1.概述 本教程将演示如何用Java高效地读取大文件.这篇文章是Baeldung (http://www.baeldung.com/) 上“Java——回归基础”系列教程的一部分. 2.在内存中读取 读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种

http://blog.csdn.net/xyt243135803/article/details/40995759 在<中国区GPS偏移纠正(适用于Google地图)>一文中曾读取一个78M的大数据文件,一开始采用了NSData的dataWithContentsOfFile:方法.不少人反馈说如果直接使用,将会耗尽iOS的内存.其实这个是可以改善的. NSData还有一个API: + (id)dataWithContentsOfFile:(NSString *)path options:(N

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

POISAXReader h2:first-child, body>h1:first-child, body>h1:first-child+h2, body>h3:first-child, body>h4:first-child, body>h5:first-child, body>h6:first-child { margin-top: 0; padding-top: 0; } a:first-child h1, a:first-child h2, a:first-c

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

Java解决大文件读取的内存问题以及文件流的比较 传统方式 读取文件的方式一般是是从内存中读取,官方提供了几种方式,如BufferedReader, 以及InputStream 系列的,也有封装好的如Guava和Apache commons IO提供了如下快速读取文件的方式 Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 其实现上都是利用了BufferedReader或者其

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

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

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

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

修改nginx配置文件,下面这个参数client_max_body_size 110M; 修改php配置文件中下面两个参数在php.ini中找到下面两个配置,配置项给改大,如果找不到php.ini的位置,就用grep在/etc目录搜索 grep "post_max_size" /etc -Rgrep "upload_max_filesize" /etc -R 当需要对大文件进行读取的操作时,别忘了修改内存限制的参数memory_limit = 500M

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

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

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

转自:http://yanyiwu.com/work/2015/01/04/Haystack.html 一篇14页的论文Facebook-Haystack, 看完之后我的印象里就四句话: 因为[传统文件系统的弊端] 因为[缓存无法解决长尾问题] 所以[多个图片信息(Needle)存在同一个文件(SuperBlock)中] 所以[显著提高性能] 传统文件系统的弊端 传统的 POSIX 文件系统不适合高性能的图片存储, 主要原因是基于该文件系统来存储的话,是讲每个图片存储成某目录下的一个文件, 每次

本文链接: Android mmap 文件映射到内存介绍 Android开发中,我们可能需要记录一些文件.例如记录log文件.如果使用流来写文件,频繁操作文件io可能会引起性能问题. 为了降低写文件的频率,我们可能会采用缓存一定数量的log,再一次性把它们写到文件中.如果app异常退出,我们有可能会丢失内存中的log信息. 那么有什么比较稳妥的写文件方式,既能降低io,又能尽可能地保证数据被写入文件呢? mmap简介 mmap概念 mmap是一种内存映射文件的方法,即将一个文件或者其它对象映射到

上传大文件,取消内存缓存: GlobalConfiguration.Configuration.Services.Replace(typeof(IHostBufferPolicySelector), new CustomPolicy()); public class CustomPolicy : WebHostBufferPolicySelector { #region Public Methods and Operators public override bool UseBufferedIn

场景 线上出了问题,我需要去查找log来定位问题,但是由于线上数据量庞大,这些log文件每过一个小时就会自动回滚一次,尽管如此,有的log文件依然达到了五六g以上的大小. 对于这种巨大的log文件,常用的一些文本编辑器诸如EditPlus.Notepad++就不用说了,打开几百m的文件都会很卡,上g的直接程序崩溃.虽然UltraEdit对于大文件的读取会友好一些,但打开这种五六g的文件时也会陷入长时间的无响应状态. 后来我又得知了一个看log神器--glogg,打开五六g的大文件速度很快,但是有

python读写文件的api都很简单,一不留神就容易踩"坑".笔者记录一次踩坑历程,并且给了一些总结,希望到大家在使用python的过程之中,能够避免一些可能产生隐患的代码. 1.read()与readlines(): 随手搜索python读写文件的教程,很经常看到read()与readlines()这对函数.所以我们会常常看到如下代码: with open(file_path, 'rb') as f: sha1Obj.update(f.read()) or with open(fil

1. 传统方式:在内存中读取文件内容 读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 实际上是使用BufferedReader或者其子类LineNumberReader来读取的. 传统方式的问题: 是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会