[推荐] 「学与玩」使用分页方式读取超大文件的性能试验 [问题点数:20分,结帖人conmajia]

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黄花 2012年1月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
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进士 2012年 总版技术专家分年内排行榜第十
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金牌 2012年3月 总版技术专家分月排行榜第一
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微软MVP 2013年7月 荣获微软MVP称号
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红花 2017年1月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
2016年11月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
2012年3月 .NET技术大版内专家分月排行榜第一
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java读写文件,读超大文件
一直在处理爬虫,经常能遇到读写<em>文件</em>的操作,很多时候都是读写<em>超大</em><em>文件</em>,记录如下: 一、读<em>文件</em>     import java.io.BufferedOutputStream;     import  java.io.BufferedReader;     import java.io.File;     import java.io.FileOutputStream;    import
C#谈文件操作NO2(大文件拷贝)
上一篇介绍了<em>文件</em>的一些基本操作,介绍了<em>文件</em>的加密操作。这一篇介绍一些<em>文件</em>流的操作 <em>文件</em>流类FileStream实现大<em>文件</em>拷贝 大<em>文件</em>拷贝之所以用<em>文件</em>流来进行拷贝,主要是由于如果用File静态类来执行拷贝就是将整个<em>文件</em>整体传输,对于一个好几个G的大<em>文件</em>会造成内存占用大,运行慢,效率不高。所以用到<em>文件</em>流拷贝。<em>文件</em>流拷贝可以设置拷贝的二进制流缓冲区的大小,然后根据缓冲区的大小来一点一点拷贝,就类似与
QT之大容量文本文件操作
在进行一个50M、包含约20000行的txt<em>文件</em>进行操作时,采用了两种<em>方式</em>:a、qfile<em>读取</em><em>文件</em>信息,利用qsqlquery.exec方法写入数据库,将txt的信息全部存入qslite花了1个多小时。b、qfile<em>读取</em><em>文件</em>信息,定义qsqlquery对象q,执行q.transaction,q.exec操作所有数据,执行q.commit,所有数据的存储花了不到2分钟。Qt中提高sqlite的读写速...
BufferedWriter与BufferedReader读写大文件的简单尝试
需求:我要人工分析文本编辑器打不开的很大的文本log(500M左右),分析里面的内容,找bug解bug。 要分析的是log<em>文件</em>,筛查里面的内容,最好能以行为单位来<em>读取</em>。所以这里没有用BufferedInputStream,先<em>使用</em>BufferedReader写了个小工具。解完bug回过头来分析,如果我要<em>读取</em>的是<em>超大</em>的<em>文件</em>呢? 看博客上有关于java处理大<em>文件</em>效率的文章http://blog.
第一次写-如何用SAX高效解析超大XML文件
最近用到xml<em>文件</em>想把它<em>读取</em>之后存到数据库里面,但是在网上找了一些方法,发现不是会出现<em>文件</em>过大导致堆溢出的问题,就是效率太低,几百万条数据需要好几个小时甚至一两天,于是我就捉摸着自己写了一个。是用SAX解析的,存储的数据库为SQLserver2012,最终对于将近3个G包含几百万条数据 的xml<em>文件</em>,解析时间大概二三十分钟吧,效率还可以,当然还有待改进,没有用到多线程的方法,毕竟是初学者,很多东西都是自己瞎捉摸的,希望大家多多指点。
超大TIF文件(包括BIGTIFF)读写代码
自己写的<em>超大</em>TIFF<em>文件</em>读写,亲测可以读写2G以上的TIFF<em>文件</em>。支持BIGTIFF格式<em>文件</em>读写。
如何提高perl处理大文件的效率
Perl最常用的功能之一是处理文本,它内嵌的强大正则表达式是其他语言难以匹敌的,然而,如果<em>使用</em>不当,在处理大<em>文件</em>时(例如我这里的应用程序产生的日志,每天加起来有好几个G),效率会非常底下。下面我总结几个处理这些大<em>文件</em>提高效率的规律,欢迎大家补充: 1)处理文本<em>文件</em>,一般是逐行读入,在这样的循环里,绝不要<em>使用</em>外部shell命令,例如,假如要将分析内容写往其他<em>文件</em>,那么该老老实实的<em>使用</em>per
Python多线程与单线程处理大文件性能差异【附图】
今天写了一段Python多线程处理<em>文件</em>的代码,用以比较单线程和多线程在处理较大<em>文件</em>时的速度差异 代码解释: 1-3行:导入需要用到的模块os,threading,ctime 4-11行:从列表list中取得<em>文件</em>名,并计算出该<em>文件</em>的行数 15-22行:取得当前工作路径下的所有<em>文件</em>,并从中筛选出txt<em>文件</em> 28-33行:创建线程 34-35行:调用start()函数
如何读取超大容量文本txt文件
awk -F% 'NR==100000,NR==200000  {print $0}' 2014-6-4-2.log>log2
读取文件CSV
    read_csv中有个参数chunksize,通过指定一个chunksize分块大小来<em>读取</em><em>文件</em>,返回的是一个可迭代的对象TextFileReader,IO Tools 举例如下:pd.readcsv 的chunksizeIn [138]: reader = pd.read_table('tmp.sv', sep='|', chunksize=4)In [139]: readerOut[13...
