背景 前段时间在做一个算法测试,需要对源于日志的数据进行分析才能获取到结果:日志文件较大,所以想要获取数据的变化曲线,增量读取是最好的方式. 网上有很多人的技术博客都是写的用for循环readline以及一个计数器去增量读取,假如文件很大,遍历一次太久.而且对于很多大文件的增量读取,如果遍历每一行比对历史记录的输出或者全都加载到内存通过历史记录的索引查找,是非常浪费资源的, 获取文件句柄的基本理论中就包含指针操作.linux的文件描述符的struct里有一个f_pos的这么个属性,里面存着文件当

1.概述 请求远程大文本,使用流的方式进行返回.需要设置http链接的超时时间 循环插入到List中,使用mybatis-plus批量插入到mysql中 2.需求 两台服务器 大文件放到其中一台服务器上 另外一台服务器以文件流的形式请求数据 批量插入到数据库中 3.实现思路 主要包括几个技术点:文件流提供;大文件数据读取:批量插入到数据库 1.文件流提供 使用springboot提供静态文件 spring.resources.static-locations=file:/home/finance

最近准备重新研究一下推荐系统的东西,用到的数据集是Audioscrobbler音乐数据集.我用python处理数据集中artist_data.txt这个文件的时候,先读取每一行然后进行处理: with open('artist_data.txt','r')as f: for line in f: process(line)#对每行进行的具体处理 但是我发现每次都处理一部分数据就停止了,也就是本来有一百多万行数据结果只处理了八千多行.我定位到了处理结束的那一行,发现数据有一个用 SUB 标记的乱码

直接上代码: import easygui import os path = easygui.fileopenbox()#path是打开的文件的全路径 if path:#如果选择打开文件,没有选择取消 b = os.path.splitext(path)#把打开的文件的全路径分割成文件名和后缀名 c = [b[0], '_trace', '.xyz']#文件名加上其他字符变成想要的文件名,相当于在原来的路径下修改一下文件名 d = ''.join(c)#要写入的文件的名字, with open(

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

引言 - 问题的构建 C大部分读取文件的时候采用fgetc, 最近在使用过程中发现性能不是很理想.都懂得fgetc每次只能读取一个字符, IO操作太频繁. 所以性能低. 本文希望通过标准库函数fread 函数构建读取缓冲区来优化这个瓶颈. 在正式开始实验总结之前, 传一个VS C/C++ 开发的技巧给大家, 天外飞仙~ . M$忽略C++太久了,对于C直接放弃, 在其Visual Studio IDE中. 但是吧在Window 还是它的IDE写C 系列语言最爽. 现在很流行一个低端套路是, Wi

CSV大文件的读取已经在前面讲述过了(PHP按行读取.处理较大CSV文件的代码实例),但是如何快速完整的操作大文件仍然还存在一些问题. 1.如何快速获取CSV大文件的总行数? 办法一:直接获取文件内容,使用换行符进行拆分得出总行数,这种办法对小文件可行,处理大文件时不可行:办法二:使用fgets一行一行遍历,得出总行数,这种办法比办法一好一些,但大文件仍有超时的可能:办法三:借助SplFileObject类,直接将指针定位到文件末尾,通过SplFileObject::key方法获取总行数,这种办

基本知识: PHP文件系统是基于Unix系统的 文件数据基本类型:二进制数据.文本数据 文件输入流:数据从源文件到内存的流动 文件输出流:数据从内存保存到文件的流动 文件操作函数: >>>读<<< ==>获取文件流 fopen(文件相对路径/绝对路径,[文件打开模式]);    成功返回文件流,否则返回false     [文件打开模式]六种常用打开方式: r    只读方式打开    指针在文件头     r+    读写方式打开    指针在文件头 a   

从文件中读取数据 1.1 读取整个文件 要读取文件,需要一个包含几行文本的文件(文件PI_DESC.txt与file_reader.py在同一目录下) PI_DESC.txt 3.1415926535 8979323846 2643383279 5028841971 file_reader.py with open("PI_DESC.txt") as file_object: contents = file_object.read() print(contents) 我们可以看出,读取

