B/S架构大文件上传问题

IT小易 2019-02-19 11:34:34
请问一下论坛里的各位大神,B/S架构下如何实现大文件上传?使用封装插件好一些还是自己写?
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Lzs1998 2019-02-22
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有插件用插件,除非自己能力很强
xiaoxiangqing 2019-02-21
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用插件简单些
luj_1768 2019-02-21
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可能与后台数据层设置有关。问题可能与传输层无关,主要是文件接收上有限制。传输层使用ftp 就行。
weixin_43385880 2019-02-21
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是的 用插件简单一点
IT小易 2019-02-20
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引用 12 楼 以专业开发人员为伍 的回复:
[quote=引用 6 楼 高彦祖� 的回复:] 举个例子如果你上传excel文件 里面数据有上百万条的话.net 很多控件就会报超时错误。我的解决方式是,去除前端处理的部分,直接把文件路径传入后台,通过官方的execl插件进行处理。希望楼主能得到启发
客户端在千里之外,甚至(基本上都是)在多层次的 NAT 路由器的后边,你从 csdn 服务器怎么读取我本地电脑(这里起码有2层路由器)上的 image 文件? “直接把文件路径传入后台”其实是在个人、单机、刚学编程时才会产生这个误解。[/quote] 是某政府内网,需要用户上传文件到服务器目录,数据库保存路径后,根据权限进行显示
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引用 6 楼 高彦祖� 的回复:
举个例子如果你上传excel文件 里面数据有上百万条的话.net 很多控件就会报超时错误。我的解决方式是,去除前端处理的部分,直接把文件路径传入后台,通过官方的execl插件进行处理。希望楼主能得到启发
客户端在千里之外,甚至(基本上都是)在多层次的 NAT 路由器的后边,你从 csdn 服务器怎么读取我本地电脑(这里起码有2层路由器)上的 image 文件? “直接把文件路径传入后台”其实是在个人、单机、刚学编程时才会产生这个误解。
cnetfcwra 2019-02-20
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引用 10 楼 IT小易 的回复:
引用 9 楼 cnetfcwra 的回复:
[quote=引用 楼主 IT小易 的回复:]
请问一下论坛里的各位大神,B/S架构下如何实现大文件上传?使用封装插件好一些还是自己写?
有封装好的,百度应该可以搜到,Xproer.HttpUploader6,https://dwz.cn/5Yje5Yvq。这类解决方案已经比较成熟了。

