前言 最近有个项目里面中有大量的Excel文档导入导出需求,数据量最多的文档有上百万条数据,之前的导入导出都是用apache的POI,于是这次也决定使用POI,结果导入一个四十多万的文档就GG了,内存溢出...  于是找到EasyExcel的文档,学习了一番,解决了大数据量导入导出的痛点. 由于项目中很多接口都需要用到导入导出,部分文档都是根据日期区分,部分文档是需要全表覆盖,于是抽出一个工具类,简化下重复代码,在此把实现过程记录一下. 测试结果 数据量100W 导入 测试了几次,读取完加保存到

sqlcmd导入大数据文件 SQLCMD 允许在Windows命令窗中通过命令行提示符运行脚本. 语法如下: sqlcmd  [  { { -U <login id> [ -P <password> ] } | -E }  ]  [-S <server> [ \<instance > ] ] [ -H <workstation> ] [ -d <database> ]  [ -l <time out> ] [ -t <

java 跨数据库导入大数据 /** * java程序跨服务器跨数据库批量导入导出百万级数据 * @param args * @throws Exception */ public static void main(String args[]) throws Exception { ResultSet rs = null; Statement s1 = null; Statement s2 = null; Connection cn1 = null; Connection cn2 = null;

1.在讨论这个问题之前首先介绍一下什么是"大数据量sql文件". 导出sql文件.选择数据库-----右击选择"转储SQL文件"-----选择"结构和数据"  .保存文件db_mras.sql文件. 2.导入sql文件.在MYSQL中新建数据库db_mras.选择数据库-----右击选择"运行SQL文件"-----选择文件db_mras.sql,运行. 现在发现运行失败,提示错误"MySQL server has g

1.查询数据保存为CSV文件 select * from account into outfile '/root/account.csv' fields terminated by ',' enclosed by '"' lines terminated by '\r\n' 注意:可通过终端方式查询或者服务器上连接数据查询所得. 2.将大文件数据(SQL)导入到服务器 A:将终端上查询的文件传到服务器 scp -P 端口号 -i 私钥绝对路径地址 数据存放的绝对路径 root@IP:/tmp/

0,创建ctl文件  内容为 OPTIONS (skip=0) LOAD DATA  CHARACTERSET 'UTF8' INFILE 'F:\anhui_data\20180814\shanghu.txt' APPEND INTO TABLE cb_merchant4 FIELDS TERMINATED BY '0x1d' OPTIONALLY  ENCLOSED BY ","  TRAILING NULLCOLS (id,city_org_code,client_id,coun

进行自动化测试过程中,发现需要重新搭建一套自动化测试库,然后利用pl/sql对数据库导出: 进行导入后发现报错ora-12592 :包错误 原因分析,数据量过大,传输超时,需要在Oracle服务端以及客户端配置sqlnet.ora文件(若是linux服务器直接在tnsnames.ora同目录下新建sqlnet.ora文件即可),设置参数SQLNET.SEND_TIMEOUT=600 重新启动监听,问题解决.

在用Mysql Yog或者PHPMyadmin等工具导入数据量大的sql文件时,会提示“gone away”,那么如何处理这个问题尼? 在Mysql对应的配置文件中my.ini文件中加入以下配置: #solution MySQL server has gone away max_allowed_packet=500M wait_timeout=288000 interactive_timeout = 288000

XX市邮政微商城的项目数据库,300多M,约220万条数据,source命令导入花了20个小时左右,太不可思议. 速度慢原因:220多万条数据,就 insert into 了220多万次,下图: 这是用 navicat 导出来的数据结构. 后面用 mysqldump 工具导出,唯一区别是insert into方式不一样,如下图: 重新导入测试,仅仅用了不到2分钟. 另外,source命令在导入时,如果一次性插入的数据太多,mysql会自动优化,拆开多次插入.如在导入时发现,一张表有100万左右数

在使用这种方法前,你必须先建立一个数据库,这个数据库是你希望将sql文件导入的数据库.假如你创建的数据库为demo_data,数据库文件为demo.sql 并且该数据库文件位于你的D盘下,即该文件在 d:/demo.sql好了,正式开始.打开一个DOS窗口.点击“开始”->“运行”->输入“cmd” 回车即可看见这样的DOS窗口.先进入MYSQL安装目录.以我的为例,我安装在d:/wamp/mysql .那么,进入该目录的bin目录下,该目录下有个mysql.exe 文件.命令为:输入d: 并

PHPExcel版本:1.7.6+ 在不进行特殊设置的情况下,phpExcel将读取的单元格信息保存在内存中,我们可以通过 PHPExcel_Settings::setCacheStorageMethod() 来设置不同的缓存方式,已达到降低内存消耗的目的! 1.将单元格数据序列化后保存在内存中 PHPExcel_CachedObjectStorageFactory::cache_in_memory_serialized;  2.将单元格序列化后再进行Gzip压缩,然后保存在内存中 PHPExc

.先使用win+r运行cmd .执行osql -S DESKTOP-RGBEDS3 -U sa -P liyang -d FGCPOE_十院 -i D:\数据库\script.sql 即可!

