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

http://dreamway.blog.51cto.com/1281816/1151886 linux传输大文件

java读大文件最快性能 完全引用自: 几种读大文件方法的效率对比测试 据说1.88g只要5秒左右,未亲测. /** * 读大文件 * BufferedReader + char[] * @throws IOException */ public static void readFile1() throws IOException{ long start = System.currentTimeMillis(); BufferedReader br = new BufferedReader(ne

Linux 查看大日志文件1.使用 less 命令 less filename 但是使用上述命令的坏处是,默认打开的位置在第一行,并且当切换到实时滚动模式(按 F ,实现效果类似 tail -f 效果 )或者想要滚动到最底部的时候(按 G ),会卡在计算行数一段时间.如果卡的时间比较长的话,可以直接按 Ctrl + c ,取消计算行数.我更推荐打开文件的时候使用 -n :不计算行号(打开大文件的时候很有用).   less  -n file    less  +G -n   file  // 打

linux下采用先分割后合并的策略处理大文件 第一步:分割文件 split split 参数:-a, --suffix-length=N     指定输出文件名的后缀,默认为2个-b, --bytes=SIZE           指定输出文件的字节数-C, --line-bytes=SIZE   每一输出档中,单行的最大 byte 数-d, --numeric-suffixes   使用数字代替字母做后缀-l, --lines=NUMBER      按照行数分割文件 例:[root@10.1

查询大文件du -h --max-depth=1 查询指定目录下面的文件大小du -h --max-depth=1 /path 使用find命令查找大于200M文件 find / -type f -size +200M 查询大于200M且去除不必要的文件的具体大小find / -type f -size +200M 2>/dev/null|xargs du -shm 按照大小排序find / -type f -size +200M 2>/dev/null|xargs du -shm|sort

一.环境说明 某次项目需求中,在Linux上有批文本文件,文件文件都有几个G大,几千万行的数据.无论在Linux和Windows打开这么大的文件,基本上打开要卡半天,更别说编辑. 因此想到使用split命令对大文件进行切割,再分隔取其中的字段,最后导出文件(保留有用的字段). 二.split常用命令参数 -a. --后缀长度=N生成长度为N的后缀(默认值2) --附加后缀=后缀向文件名附加附加后缀 -b. --bytes=大小每个输出文件放置大小字节 -C. --line bytes=每个输出文

测试服务器用久了,如果没有运行自动清除日志的脚本,会导致硬盘空间不足,应用.数据库.环境等启动不了: 如果你对系统不是特别熟悉,就无法知道那些占用空间的日志或缓存文件在哪里,这时,我们就可以利用查找大文件命令来找到可以清除的文件. 查看磁盘命令有: df  -h                                  查看当前磁盘总量.剩余.已用 du -sh                                查看当前文件大小 du -h   或者   du -m     

查看磁盘使用情况:df -h [root@iZwz9gs2zseivevv1k5vnkZ /]# df -h Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on /dev/vda1 126G 111G .9G % / devtmpfs .8G .8G % /dev tmpfs .8G .8G % /dev/shm tmpfs .8G 310M .5G % /run tmpfs .8G .8G % /sys/fs/cgroup tmpfs .6G .6G % /r

POI的三个目录 usermodel 包含很多类,方便用户使用,但是占用内存大 eventusermodel 使用xml的SAX事件解析,XSSFReader创建时必须使用OPCPackage,pkg这个对象是通过OPCPackage.open(File或者inputStream)创建出来的, 这个过程是将excel文件解析成了xml文档(?),对于一个50M的excel占用内存达到500M左右. 后面解析这个xml时才用到SAX事件, streaming如何用?? 阿里开源工具 https:/

有时候我们的文件比较大,比如几十G,甚至上百G.这么大的文件怎么查询呢? 有很多种方法都可以实现,这儿选择用 cat 这个命令实现. 先来看看 cat 的介绍 cat 有个对应的命令 tac,cat反着写,cat是从文件开头查找,tac是从文件结尾开始查找. 查询某个字符串在文件中出现的前10次,只匹配该字符串行. 命令: cat -n 文件名 | grep '查询字符串' | head -n 10 查询某个字符串在文件中出现的最后10次,只匹配该字符串行 命令: cat -n 文件名 | gr

使用的命令为: split --bytes 500M --numeric-suffixes --suffix-length=3 foo foo_ 其中 --bytes 为小文件的大小, --suffix-length 为小文件的序号是几位的 , foo 原始文件名,foo_ 为小文件名,他会自动生成foo_001 这样的小文件.这种方法分割的小文件不能保证分割处单行数据的完整性

1.分拆为多个文件的命令: cat workspace_2018.tar.gz | split -b 1G - workspace_2018.tar.gz. 命令解释: workspace_2018.tar.gz     是待下载的10G文件 拆分成1G的小文件 workspace_2018.tar.gz. 是拆分后文件的前缀,默认分拆后文件名称为workspace_2018.tar.gz.ab,ab,ac....类推 2.下载多个小文件 sz workspace_2018.tar.gz.a*

du -h --max-depth=1

由于从配置文件中读取到的路径名的最后多了个0x0A,害我折腾了半天. 提示也很奇葩: I/O warning : failed to load external entity 关键是从这个提示看不出是路径错误了.

使用tar命令进行压缩,使用split进行切割 压缩并分割: tar -zcvf - admin- |split -b 100m -d admin-.tar.gz 解压: 先合并成tar包在解压 cat admin-.tar.gza* > admin.tar.gz tar xvf admin.tar.gz

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

//FileOutputStream public class FileOutputStreamDemo { /**字节流:适用于任何文件,以字节为单位,进行读写操作  *字节流操作步骤:  *1.创建文件对象  *2.创建字节流  *3.读写操作  *4.关闭流  */ //字节流(写操作) public static void main(String[] args) { String messageString = "hello world";  byte[] bytes = me

这里说的大文件指大小超过4G的文件. 在32位环境下,linux默认打开.读.写超过4G的文件会返回错误.定义如下宏可以突破这个限制,对read/write和fread/fwrite同时有效. 注意它必须定义在所有头文件之前. #ifndef _FILE_OFFSET_BITS #define _FILE_OFFSET_BITS 64 #endif 或者在编译时添加如下参数: -D_FILE_OFFSET_BITS=64-D_LARGEFILE_SOURCE 或者使用函数fopen64,但是该函

一个执着于技术的公众号 日常工作中需要对日志文件进行分析,当日志文件过大时,Linux中使用vim.cat.grep.awk等这些工具对大文件日志进行分析将会成为梦魇,具体表现在: 执行速度缓慢,文件内容需要加载到内存中,涉及大量的磁盘读: 耗费资源过多,一个4G空间的日志文件需要至少4G的内存,更大的呢? 内容难以复用,分析过滤文件时会用管道对输出文件进行处理,大文件下难以复用: 文件传输困难,大文件需要传输给其他人进行分析,文件太大,全量传输带宽耗费大. 1 查阅大文件之痛 大数据离线处理框

linux系统加快大文件的写入速度 setvbuf进行优化内存IO