基于RMI服务传输大文件,分为上传和下载两种操作,需要注意的技术点主要有三方面,第一,RMI服务中传输的数据必须是可序列化的.第二,在传输大文件的过程中应该有进度提醒机制,对于大文件传输来说,这点很重要,因为大文件的传输时间周期往往比较长,必须实时告知用户大文件的传输进度.第三,针对大文件的读取方式,如果采用一次性将大文件读取到byte[]中是不现实的,因为这将受制于JVM的可用内存,会导致内存溢出的问题. 笔者实验的基于RMI服务传输大文件的解决方案,主要就是围绕以上三方面进行逐步解决的.下面

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

最近因为工作需要要打开一个300+MB的文件,试过了N个编辑器不是打不开就是软件直接挂掉或是占用内存太大,已经严重影响了我的工作 还好在网络上找到老外写的一个免费软件,官网上说是可以打开4G+的文件(没有测试过这么大的),官网介绍: LogViewer Pro is a viewer for text log files. Features include: Fast scrolling, eats low memory Supports any file size (4 Gb and larg

场景 线上出了问题,我需要去查找log来定位问题,但是由于线上数据量庞大,这些log文件每过一个小时就会自动回滚一次,尽管如此,有的log文件依然达到了五六g以上的大小. 对于这种巨大的log文件,常用的一些文本编辑器诸如EditPlus.Notepad++就不用说了,打开几百m的文件都会很卡,上g的直接程序崩溃.虽然UltraEdit对于大文件的读取会友好一些,但打开这种五六g的文件时也会陷入长时间的无响应状态. 后来我又得知了一个看log神器--glogg,打开五六g的大文件速度很快,但是有

修改nginx配置文件,下面这个参数client_max_body_size 110M; 修改php配置文件中下面两个参数在php.ini中找到下面两个配置,配置项给改大,如果找不到php.ini的位置,就用grep在/etc目录搜索 grep "post_max_size" /etc -Rgrep "upload_max_filesize" /etc -R 当需要对大文件进行读取的操作时,别忘了修改内存限制的参数memory_limit = 500M

java 读取txt,java读取大文件 package com.bbcmart.util; import java.io.File;import java.io.RandomAccessFile;import java.nio.MappedByteBuffer;import java.nio.channels.FileChannel; public class Test {    public static void main(String[] args) throws Exception {

原文:C# 读取大文件 (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3GB大小的文件,如果通过 记事本 或 NotePad++去打开它,会报错,读不到任何文件. 如果你只是希望读取这文件中的前几行,怎么办,下面的工具会帮您解决这个问题. 而且读取时间很快. 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 .netFramework4.0 ) 源代码下载地址:htt

前言 今天是五一假期第一天,按理应该是快乐玩耍的日子,但是作为一个北漂到京师的开发人员,实在难想出去那玩耍.好玩的地方比较远,近处又感觉没意思.于是乎,闲着写篇文章,总结下昨天写的程序吧. 昨天下午朋友跟我聊起,他说有个需求,需要把上G的txt文件读取写入到数据库.用普通的io结果自然是OOM了,所以果断用NIO技术.为了提高速度,自然还得用上多线程技术. 接下来就介绍一下实现思路以及相关的知识点. 内容 一.对文件分区 为了充分利用多线程读取,就需要把文件划分成多个区域,供每个线程读取.那么就

小的文本文件(100M以下)直接用File类的ReadAllText()和WriteAllText()方法 这两个方法内部其实就是封装了StreamReader类的ReadToEnd()和StreamWriter类的WriteToEnd(), 这两个方法的返回值都是string类型,所以只能读写文本文件 小的文本文件的单行读写用StreamReader和StreamWriter这两个类 小的非文本文件用File类的ReadAllBytes()和WriteAllBytes()读写,并用byte[]

需求:实际开发中读取文本文件的需求还是很多,如读取两个系统之间FTP发送文件,读取后保存到数据库中或日志文件的数据库中保存等. 为了测试首先利用数据库SQL生成大数据文件. 规则是 编号|姓名|手机号,如 10|张10|13900000010 利用下面语句可以生成1,000,000条数据.生成的数据保存到 D:\\test\\customer_info.txt 文件里面. ; 利用Java程序读取刚生成的文件. 实现如下: package com.test.common.util; import

http://www.cnblogs.com/aicro/p/3371986.html 先前需要做一个使用python读取大文件(大于1G),并逐条存入内存进行处理的工作.做了很多的尝试,最终看到了如下的文章. http://stackoverflow.com/questions/8009882/how-to-read-large-file-line-by-line-in-python 该文章实际上提供了集中读取大文件的方式,先经过测试总结如下 1. for line in fileHandle