c#语言用XmlReader解析超大XML文件
用XmlReader解析xml<em>文件</em>不用提前将内容加载到内存,而是逐行<em>读取</em>,减少内存占用,其高效率,能够有效<em>读取</em><em>超大</em>xml<em>文件</em>。废话少说,直接上代码! xml<em>文件</em>格式样例:
有限内存读取超大数据
1.1https://www.kaggle.com/c/talkingdata-adtracking-fraud-detection/discussion/561051.2https://blog.csdn.net/xingkong_dahai/article/details/77140918分块<em>读取</em>完后,对int,float和object进行修改类型,可以节省很多内存,然后再保存成pickle文...
强悍的 Python —— 读取文件
Python 环境下<em>文件</em>的<em>读取</em>问题,请参见拙文 Python 基础 —— <em>文件</em> 这是一道著名的 Python 面试题,考察的问题是,Python <em>读取</em>大<em>文件</em>和一般规模的<em>文件</em>时的区别,也即哪些接口不适合<em>读取</em>大<em>文件</em>。1. read() 接口的问题f = open(filename, 'rb') f.read()我们来<em>读取</em> 1 个 nginx 的日至<em>文件</em>,规模为 3Gb 大小。read() 方法执
PHP操作读取超大文件的FileReader类
PHP操作<em>超大</em><em>文件</em>的封装类,SplFileObject配置<em>文件</em>操作函数,经多次测试,总结出效率最高的<em>方式</em>;实现在截取指定行slice()、获取前N行head()、获取末尾N行tail()和返回大<em>文件</em>的总行数lines()等方法
JAVA读大数据量Excel
JAVA读大数据量Excel,对Excel各种类型的单元格数据进行分类处理,最后封装到一个类中。 只需要传入Excel<em>文件</em>即可进行逐行<em>读取</em>内容
Java实现zp大文件解压、合并、复制、删除(30万文件大约2个小时)
程序测试可用,直接解压导入到工程就可以,bat<em>文件</em>跟shell<em>文件</em>是用于在window跟linux上直接执行的脚本 我把开发的配置文档附上: 1.程序为定时任务,任务执行时间在bin目录下的配置<em>文件</em>mergeFilleUtil.properties中配置,在配置<em>文件</em>中,TASK_PERIOD表示任务执行时间间隔,单位为妙,如一天的时间间隔配置是86400,TASK_BEGIN_HOUR表示任务开始的小时时间,比如9点,TASK_BEGIN_MINUTE表任务开始的分钟,比如30分。 2. 程序用log4j记录日志,日志分正常信息跟错误信息两个级别,日志<em>文件</em>存放在log4j<em>文件</em>夹下。考虑到<em>文件</em>很多,日志解压、移动<em>文件</em>每解压、移动1000个记录一次,合并、删除<em>文件</em>每合并、删除50000个记录一次, 3. 启动任务前需配置<em>文件</em>解压合并的路径,本程序需配置的路径如下: 1). PROVINCE_DIR:原始<em>文件</em>存放的路径,必须配置到省的上一级路径,比如存放安徽省的<em>文件</em>路径为E:\test\rootfile\anhui,那么<em>文件</em>的路径必须配置为E:\test\rootfile,否则不能正确显示合并结果; 2). UN_ZIP_PATH:存放解压后的<em>文件</em>的路径; 3). OUT_PATH:存放合并后的<em>文件</em>路径; 4). DONE_FILE_PATH:存放已经解压处理过的<em>文件</em>; 5). DELETE_PATH:配置程序运行结束后欲删除<em>文件</em>的路径,如想删除多个<em>文件</em>夹下的<em>文件</em>,路径之间用逗号隔开,勿加空格,比如:E:\test\rootfile,E:\test\unZip; 4. 注意事项: 本解压合并程序处理<em>文件</em>的逻辑如下: 程序每次解压都去PROVINCE_DIR<em>文件</em>下去解压,将解压后的<em>文件</em>存放到UN_ZIP_PATH下,之后程序启动合并程序合并UN_ZIP_PATH下<em>文件</em>,将合并后的<em>文件</em>按照省份名称存放到OUT_PATH,一个省一个<em>文件</em>。当解压合并结束后,程序将PROVINCE_DIR路径下的<em>文件</em>移动到DONE_FILE_PATH下,并且删除PROVINCE_DIR跟UN_ZIP_PATH下<em>文件</em>,这样保证程序每次运行PROVINCE_DIR<em>文件</em>夹下的<em>文件</em>跟UN_ZIP_PATH下的<em>文件</em>都是最新未处理过的,避免了不断判断<em>文件</em>历史记录所带来的大量时间消耗。 所以为了保证<em>文件</em>解压跟合并的正确性,必须配置好DELETE_PATH路径下的<em>文件</em>,否则合并后的结果是不准确的。
