package com.excel;import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.FileNotFoundException;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.io.OutputStream;import org.apache.commons.io.FileUtils;import org.apache.

1.在讨论这个问题之前首先介绍一下什么是"大数据量sql文件". 导出sql文件.选择数据库-----右击选择"转储SQL文件"-----选择"结构和数据"  .保存文件db_mras.sql文件. 2.导入sql文件.在MYSQL中新建数据库db_mras.选择数据库-----右击选择"运行SQL文件"-----选择文件db_mras.sql,运行. 现在发现运行失败,提示错误"MySQL server has g

出处: http://lyjilu.iteye.com/ 分析导出实现代码,XLSX支持: /** * 生成<span style="white-space: normal; background-color: #ffffff;">XLSX</span>,2007版本的excel,每个sheet无6.5W的行数限制,但是到了一定数量,可能内存溢出, * 次方法适合在预计10W以下的数据导出时使用,本机测试,14W可以导出.列数量在8列左右 * * @param

package com.hundsun.ta.utils; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.io.OutputStream; import java.io.PrintStream; import java.lang.reflect.InvocationTargetException; i

客户需要将一个具有2W多条数据的Excel表格中的数据导入到Oracle数据库的A表中,开始采用的是利用Oledb直接将数据读入到DataTable中,然后通过拼接InserInto语句来插入到数据库表A中.然后做好以后,发现经常提示Invalidate Character错误.但是将拼接好的SQL拿到PLSQL中执行,一切完好.最后没办法,为了缩小错误范围,开始利用begin end分段来做.具体方式为: 每隔1000条数据,加上形如   Begin  ...这里是1000条数据...   E

使用工具:POI(JAVA),NPOI(.Net) 致谢博主 Crazy_Jeff 提供的思路 一.问题描述: 导出任务数据量近100W甚至更多,导出的项目就会内存溢出,挂掉. 二.原因分析: 1.每个进程在写Excel文件时,都是先将数据加载到内存,然后再将内存里面的数据生成文件:因此单个进程任务的数据量过大,将无法及时回收系统内存,最终导致系统内存耗尽而宕机. 2.导出中查询结果是一次性全部查询出来,占用大量系统内存资源. 三.优化方案思路: 1.将所有导出查询全部改成分页的方式查询: 2.

一.本文所涉及的内容(Contents) 本文所涉及的内容(Contents) 背景(Contexts) 解决方案(Solution) 搬迁步骤(Procedure) 搬迁脚本(SQL Codes) 注意事项(Attention) 疑问(Questions) 参考文献(References) 二.背景(Contexts) 有一个数据库大概在700G左右,需要从服务器A搬迁到服务器B,两台服务器网络传输速度可以达到8MB/s,怎么做才能更快的搬迁并且宕机时间最短呢? 数据库业务逻辑概述:这个数据库

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch

一.Parquet的组成 Parquet仅仅是一种存储格式,它是语言.平台无关的,并且不需要和任何一种数据处理框架绑定,目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些,可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配,并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式. 查询引擎: Hive, Impala, Pig, Presto, Drill, Tajo, HAWQ, IBM Big SQL 计算框架: MapReduce, Spark, Cascading, Crunch

在上一次的基础上加上了样式,以及中文列名 package com.tommy.fundation.util; import java.io.OutputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Set; import javax.servl

使用POI 的SXSSF (Streaming Usermodel API)生成较大的excel,同时开启压缩 import junit.framework.Assert; import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; import org.apache.poi.ss.usermodel.Row; import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet; import org.apache.poi.ss.usermodel.Workb

fscrawler是ES的一个文件导入插件,只需要简单的配置就可以实现将本地文件系统的文件导入到ES中进行检索,同时支持丰富的文件格式(txt.pdf,html,word...)等等.下面详细介绍下fscrawler是如何工作和配置的. 一.fscrawler的简单使用: 1.下载: wget https://repo1.maven.org/maven2/fr/pilato/elasticsearch/crawler/fscrawler/2.2/fscrawler-2.2.zip 2.解压: 

sqlserver2008中需要执行大文件的脚本,查询分析器中打不开,需要用到sql命令,开始使用osql命令 使用sqlcmd可以执行:在DOS中,调用sqlcmd命令,并使用对应选项    sqlcmd    -S  localhost -U sa -P 1   -i "c:\xxx\MySql.sql"