CREATE OR REPLACE FUNCTION copyData() RETURNS boolean AS $BODY$ DECLARE i int; begin i :=1; FOR i IN 1..9 LOOP copy tb4_20130109012 to '/mnt/ramfs/weibo.tb4001w'; copy tb4_20130109012 from '/mnt/ramfs/weibo.tb4001w'; RAISE NOTICE 'i IS %', i; END LOO

D:\Visual-NMP-x64\Bin\MySQL\bin这个是你mysql的路径 mysqldump.exe -h服务器信息 -umysql的用户名 -pmysql的密码 数据库名 > 要保存的路径和文件名. 比如我执行的是mysqldump -h localhost -uroot -proot demo > F:/test.sql

. 导出数据库数据 mysqldump -uroot -p dp_db > dumpout.sql 其中 root是账户名 dp_db是需要导出的数据库名称 dumpout.sql存储导出的数据 . 将导出的数据dumpout.sql放到你的目标机器上(如果是远程目标机器的话,直接将dunmpout.sql copy到目标机器就行).这里假设cp到主目录下~/ . 在目标机器的数据库里建立新数据库,这里建立名为dp_db_bak的数据库 mysql> create database dp_db

课程介绍 本课程是由猎豹移动大数据架构师,根据Java在公司大数据开发中的实际应用,精心设计和打磨的大数据必备Java课程.通过本课程的学习大数据新手能够少走弯路,以较短的时间系统掌握大数据开发必备语言Java,为后续大数据课程的学习奠定了坚实的语言基础.   适用人群 1.想学大数据没有语言基础的学员 2.想学大数据没有Java语言基础的学员 3.转行想学大数据的学员 4.了解Java,大数据Java知识体系不完整的学员   课程视频下载地址(视频完整,无加密) 链接:https://pan.

1:MSSQL SQL语法篇: BULK INSERT [ database_name . [ schema_name ] . | schema_name . ] [ table_name | view_name ] FROM 'data_file' [ WITH ( [ [ , ] BATCHSIZE = batch_size ] [ [ , ] CHECK_CONSTRAINTS ] [ [ , ] CODEPAGE = { 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_pag

Hive作为大数据环境下的数据仓库工具,支持基于hadoop以sql的方式执行mapreduce的任务,非常适合对大量的数据进行全量的查询分析. 本文主要讲述下hive载cli中如何导入导出数据: 导入数据 第一种方式,直接从本地文件系统导入数据 我的本机有一个test1.txt文件,这个文件中有三列数据,并且每列都是以'\t'为分隔 [root@localhost conf]# cat /usr/tmp/test1.txt 1 a1 b1 2 a2 b2 3 a3 b3 4 a4 b 创建数据

首先说明使用的环境是:java和Sqlserver. 最近公司需要进行大数据量的导入操作.原来使用的是Apache POI,虽然可以实现功能,但是因为逻辑处理中需要进行许多校验,处理速度太慢,使用多线程之后也不尽如人意.在网上搜索之后,找到了OPENROWSET和OPENDATASOURCE,发现使用OPENROWSET,可以非常快速的把Excel导入到数据库中.之后的各种校验,我可以通过编写sql来实现.最终结果是6w条数据可以在10秒内完成.当然数据量增加之后,完成时间并不会明显增加.这需要

阅读此文请先阅读上文:[大数据]-Elasticsearch5.3.1 IK分词,同义词/联想搜索设置,前面介绍了ES,Kibana5.3.1的安装配置,以及IK分词的安装和同义词设置,这里主要记录Logstash导入mysql数据到Elasticsearch5.3.1并设置IK分词和同义词.由于logstash配置好JDBC,ES连接之后运行脚本一站式创建index,mapping,导入数据.但是如果我们要配置IK分词器就需要修改创建index,mapping的配置,下面详细介绍. 一.Log

使用POI能够导出大数据保证内存不溢出的一个重要原因是SXSSFWorkbook生成的EXCEL为2007版本,修改EXCEL2007文件后缀为ZIP打开可以看到,每一个Sheet都是一个xml文件,单元格格式和单元格坐标均用标签表示.直接使用SXSSFWorkbook来到导出EXCEL本身就是POI为了大数据量导出而量身定制的,所以导出可以直接使用SXSSFWorkbook方式. 为了保险起见可以采用多Sheet的方式保证内存不溢出.需要注意的是Sheet名称不能重复:下载的时候需要定义好返回