java——io处理大文件
Java读写大文本<em>文件</em>(2GB以上) 如下的程序,将一个行数为fileLines的文本<em>文件</em>平均分为splitNum个小文本<em>文件</em>,其中换行符'r'是linux上的,windows的java换行符是'\r\n': package kddcup2012.task2.FileSystem; import java.io.BufferedInputStream; import
Java对大文件的高效读取方法
1、<em>文件</em>流   现在让我们看下这种解决方案——我们将<em>使用</em>java.util.Scanner类扫描<em>文件</em>的内容,一行一行连续地<em>读取</em>: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 FileInputStream inputStream = null;
用pandas读取文件
<em>读取</em>上GB大<em>文件</em>的<em>方式</em>有很多,但是并不是都有像pandas这样强大的数据清洗功能。数据太大是,可以分块处理,及时手动删除内存,最后在合并数据。   今天在<em>读取</em>一个<em>超大</em>csv<em>文件</em>的时候,遇到困难: 首先<em>使用</em>office打不开 然后在python中<em>使用</em>基本的pandas.read_csv打开<em>文件</em>时:MemoryError 最后查阅read_csv文档发现可以分块<em>读取</em>。 read_csv...
【python】生成器读取文件
#500G, 特殊 一行 def myreadlines(f, newline): buf = &quot;&quot; while True: while newline in buf: pos = buf.index(newline) yield buf[:pos] buf = buf[pos + len(newline):] chunk = f.rea...
文件">用Python处理"大"XLS文件
权当学习Python练手用的.数据来data.gov.uk,大小有58.4MB <em>文件</em>都是些什么内容?’Accident_Index’, ‘Location_Easting_OSGR’, ‘Location_Northing_OSGR’, ‘Longitude’, ‘Latitude’, ‘Police_Force’, ‘Accident_Severity’, ‘Number_of_Veh
C++ 读写大文件代码
可<em>读取</em>大于4G的<em>文件</em>,测试<em>文件</em>尾vs2013安装包,大小为7.08G。程序为64bit。const char FILE_RD = "d:\\vs2013.iso"; const char FILE_WR = "d:\\vs2013_bak.iso"; const size_t WR_SIZE = 1024*1024*100;//每次读写的大小,此处为1G void hugefile_rw()
fseek读取文件最后几行
fseek<em>方式</em>是最为普遍的<em>方式</em>,它不需要将<em>文件</em>的内容全部读入内容,而是直接通过指针来操作,所以效率是相当高效的。在<em>使用</em>fseek来对<em>文件</em>进行操作时,也有多种不同的方法,效率可能也是略有差别的,下面是常用的两种方法: 方法一 首先通过fseek找到<em>文件</em>的最后一位EOF,然后找最后一行的起始位置,取这一行的数据,再找次一行的起始位置, 再取这一行的位置,依次类推,直到找到了$num行。
mysql 分页查询limit中偏移量offset过大导致性能问题
      在业务中经常会遇到关于<em>分页</em>的需求,这就会经常会用到MySQL中的limit offset,rows来分段取出每页中需要的数据。但是当数据量足够大的时候,limit条件中的偏移量offset越大就越会导致<em>性能</em>问题,导致查询耗时增加严重。先看一下测试: -- 本地库中只有二百多万条数据,访者可以在本地将数据写入到千万条做测试。效果会更明显 select count(*) from no...
