)说明 背景: 通常在UNIX下面处理文本文件的方法是sed.awk等shell命令,对于处理大文件受CPU,IO等因素影响,对服务器也有一定的压力.关于sed的说明可以看了解sed的工作原理,本文将介绍通过python的mmap模块来实现对大文件的处理,来对比看他们的差异. 说明: mmap是一种虚拟内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到进程的地址空间,实现文件磁盘地址和进程虚拟地址空间中一段虚拟地址的一一对映关系.关于系统中mm

1.为什么要使用StreamReader或者StreamWriter 如果对文本文件需要读取一部分显示一部分则使用FileStream会有问题,因为可能FileStream会在读取的时候把一个汉字的字节数给分开.所以造成显示的时候无法正确显示字符串.所以对于读取大文本文件一般使用StreamReader类.对于大文本文件写入一般用StreamWriter类. 2.StreamWriter //1.创建一个StreamWriter using (StreamWriter sw = new Stre

面试中经常碰到类似问题,问题的关键我觉得是用设置一个缓冲区 还有一个思路 是通过Linux split 命令将文件直接切割成小文件,再进行处理再汇总. 或者jdk7提供的 forkjoin 框架,利用forkjoinpool管理的线程池,处理此种问题,未尝试过. 以下内容转自: http://blog.csdn.net/sysmedia/article/details/78030113 如下的程序,将一个行数为fileLines的文本文件平均分为splitNum个小文本文件,其中换行符'r'是l

Java调用SqlLoader将大文本导入数据库 业务场景:将一千万条数据,大约500M的文本文档的数据导入到数据库 分析:通过Java的IO流解析txt文本文档,拼接动态sql实现insert入库,可以实现,缺点如下 第一:IO流解析大文本文件对机器性能要求较高,测试大约消耗2G左右的内存 第二:拼接sql语句insert一千万条数据大约需要2小时时间,长时间insert会锁表,如果是核心业务表,例如订单表,会造成大量用户无法下单,影响数据库的性能 第三:这种操作可扩展性不强,每次只能针对指定

Java读取大文本文件保存到数据库 1.追求效率 将文件读取到内存,效率比较高,经过测试读取1G左右的文本文件,机器内存消耗达到接近3个G,对内存消耗太大,不建议使用 2.通过调用第三方类库实现 通过开源的Apache Commons IO流类库提供的LineIterator对每行数据读取,底层通过jdk中提供的BufferedReader实现,对内存的开销不是很大 3.具体实现步骤 创建java项目引入pom依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/

文件操作 相关模块 Node内核提供了很多与文件操作相关的模块,每个模块都提供了一些最基本的操作API,在NPM中也有社区提供的功能包 fs: 基础的文件操作 API path: 提供和路径相关的操作 API readline: 用于读取大文本文件,一行一行读 fs-extra(第三方): https://www.npmjs.com/package/fs-extra 同步或异步调用 fs模块对文件的几乎所有操作都有同步和异步两种形式 例如:readFile() 和 readFileSync()