采集需求:比如业务系统使用log4j生成的日志,日志内容不断增加,需要把追加到日志文件中的数据实时采集到hdfs 根据需求,首先定义以下3大要素 l  采集源,即source——监控文件内容更新 :  exec  ‘tail -F file’ l  下沉目标,即sink——HDFS文件系统  :  hdfs sink l  Source和sink之间的传递通道——channel,可用file channel 也可以用 内存channel vi exec-hdfs-sink.conf agent1

前几天拿到了一个400多M的.csv文件,在电脑上打开要好长时间,打开后里面的数据都是乱码.因此,做了一个先转码再导入数据库的程序.100多万条的数据转码+导入在本地电脑上花了4分钟,感觉效率还可以.各位网友有更好的方法,请在留言中指点下,一起学习,多谢了. static void Main(string[] args) { ; string readerPath=@"C:\Users\Administrator\Desktop\readerDemo.csv"; string writ

首先第一步,我们找到一个空白列D输入公式“=A1&B1&C1”: 然后第二步,再选择下一空白列输入公式“=IF(COUNTIF(D:D,D1)>1,"重复","不重复")”: 第三步,选中D1列与E1列内容再拖拽至底部即可 另外,D列中内容存在多种重复数据需要对D列与F列进行筛选排列即可 如有问题可以留言,或者直接扫描下面二维码进行关注我的微信公众号进行留言 版权声明:本样板的所有内容,包括文字.图片,均为原创.对未经许可擅自使用者,本人保留追

全文转载自:jinshuaiwang的博客 目前处理Excel的开源javaAPI主要有两种,一是Jxl(Java Excel API),Jxl只支持Excel2003以下的版本.另外一种是Apache的Jakarta POI,相比于Jxl,POI对微软办公文档的支持更加强大,但是它使用复杂,上手慢.POI可支持更高的Excel版本2007.对Excel的读取,POI有两种模式,一是用户模式,这种方式同Jxl的使用很类似,使用简单,都是将文件一次性读到内存,文件小的时候,没有什么问题,当文件大的

1. Excel2003与Excel2007 两个版本的最大行数和列数不同,2003版最大行数是65536行,最大列数是256列,2007版及以后的版本最大行数是1048576行,最大列数是16384列. excel2003是以二进制的方式存储,这种格式不易被其他软件读取使用:而excel2007采用了基于XML的ooxml开放文档标准,ooxml使用XML和ZIP技术结合进行文件存储,XML是一个基于文本的格式,而且ZIP容器支持内容的压缩,所以其一大优势是可以大大减小文件的尺寸. 2. 大批

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

使用POI能够导出大数据保证内存不溢出的一个重要原因是SXSSFWorkbook生成的EXCEL为2007版本,修改EXCEL2007文件后缀为ZIP打开可以看到,每一个Sheet都是一个xml文件,单元格格式和单元格坐标均用标签表示.直接使用SXSSFWorkbook来到导出EXCEL本身就是POI为了大数据量导出而量身定制的,所以导出可以直接使用SXSSFWorkbook方式. 为了保险起见可以采用多Sheet的方式保证内存不溢出.需要注意的是Sheet名称不能重复:下载的时候需要定义好返回

zebra架构的缺点 文件存储方式的缺点 1. 一个文件如果特别大,这样会造成存储的问题.一台机器的磁盘也不可能存储特别大的文件 2. 该文件在查询.删除.修改的时候都会存在问题 3. 如果文件太多,管理起来特别不方便 4. 如果一个文件破坏了,那么将会造成文件的丢失,因为没有重用的文件 计算的缺点 1. 一级引擎在每台机器上都有计算程序,如果一个特别大的文件被2M的标准划分,这样可以分出很多个块.块越多,计算起来时间越多 2. 如果一级引擎的数据很多,那么一台机器中的内存中是放不下的.内存占据