基本思路就是,知道总数之后分割成2万一个数组进行查询,最后独立写入csv,避免数据过大导致溢出 速度还不错,在php7下,机器I5 8G内存,128G,SSD,52W多条,大概也就30秒,出来整个文件38.2M $per = 10000; 37秒 $per = 20000; 34秒 $per = 30000; 的时候速度最快29秒左右 $per = 40000;30-31秒 所以建议在30000步幅,比较好,我的环境是windows 32位,64位或许会更好 建议导入文件过多就zip压缩之后再下

关于内存映射的基本知识以及一些函数的原型说明,参考博客:http://blog.csdn.net/wcyoot/article/details/7363393 下面是我对于读取一个104M文件大小,使用内存映射和传统的读文件方法进行了时间上的对比,两种方法都从该文讲读取300000*34个浮点数. 测试环境:vs2010 #include<iostream> #include <cstringt.h> #include<vector> #include<windo

一.背景 2020年11月份的时候,我做过一个项目,涉及到网络文件,比如第三方接口提供一个文件的下载地址,使用java去下载,当时我全部加在到JVM内存里面,话说,单单是80M的下载单线程没问题,但是当时处于开发阶段,没注意到该问题,到了上线,同事负责测试,也没问题(主要的当时是4个人测试,也没发现内存泄漏问题,原因在于用户了少,占的内存也小),所以当时直接测试通过,并且上线. 客户那边进行验收测试,当时应该测试的人也不多,但是他们选择的文件100M以内的,而且是进行了一个,在等待是,又进行一个

1.导出sql文件 mysqldump  --column-statistics=0 -uusername -ppassword -hyour server ip --default-character-set=gbk  your DB  your table >F:\mysqldump\crawler_qichacha.sql 2.导入到数据库 source  F:\mysqldump\crawler_qichacha.sql

原文: http://nqdeng.github.io/7-days-nodejs/ ------------------------------------------------------------------------ 大文件拷贝 上边的程序拷贝一些小文件没啥问题,但这种一次性把所有文件内容都读取到内存中后再一次性写入磁盘的方式不适合拷贝大文件,内存会爆仓.对于大文件,我们只能读一点写一点,直到完成拷贝.因此上边的程序需要改造如下. var fs = require('fs'); f

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

1. java 读取大文件的困难 java 读取文件的一般操作是将文件数据全部读取到内存中,然后再对数据进行操作.例如 Path path = Paths.get("file path"); byte[] data = Files.readAllBytes(path); 1 2 这对于小文件是没有问题的,但是对于稍大一些的文件就会抛出异常 Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Required

来源 https://bbs.csdn.net/topics/390985048 分配一块大内存吧,要是一下申请不了64M那么大,就多申请几块小的,用个链表连起来.用FileStream类的方法读取文件内容. var strList:TStringList; begin strList:=TStringList.Create; strList.LoadFromFile('Filepath');//这样就读到内存中,保存在变量strList中了,要用的时候可以用strList.text取出 end

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

在处理大文件时,如果利用普通的FileInputStream 或者FileOutputStream 抑或RandomAccessFile 来进行频繁的读写操作,都将导致进程因频繁读写外存而降低速度.如下为一个对比实验. package test; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOExc

>>NIO中的内存映射 (1)什么是内存映射文件内存映射文件,是由一个文件到一块内存的映射,可以理解为将一个文件映射到进程地址,然后可以通过操作内存来访问文件数据.说白了就是使用虚拟内存将磁盘的文件数据加载到虚拟内存的内存页,然后就可以直接操作内存页数据.我们读写一个文件使用read()和write()方法,这两个方法是调用系统底层接口来传输数据,因为内核空间的文件页和用户空间的缓冲区没有一一对应,所以读写数据时会在内核空间和用户空间之间进行数据拷贝,在操作大量文件数据时会导致性能很低,使用内

在处理大文件时,如果利用普通的FileInputStream 或者FileOutputStream 抑或RandomAccessFile 来进行频繁的读写操作,都将导致进程因频繁读写外存而降低速度.如下为一个对比实验. package test; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.IOExc

林炳文Evankaka原创作品.转载请注明出处http://blog.csdn.net/evankaka 摘要:本文主要讲了java中内存映射的原理及过程,与传统IO进行了对比,最后,用实例说明了结果. 一.java中的内存映射IO和内存映射文件是什么? 内存映射文件非常特别,它允许Java程序直接从内存中读取文件内容,通过将整个或部分文件映射到内存,由操作系统来处理加载请求和写入文件,应用只需要和内存打交道,这使得IO操作非常快.加载内存映射文件所使用的内存在Java堆区之外.Java编程语言

用MapViewOfFile处理大文件时,如果文件过大,如400M,则无法一次性映射入内存,否则会出现1132错误,即内存不足.原因可能为操作系统无法找到连续的内存.因此需要通过分页的方式,逐页将文件内容映射到内存. 相关资料: LPVOID MapViewOfFile(HANDLE hFileMappingObject, DWORD dwDesiredAccess, DWORD dwFileOffsetHigh, DWORD dwFileOffsetLow, DWORD dwNumberOfB

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

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

内存映射文件能让你创建和修改那些因为太大而无法放入内存的文件.有了内存映射文件,你就可以认为文件已经全部读进了内存,然后把它当成一个非常大的数组来访问.这种解决办法能大大简化修改文件的代码.fileChannel.map(FileChannel.MapMode mode, long position, long size)将此通道的文件区域直接映射到内存中.注意,你必须指明,它是从文件的哪个位置开始映射的,映射的范围又有多大:也就是说,它还可以映射一个大文件的某个小片断. MappedByteB

当出现HeapDumpOnOutOfMemoryError错误时,我们需要分析原因,下面的程序就是模拟这个错误并导出dump文件,好让你分析 GcTest.java package gc; public class GcTest { private static final int _1MB= 1024 * 1024; //约1m public static void main(String[] args) { //总共约8m多,堆大小设置不超过8388608B即8.388608m就会内存溢出,

引言 文件操作是应用程序最为基本的功能之一,Win32 API和MFC均提供有支持文件处理的函数和类,常用的有Win32 API的CreateFile().WriteFile().ReadFile()和MFC提供的CFile类等.一般来说,以上这些函数可以满足大多数 场合的要求,但是对于某些特殊应用领域所需要的动辄几十GB.几百GB.乃至几TB的海量存储,再以通常的文件处理方法进行处理显然是行不通的.目前,对 于上述这种大文件的操作一般是以内存映射文件的方式来加以处理的,本文下面将针对这种Win

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