Python读取大型文本
出来公司实习,第一次接触到比内存还大的数据,<em>读取</em>过程中经常遇到memoryError错误,所以研究了一下Python的大<em>文件</em><em>读取</em><em>方式</em>。 我们谈到“文本处理”时,我们通常是指处理的内容。Python 将文本<em>文件</em>的内容读入可以操作的字符串变量非常容易。<em>文件</em>对象提供了三个“读”方法: .read()、.readline() 和 .readlines()。可以通过设置参数来控制<em>读取</em>的长度(字节)。 ....
Dom4j处理超大XML文件文件
源码:https://github.com/jimzhou2015/dom4j-big-xml相关原理:     边<em>读取</em>部分<em>文件</em>内容,匹配,处理匹配内容,缓存后面不匹配内容,再继续<em>读取</em><em>文件</em>,不匹配内容+这次内容匹配,继续相同处理,直到<em>文件</em>处理完成。...
老旧话题:PHP 读取超大文件
作为一名常年深耕curd的PHPer,关注内存那是不可能的,反正apache或者fpm都帮我们做了,况且运行一次就销毁,根本就不存在什么内存问题。然而偏偏就有些个不开眼的...
java读取excel之xlsl超大文件
数据量小的,可以<em>使用</em>普通api来做, 但是当数据量非常大时,普通的就不行了,不过我的这个代码可以完美解决此问题
Dom4j按流的方式读取超大文件
本文<em>使用</em>Dom4J<em>读取</em><em>超大</em>XML<em>文件</em>,并保持很小的内存占用量。适用于不需要将XML全部内容驻留在内存,处理一部分就扔掉一部分的情况。 [code=&quot;java&quot;] public class Dom4jSaxReaderSimpleExample implements ElementHandler { public void start(File file) throws Docu...
Java 读取较大数据的excel文件
记录一下<em>使用</em>poi<em>读取</em>大数据excel<em>文件</em>踩的坑 介绍 Java 有2个jar包可以操作excel<em>文件</em>,分别是jxl和poi; jxl这个jar包只能<em>读取</em>excel2003年的<em>文件</em>(<em>文件</em>后缀为.xls),而poi这个jar包excel2003(<em>文件</em>后缀为.xls)和excel2007(<em>文件</em>后缀为.xls)的<em>文件</em>都可以<em>读取</em>。 问题 我是用的是poi这个jar包,对excel进行<em>读取</em>;  ...
Java处理100万行超大Excel文件秒级响应
由于项目需要对大量Excel数据进行输入输出处理,在<em>使用</em>JXL,POI后发现很容易出现OOM,最后在网上找到阿里的开源项目EasyExcel能很快速的<em>读取</em>写入<em>超大</em>Excel<em>文件</em>。经过大量的调试优化,现通过JAVA生成104万行20列的数据并写入到Excel<em>文件</em>的Sheet中只需要70秒的时间。
C语言---超大文本文件排序
代码功能:将<em>超大</em>文本<em>文件</em>里的整数排序(<em>文件</em>排序)。 实现思路: 1.向一个源文本<em>文件</em>输入大量的整数 2.定义一个用于做计数器的数组,源<em>文件</em>里最大的整数为数组的下标,而每个元素里存储的值就是用于记录当前这个下标(文本里的整数)出现的次数,若次数为0,则说明文本里没有这个整数。 3.最后打开另一个文本,用循环将数组的下标从小到大一一输入 代码实现: #include #
如何用MATLAB读取大文本文件
MATLAB如何<em>读取</em>大文本<em>文件</em>分析 –读大文本关键函数–:textread, textscan 1 textread函数 语法: [A, B, C, …] = textread(filename, format) [A, B, C, …] = textread(filename, format, N) […] = textread(…, param, val...
