http://my.oschina.net/songhongxu/blog/209951 一.内存溢出类型 1.java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space JVM管理两种类型的内存,堆和非堆.堆是给开发人员用的上面说的就是,是在JVM启动时创建:非堆是留给JVM自己用的,用来存放类的信息的.它和堆不同,运行期内GC不会释放空间.如果web app用了大量的第三方jar或者应用有太多的class文件而恰好MaxPermSize设置较小,超出了也会导致这块内存

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

使用非buffer 的sql 查询 比如pymysql 的 pymysql.cursor.SSCursion

JAVA 大数据内存耗用测试import java.lang.management.ManagementFactory;import java.lang.management.MemoryMXBean; public class MemoryTest { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { int row = 50_000; int column = 20; String[] data = ne

Visual Studio (VC) 内编写的Win32 程序由于数据大,内存溢出,即使转移到64位系统也不行.在国外网站上找到了答案. 原来,只需在project->property中的Linker->system使得Enable Large Addresses,这样就可以了.

但JAVA本身缺少相应的类库,需要硬编码才能实现结构化文件计算,代码复杂且可读性差,难以实现高效的并行处理. 使用免费的集算器可以弥补这一不足.集算器封装了丰富的结构化文件读写和游标计算函数,书写简单代码就能实现并行计算,并提供了易用的JDBC接口.JAVA应用程序可以将集算器脚本文件当做数据库存储过程执行,传入参数并用JDBC获得返回结果 下面举例说明集算器协助JAVA查询大文本的过程. 源数据sOrder.txt如下: 要查询起止时间是startDate.endDate之间,金额大于argA

相信有一定java开发经验的人或多或少都会遇到OutOfMemoryError的问题,这个问题曾困扰了我很长时间,随着解决各类问题经验的积累以及对问题根源的探索,终于有了一个比较深入的认识. 在解决java内存溢出问题之前,需要对jvm(java虚拟机)的内存管理有一定的认识.jvm管理的内存大致包括三种不同类型的内存区域:Permanent Generation space(永久保存区域).Heap space(堆区域).Java Stacks(Java栈).其中永久保存区域主要存放Class

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1月中旬,阿里云云栖社区 联合 博文视点 为大家带来十本技术书籍(机器学习.Java.大数据等).以下为书籍详情,文末还有福利哦! 书籍名称:Oracle数据库问题解决方案和故障排除手册 内容简介 <Oracle数据库问题解决方案和故障排除手册>提供了全面.实用的建议,以保证在复杂的生产环境中,能可靠且高效地运行Oracle 数据库. 七位主要的Oracle 专家对Oracle 12c.11g 和其他最近版本的Oracle 数据库汇集了一系列经过验证的解决方案.实践的例子以及循序渐进的技巧.每

如今随着环境的改变,物联网.AI.大数据.人工智能等,是未来的大趋势,而大数据是这些基石,万物互联,机器学习都是大数据应用场景! 为什么要学习大数据?我们JAVA到底要不要转型大数据? 好比问一个程序员为什么要学编程! 大数据技术是未来科技的必备技能,在外行看来大数据就是噱头,华而不实,对于大数据技术来说"先是看不见,再是看不上,最后是跟不上".做技术的一定要跟上时代,做精当下,看见未来! 大数据,人工智能,可以说绝对是未来十年社会发展的风向标.生存法则变了, 你再不懂这些就彻底晚了!

众所周知,很多语言技术已经在长久的历史发展中掩埋,这期间不同的程序员也走出的自己的发展道路. 有的去了解新的发展趋势的语言,了解新的技术,利用自己原先的思维顺利改变自己的title. 比如我自己,也都在往更高的技能走,我认为这是一个很聪明的想法,横向发展,拖宽自己的知识广度,未来或许就能把握更多的机遇! 所以做Java开发,除了Java还可以学什么?如何正确转型大数据,编程语言与大数据的关系? 企业级大数据项目的开发流程是:数据采集 → 数据清洗 → 数据存储 → 数据计算 → 数据分析 → 数

原文:解决 SqlServer执行脚本,文件过大,内存溢出问题 执行.sql脚本文件,如果文件较大时,执行会出现内存溢出问题,可用命令替代 cmd 中输入 osql -S 127.0.0.1,8433 -U sa -P sa -i d:\sql.sql ,-S 服务器名 -U 用户名 -P 密码 -i 文件地址,等待执行完毕即可 以上在sql2008R2下执行通过 如果数据库是 sql2008的 请将 osql 修改成为 sqlcmd 即可