这个收费太高,之前公司考虑过[/quote]你可以跟他们客服联系,看看具体是什么需求,他们有些需求价格比较便宜。
IT小易 2019-02-20
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引用 9 楼 cnetfcwra 的回复:
引用 楼主 IT小易 的回复:
请问一下论坛里的各位大神,B/S架构下如何实现大文件上传?使用封装插件好一些还是自己写?
有封装好的,百度应该可以搜到,Xproer.HttpUploader6,https://dwz.cn/5Yje5Yvq。这类解决方案已经比较成熟了。
这个收费太高,之前公司考虑过
cnetfcwra 2019-02-20
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引用 楼主 IT小易 的回复:
请问一下论坛里的各位大神,B/S架构下如何实现大文件上传?使用封装插件好一些还是自己写?
有封装好的,百度应该可以搜到,Xproer.HttpUploader6,https://dwz.cn/5Yje5Yvq。这类解决方案已经比较成熟了。
IT小易 2019-02-20
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引用 6 楼 高彦祖� 的回复:
举个例子如果你上传excel文件 里面数据有上百万条的话.net 很多控件就会报超时错误。我的解决方式是,去除前端处理的部分,直接把文件路径传入后台,通过官方的execl插件进行处理。希望楼主能得到启发
不止excel文件,类似于在线提交各种大文件到服务器目录上,保存路径进数据库
IT小易 2019-02-20
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引用 3 楼 丰云 的回复:
有插件就用插件吧,大文件上传很麻烦的,何必为难自己
麻烦说下什么插件能达到上传效果呢?
高彦祖� 2019-02-20
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引用 13 楼 IT小易 的回复:
[quote=引用 12 楼 以专业开发人员为伍 的回复:] [quote=引用 6 楼 高彦祖� 的回复:] 举个例子如果你上传excel文件 里面数据有上百万条的话.net 很多控件就会报超时错误。我的解决方式是,去除前端处理的部分,直接把文件路径传入后台,通过官方的execl插件进行处理。希望楼主能得到启发
客户端在千里之外,甚至(基本上都是)在多层次的 NAT 路由器的后边,你从 csdn 服务器怎么读取我本地电脑(这里起码有2层路由器)上的 image 文件? “直接把文件路径传入后台”其实是在个人、单机、刚学编程时才会产生这个误解。[/quote] 是某政府内网,需要用户上传文件到服务器目录,数据库保存路径后,根据权限进行显示[/quote]用免费的flash插件 上传到服务器,把服务器里面的文件路径直接传入后台代码,减少前端部分的代码处理。麻烦那个新手,你好好想想再说话好吧
IT小易 2019-02-20
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引用 19 楼 yeness 的回复:
可以试试分片上传方式: https://blog.csdn.net/yeness/article/details/51785298 https://blog.csdn.net/yeness/article/details/51785362
分块上传不错,学习了
xuan.ye 2019-02-20
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可以试试分片上传方式: https://blog.csdn.net/yeness/article/details/51785298 https://blog.csdn.net/yeness/article/details/51785362
lamjj111 2019-02-20
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https://download.csdn.net/download/activexme/10217928 拿走不谢
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引用 11 楼 cnetfcwra 的回复:
这个收费太高,之前公司考虑过
你可以跟他们客服联系,看看具体是什么需求,他们有些需求价格比较便宜。[/quote] 嗯,一般来说,如果对编程设计的技术不在意,那么就是要免费的东西。
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读取浏览器端本地文件、进行文件处理(例如按字节内容分段处理分段上传之类的),这是 html5 规范已经支持的。所以过去的许多所谓插件之类的,不但现在的浏览器天生不支持,而且也通常不需要那些插件处理。
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内网也不可能从服务器上按照什么 c:\images\1.jpg 来读取人家浏览器端的电脑上的文件啊?!这应该是编程的基本。
IT小易 2019-02-19
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引用 1 楼 我不懂电脑 的回复:
可以使用Web service或者ftp上传大文件
刚接触到B/S架构,请问能不能详细说下?
我不懂电脑 2019-02-19
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可以使用Web service或者ftp上传大文件
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一、课程优势本课程有陈敬雷老师的清华大学出版社配套书籍教材《分布式机器学习实战》人工智能科学与技术丛书,新书配合此实战课程结合学习,一静一动,互补高效学习!本课程由互联网一线知名大牛陈敬雷老师全程亲自授课,技术前沿热门,是真正的互联网工业级实战项目。二、课程简介       大数据和算法类的系统和传统的业务系统有所不同,一个是多了离线计算框架部分,比如Hadoop集群上的数据处理部分、机器学习和深度学习的模型训练部分等,另一个区别就是大数据和算法类系统追求的是数据驱动、效果驱动,通过AB测试评估的方式,看看新策略是否得到了优化和改进。所以在系统架构上,需要考虑到怎么和离线计算框架去对接,怎么设计能方便我们快速迭代的优化产品,除了这些,像传统业务系统那些该考虑的也照样需要考虑,比如高性能、高可靠性、高扩展性也都需要考虑进去。这就给架构师非常高的要求,一个是需要对大数据和算法充分了解,同时对传统的业务系统架构也非常熟悉。        本节课就对当前几个热门的大数据算法系统架构(推荐系统架构设计、个性化搜索引擎架构设计、用户画像系统架构设计)做一个深度解析!1.个性化推荐算法系统 是一个完整的系统工程,从工程上来讲是由多个子系统有机的组合,比如基于Hadoop数据仓库的推荐集市、ETL数据处理子系统、离线算法、准实时算法、多策略融合算法、缓存处理、搜索引擎部分、二次重排序算法、在线web引擎服务、AB测试效果评估、推荐位管理平台等。如下就是我们要讲的个性化推荐算法系统架构图,请大家仔细欣赏、品味:      这节课我们就对推荐系统的整体架构和各个子系统做了详细的讲解,解开个性化推荐算法系统神秘的面纱!2.个性化搜索引擎 和个性化推荐是比较类似的,这个架构图包含了各个子系统或模块的协调配合、相互调用关系,从部门的组织架构上来看,目前搜索一般独立成组,有的是在搜索推荐部门里面,实际上比较合理的应该是分配在大数据部门更好一些,因为依托于大数据部门的大数据平台和人工智能优势可以使搜索效果再上一个新的台阶。下面我们来详细的讲一下整个架构流程的细节。如下就是我们要讲的个性化搜索架构图,请大家仔细欣赏、品味:这节课我们就对个性化搜索的整体架构和各个子系统做了详细的讲解,解开搜索引擎神秘的面纱! 3.大数据用户画像系统 用户画像是一个非常通用普遍使用的系统,从我们的架构图中可以看出,从数据计算时效性上来讲分离线计算和实时计算。离线计算一般是每天晚上全量计算所有用户,或者按需把用户数据发生变化的那批用户重新计算。离线计算主要是使用Hive SQL语句处理、Spark数据处理、或者基于机器学习算法来算用户忠诚度模型、用户价值模型、用户心理模型等。实时计算指定的通过Flume实时日志收集用户行为数据传输到Kafka消息队列,让流计算框架Flink/Storm/SparkStreaming等去实时消费处理用户数据,并触发实时计算模型,计算完成后把新增的用户画像数据更新搜索索引。个性化推荐、运营推广需要获取某个或某些用户画像数据的时候直接可以毫秒级别从搜索索引里搜索出结果,快速返回给调用方数据。这是从计算架构大概分了两条线离线处理和实时。下面我们从上到下详细看下每个架构模块。如下就是我们要讲的大数据用户画像架构图,请大家仔细欣赏、品味:这节课我们就对大数据用户画像系统的整体架构和各个子系统做了详细的讲解,解开用户画像系统神秘的面纱!三、老师介绍陈敬雷  充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷,北京充电了么科技有限公司创始人,CEO兼CTO,十几年互联网从业经验,曾就职于用友、中软、凡客、乐蜂网(唯品会)、猎聘网、人民日报(灵思云途)、北京万朝科技,曾任架构师、首席技术官、首席科学家等职务,对业务领域B端、C端、电商、职场社交招聘、内容文娱、营销行业都有着丰富的经验,在技术领域,尤其在大数据和人工智能方向有丰富的算法工程落地实战经验,其中在猎聘网任职期间主导的推荐算法系统项目获得公司优秀项目奖,推荐效果得到5倍的提升。陈敬雷著有清华大学出版社两本人工智能书籍,分别是《分布式机器学习实战(人工智能科学与技术丛书)》、《自然语言处理原理与实战(人工智能科学与技术丛书)》。目前专注于大数据和人工智能驱动的上班族在线教育行业,研发了充电了么app和网站,用深度学习算法、nlp、推荐引擎等技术来高效提升在线学习效率。 

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