[HTTP那些事]超大JSON文本
如果有1M的JSON文本应该如何来解析?1M的JSON String,不管用GSON,fastjson,jackson,估计都要OOM了吧。本来我想说200M的JSON数据的,想想这太坑了,就改说1M了。答案,用JsonReader读流。
JAVA高效读取文件
java<em>读取</em><em>文件</em>行的标准<em>方式</em>是从内存中<em>读取</em>,这意味着当我们<em>读取</em>几g的大<em>文件</em>时,会抛出异常OutOfMemoryError; so ,把<em>文件</em>所有的内容都放在内存中很快会耗尽可用内存——不论实际可用内存有多大,这点是显而易见的。所以,这里给出一种方案: 行迭代;我们只需要遍历<em>文件</em>的每一行,然后做相应的处理,处理完之后把它扔掉。现在让我们看下这种解决方案——我们将<em>使用</em>java.util.Scanner类扫
玩树莓派几天的简单心得
真的特别特别适合学习linux kali 是xfce的 raspberry是lxde的 ubuntu mate 是 mate 的玩了三个系统,一不小心就体验到了三种不同的桌面风格,我最终选择了lxde
GBT 12642-2013 工业机器人 性能规范及其试验方法
GBT 12642-2013 工业机器人 <em>性能</em>规范及其<em>试验</em>方法
JSON使用案例--一次性解析比较大的json文件
目前在做数据交互的功能时,由于双方交互的格式为Json格式,生成的数据都存储在文本<em>文件</em>中,当数据量少的时候,对应的网上的教程很多。目前针对于数据量较大时,写的一个方法。 代码中<em>使用</em>到的jar包为gson-2.1.jar:http://download.csdn.net/detail/dong945221578/8621163 代码中<em>使用</em>到的json样例: * 解析Json<em>使用</em>到的
C# 读取文件 (可以读取3GB大小的txt文件
在处理大数据时,有可能 会碰到 超过2GB大小的<em>文件</em>,如果通过 记事本 或 NotePad++去打开它,会报错,读不到任何<em>文件</em>。 如果你只是希望<em>读取</em>这<em>文件</em>中的前几行,怎么办,下面的工具会帮您解决这个问题. 而且<em>读取</em>时间很快。 截图: 工具下载地址: http://pan.baidu.com/s/1y34wt      (15KB左右, 备注:要运行这个工具,需要您的机器已装过
Python读取大容量的csv文件
python按行遍历一个大<em>文件</em>: with open('filename') as file:     for line in file:         do_things(line) 结合下文的block,读几行是没压力了,但存成csv的时候各种奇葩问题,什么str和byte的编码问题啦,什么csv一打开是各种奇葩的整数啦…… 如何用python处理非常大的csv和x
Java 高效读取大数据文件—最优方法
数据背景,一个<em>文件</em>大小>=10G,每一行都是一个json对象数据 如下: {"id":"C0D962","time":"2015-09-01 23:59:54","lon":"113.534","lat":"22.214",……} 高效<em>读取</em>的方法: 方法一:       readLine()占用总时间的80%,<em>使用</em>BufferedReader,每次读入5M数据.减少IO.如:
Dom4j里的sax方式和dom方式处理大xml文件性能对比
解析xml常用技术有两种,一种是dom,一种是sax,两者区别如下: 我们常用Dom4j框架去解析xml,Dom4j解析xml底层实现有两种<em>方式</em>:一种是Dom4j_dom<em>方式</em>,另一种为Dom4j_sax<em>方式</em>, <em>性能</em>实验,两种<em>方式</em>同时去解析一个4M的xml<em>文件</em>, XML<em>文件</em>如下: 张三 18
android 读取本地超大图片
# android 如何<em>读取</em>本地<em>超大</em>图片 1、 首先是<em>读取</em><em>文件</em> 获取图片宽高(但不获取图片,很关键)。 ``` android public static Bitmap getimage(String srcPath,int size) { // 该对象为图片缩放操作对象 BitmapFactory.Options newOpts = new BitmapF
POI读取Excel大文件.rar
POI处理Excel大<em>文件</em>的问题和解决方法 来自 http://itindex.net/detail/52291-poi-excel-%E6%96%87%E4%BB%B6
pandas读取超大文件
pandas<em>读取</em>大于内存的<em>文件</em> 方法1, 设置chunksize, 分块<em>读取</em> chunksize = 10 ** 6 for chunk in pd.read_csv(filename, chunksize=chunksize): process(chunk) 方法2, <em>使用</em>iterator, 但是也需要设置chunksize chunkSize...