大数据无疑是目前IT领域的最受关注的热词之一.几乎凡事都要挂上点大数据,否则就显得你OUT了.如果再找一个可以跟大数据并驾齐驱的IT热词,JAVA无疑是跟大数据并驾齐驱的一个词语.很多人在提到大数据的时候总会想到JAVA,那么JAVA与大数据到底是什么关系. JAVA是什么 一提起JAVA,大家都不陌生,Java是一门高级的网络编程语言,对于我们现在所用的软件及APP都是后台java编写出来的,对于大数据来说java是一门基础的工具类语言,Java语言具有功能强大和简单易用两个特征.Java语言

关于java服务端程序内存溢出的处理 java服务端程序内存溢出会产生jvm.log文件,此时程序会挂掉,无法正常处理业务,需要重启服务 思路: 当存在jvm.log这个文件的时候则触发clean_jvmlog.sh脚本删除jvm.log文件并重启对应的服务 1.添加触发器 vim /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf 加入如下选项 UserParameter=jvm_count,sudo /bin/find /home/yunva -name jvm.log|wc -l

莫名其妙,从去年年底开始,Python这个东西在中国,突然一下子就火起来了,直至现在,他的热度更是超越了java,成为软件工程师最为关注的话题.Python之所以能火起来,很大一方面是因为大数据.人工智能和机器学习越来越受人关注的原因,那么,伴随着Python的火热,他的薪资是否也相应的高了起来了呢?于是,针对这个话题,在今年暑假,我做了一个关于Python.java和大数据和安卓的工作岗位的调查. Java火了几十年,工作也是所有编程语言中最容易找的,这里面有很大一部分原因是由于安卓还得由Ja

用DataGridView无分页绑定一个几千条数据的查询,查询的时候界面直接卡死十几秒,用户体验非常不好,因此用异步操作解决界面卡死的问题原本场景:点击[查询]后,界面直接卡死优化场景:点击[查询]后,界面可以随意移动,感觉不到后台在做大量数据的读取和绑定 private void btnQuery_Click(object sender, EventArgs e) { // 查询按钮点击后,按钮文本由"查询"改为"加载中",并把按钮状态改为不可点击 btnQuer

许久不见的朋友请我吃饭,期间给我介绍他一个弟弟,说明年要毕业了,还不知道找啥工作,说有培训机构让他学VR.大数据什么的,不知道前景咋样,想咨询一下我.相信很多朋友面临毕业,都不知道该从事哪个行业,自己又有能力做哪些工作,很迷茫!他说你早九晚六,周末双休,工作轻松工资又不低,多好啊,能不能让弟弟也干你这行? 确实如他所说,笔者2008年毕业以后,从事软件行业至今9个年头了,算是对行业比较了解的. 你是否适合做程序猿?     程序猿的爱好 我们先来说一下程序猿的日常生活吧.一般软件公司的上班时间是

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在HDInsight中从Hadoop的兼容BLOB存储查询大数据的分析 低成本的Blob存储是一个强大的.通用的Hadoop兼容Azure存储解决方式无缝集成HDInsight.通过Hadoop分布式文件系统(HDFS)接口,完整的组件集合在HDInsight能够 在Blob存储数据的直接操作.在本教程中,学习怎样建立一个容器的Blob存储,然后在里面处理的数据. 在BLOB存储中存储的数据能够用于计算的HDInsight集群被安全地删除,而不会丢失用户数据. 注意: 该ASV://语法中不支持

大数据在近两年可算是特别火,有很多人都想去学大数据,有java转大数据的,零基础学习大数据的.但是大数据真的好学吗. 我们先来了解一下什么是大数据. 大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合.大数据技术,是指从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力.适用于大数据的技术,包括大规模并行处理(MPP)数据库,数据挖掘电网,分布式文件系统,分布式数据库,云计算平台,互联网,和可扩展的存储系统. 以下是大数据的定义 大数据由巨型数据集组成,这些数据集大小常超

Java的Executors框架提供的定长线程池内部默认使用LinkedBlockingQueue作为任务的容器,这个队列是没有限定大小的,可以无限向里面submit任务. 当线程池处理的太慢的时候,队列里的内容会积累,积累到一定程度就会内存溢出.即使没有内存溢出,队列的延迟势必会变大,而且如果进程突然遇到退出信号,队列里的消息还没有被处理就被丢弃了,那必然会对系统的消息可靠性造成重大影响. 那如何解决线程池的过饱问题呢?从队列入手,无外乎两种方法 增加消费者,增加消费者处理效率 限制生产者生产