python+lxml解析大XML文件(100M+)
用lxml解析类似于下面的infile.xml<em>文件</em>
PHP读取大excel文件
这里用的是python来做中转 python代码为: # -*- coding: utf-8 -*- import sys import xlrd import json file = sys.argv[1] sheet_name = sys.argv[2] #print(file) data = xlrd.open_workbook(file) for ws in dat
Linux下打开超大文件方法
Linux下打开<em>超大</em><em>文件</em>方法 在Linux下用VIM打开大小几个G、甚至几十个G的<em>文件</em>时,是非常慢的。 这时,我们可以利用下面的方法分割<em>文件</em>,然后再打开。 1 查看<em>文件</em>的前多少行 head -10000 /var/lib/mysql/slowquery.log > temp.log 上面命令的意思是:把slowquery.log<em>文件</em>前10000行的数据写入到temp.log<em>文件</em>中。
用Python读取文件(上)
通常我们在<em>读取</em><em>文件</em>的时候,会用到read(), readline(), readlines()。 通常可能会有这样的用法: def test1(): with open("/tmp/test.log", "r") as f: print f.read() 或者 def test2(): f = open("/tmp/test.log", "r"
python快速读取非常大的文件
<em>读取</em>大<em>文件</em>是我们平时经常会遇到的问题,我这里给出两个比较好的解决方案。第一种with open(&quot;test.txt&quot;) as f: for line in f: #do something with data这种做法非常的简单。这个代码在打开<em>文件</em>的过程中,不会一次性<em>读取</em>全部<em>文件</em>,而是采用每次<em>读取</em>一行的<em>方式</em>,类似于buffer机制。当然我们也可以自己去实现一个buffer,然后
按块读取文件
大<em>文件</em>,如4G大小,不能像普通<em>文件</em>那样一次读入内存中,因此需要按块<em>读取</em><em>文件</em>,然后进行处理。典型用例,如在外部排序中,需要对大<em>文件</em>进行按块<em>读取</em>。 C实现按块<em>读取</em> FILE *fp; fp=fopen("bigfile.txt","rb"); int strNum; char buffer[100];//每块大小 while((strNum=fread(buffer,sizeof(char),10
利用ultraedit打开超大文件 G以上级别的简单配置
要想打开很大的<em>文件</em>,你要进行一下简单的配置:高级——配置——临时<em>文件</em>——
Solr中使用游标进行深度分页查询以提高效率(适用的场景下)
通常,我们的应用系统,如果要做一次全量数据的<em>读取</em>,大多数时候,采用的<em>方式</em>会是<em>使用</em><em>分页</em><em>读取</em>的<em>方式</em>,然而 <em>分页</em><em>读取</em>的<em>方式</em>,在大数据量的情况下,在solr里面表现并不是特别好,因为它随时可能会发生OOM的异常,在solr里面 通过rows和start参数,非常方便<em>分页</em><em>读取</em>,但是如果你的start=1000000 rows=10,那么solr里面会将前面100万元数据的索引信息<em>读取</em>在内存里面,这样以
java处理excel-xlsx格式大文件的解决方案
https://www.cnblogs.com/scw2901/p/4378424.html1、第一次<em>读取</em>7M左右的ecxel<em>文件</em>,<em>使用</em>poi 库实现,参考了下面的博文。   http://www.cnblogs.com/chenfool/p/3632642.html    <em>使用</em>上面的方法在 下面WorkbookFactory.create()这里会出现内存溢出的错误,将eclipse的参数调整为...
C# FileStream复制大文件
FileStream缓冲<em>读取</em>和写入可以提高<em>性能</em>。每次复制<em>文件</em>的一小段,以节省总内存开销。当然,本机复制也可以采用.NET内部的System.IO.File.Copy方法。 FileStream<em>读取</em><em>文件</em>的时候,是先讲流放入内存,经Flash()方法后将内存中(缓冲中)的数据写入<em>文件</em>。如果<em>文件</em>非常大,势必消耗<em>性能</em>。特封装在FileHelper中以备不时之需。强制类型转换,如果<em>文件</em>很大,比如4G,就会
超大图片的储存/处理/显示
大图是指那种G级别,目前测试<em>使用</em>的图片大概是几万乘几万像素的灰度图。也就是其大小内存还是可以读入,但是需要对数据结构进行设计来达到优化<em>使用</em>的目的。 对于那些图片本身信息已经大于内存的数据,只有一些简单的思路,没有实现。 文章里只包含一些问题的总结和思路,没有具体代码和方案。 内存中储存 c++程序里对内存没有限制,只要别大于机器的内存就行。但是C#中有一些奇怪的设定,首先是32位平台下单个程序默认...
大数据量的文件读写 java nio的完全发挥
小弟不才,自己整理了几种高效的读写大<em>文件</em>的方法,有兴趣的可以看看`package com.nio; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOEx
Java 读取TXT文件的两种方式
<em>方式</em>一:按行<em>读取</em>TXT<em>文件</em> public class ReadTXT_Typeone { public static void main(String[] args) { File file = new File("f:/test/dd/hh.txt"); BufferedReader reader = null; String tempString = null;
python统计超大文件行数
len([ "" for line in open("filename","r")])测试比wc -l 慢一些,1个G大概慢了1到2秒的样子,每G耗时8秒
PHP读取CSV超大文件
PHP开发很多时候都要<em>读取</em>大<em>文件</em>,比如csv<em>文件</em>、text<em>文件</em>等。这些<em>文件</em>如果很大,比如10个G。这时,直接一次性把所有的内容<em>读取</em>到内存中计算不太现实。可以考虑用yield<em>方式</em>实现协程原文出处https://blog.csdn.net/guyan0319/article/details/78756482yield理解参考https://www.zhihu.com/question/26966414...
超大文件查看工具(日志)
支持如下功能: 日志<em>文件</em>块化<em>读取</em>,防止一次<em>读取</em>导致的内存占用。 支持不同级别日志颜色区分 支持查询 缺点:日志<em>文件</em>复制不是很好用。 5GB大<em>文件</em>轻松打开
JAVA NIO——MappedByteBuffer 分割拷贝超大文件
JAVA NIO——MappedByteBuffer 分割拷贝<em>超大</em><em>文件</em>   /** * NIO —— MappedByteBuffer 分割拷贝大<em>文件</em> * @throws FileNotFoundException * @throws IOException * @author sdylag * time: 2011-10-01 1:49 * ...
【C/C++】超大遥感影像读取和存储 GDAL
说明:本文章转载自:http://zhan.renren.com/chinalee?gid=3602888497997597705&checked=true#nogo GDAL栅格图像操作     GDAL是一个操作各种栅格和矢量(由ogr这个库实现)地理数据格式的开源库。包括<em>读取</em>、写入、转换、处理各种栅格和矢量数据格式(有些特定的格式对一些操作如写入等不支持)。 即使不是进行地
强连通分量及缩点tarjan算法解析
强连通分量: 简言之 就是找环(每条边只走一次,两两可达) 孤立的一个点也是一个连通分量   <em>使用</em>tarjan算法 在嵌套的多个环中优先得到最大环( 最小环就是每个孤立点)   定义: int Time, DFN[N], Low[N]; DFN[i]表示 遍历到 i 点时是第几次dfs Low[u] 表示 以u点为父节点的 子树 能连接到 [栈中] 最上端的点   int
visual studio team foundation server 2012 (MSDN简体中文)下载地址下载
好不容易找到的资源,分享给大家。 附件中是迅雷/电驴下载地址。 cn_visual_studio_team_foundation_server_express_2012_x86_x64_dvd_920902.iso 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/brad2004/4779896?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/brad2004/4779896?utm_source=bbsseo[/url]
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