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关键词

Java

1、概述本教程将演示如何用Java效地。 2、在内存中行的标准方式是在内存中,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速行的方法:Files.readLines(new File(path), 例如:一个约1G的:@Testpublic void givenUsingGuava_whenIteratingAFile_thenWorks() throws IOException { String 此外,我们通常不需要把的所有行一次地放入内存中——相反,我们只需要遍历的每一行,然后做相应的处理,处理完之后把它扔掉。所以,这正是我们将要做的——通过行迭代,而不是把所有行都放在内存中。 - Free Memory: 564 Mb5、结论这篇短介绍了如何在不重复与不耗尽内存的情况下处理——这为的处理提供了一个有用的解决办法。

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(译)优化ORC和Parquet,提升SQL

编译自IBM开发者社区,主要介绍了HDFS中小的ORC和Parquet的问题,以及这些小如何影响Big SQL的,并探索了为了提,使用现有工具将小压缩为的可解决方案 简介众所周知,多个Hadoop小(定义为明显小于HDFS块小的,默认情况下为64MB)是Hadoop分布式(HDFS)中的一个问题。 小问题对于存储格式更为严重,在存储格式中,元数据被嵌入中以描述所存储的复杂内容。 将这些合并为更,会最程度地减少要处理的元数据并更有效地将小与HDFS块对齐,有助于提Big SQL改进内部测试表明,压缩ORC和Parquet小有助于显著提Big SQL的

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    【Java】BufferedReader与NIO测试

    说你CSV入效率太差,是指你用的是行方式,行是效率比较慢的一种法。 请问还有什么效的的方法吗? 我对 BufferedReader  与 NIO  效果做了一个简单的测试 测试结果: 根据测试 BufferedReader 与  NIO 效果是差不多的. LinApex-Student   *  * 类名称:TNIO   *  * 创建人:LinApex@163.com   *  * 创建时间:2014-1-24 下午12:13:41   *  * 版本:1.0  *  * 功描述

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    PythonExcelsheet名优化

    原始版本直接使用pandas整个Excel,再从中列名。这种场景对于小的Excel还适用,但数据量上升到10M+时,个sheet name要26s之久。几乎无法忍受。 data = pandas.ExcelFile(file_url)names = data.sheet_names优化查阅资料可知.xlsx是一个压缩格式的,可以直接通过zipfile到sheet = file_name os.mkdir(directory_to_extract_to) # 提xlsx,因为它只是一个zip zip_ref = zipfile.ZipFile(file_path (数据都没加载,当然和小无关啦)一个问题该函数只针对.xlsx进行解析,而低版本的.xls就直接报错了,因为.xls是一个二进制而不是压缩。 经过查阅相关资料,发现xlrd.open_workbook的on_demand=True针对低版本的Excel可以只列名而不加载数据。

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    Node.js --和删除目录

    目录语法以下为目录的语法格式:fs.readdir(path, callback)参数参数使用说明如下:path - 路径。 callback - 回调函数,回调函数带有两个参数err, files,err 为错误信息,files 为 目录下的数组列表。 实例接下来我们创建 file.js ,代码如下所示:var fs = require(fs); console.log(查看 tmp 目录);fs.readdir(tmp,function(err, (tmptest,function(err){ if (err) { return console.error(err); } console.log( tmp 目录); fs.readdir(tmp files.forEach( function (file){ console.log( file ); }); });});以上代码执行结果如下:$ node file.js 准备删除目录 tmptest

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    windows 里直接 mac 里的

    Paragon APFS for Windows 2.1.12 多语言破解版全新的苹果格式 APFS ,应用在macOS,iOS,和 其他硬上。 安装此软后可在双 bootcamp 分区的windows 里直接 mac 里的。 注意:APFS 格式是在 macOS 10.13 High Sierra 里正式启用,低于 10.13 版本使用的是 HFS+ 格式,他们并不相互兼容。所以请按照自己的需要选择。?? 所提供的所有软均来自于互联网,个人存放在此作为备用,以备将来不时之需,同时作为家的分享和学习成果,仅供个人研究和学习使用,请勿用于商业用途,下载后请于24小时内删除,请支持正版! 下载地址 关注并回复:191104 获下载地址 或点击阅

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    可用分布式FastDFS实践Java程序

    在前篇 可用分布式FastDFS进阶keepalived+nginx对多tracker进行可用热备 中已介绍搭建可用的分布式架构。   、下载、删除和元数据获测试:package com.james.fdfs;import org.junit.Test;import java.io.File;import java.util.HashMap 2、实际用的时候我们其实是想按业务还将不同放在不同的夹中的,比如聊天,还有临时 有时需要定时清理的,但分布式平台是没法指定夹的。 但这样会破坏整个FastDFS的分布式结构,造成某个group非常巨,而且不容易扩容。实际使用时还会有其它业务的内容进入到此group。3、如何断点续传? 如果于100M,则需要断点续传的功了,FastDFS对于来说是有点吃力的,但还是可以实现,根据网友提供的方案来看就是需要客户进行切片上传,并且切片字节小小于等于storage配置的buff_size

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    .NET Core的并监控的变化

    目录一、一个抽象的“”二、呈现的结构三、物理内容四、内嵌于程序集中的内容五、监控的变化一、一个抽象的“”本章所谓的“”有点名不副实,其实根本算不上一个 的目录仅仅是的逻辑容器,而对应一个物理,也可保存在数据库中,或者来源于网络,甚至有可根本就不存在,其内容需要在时动态生成。 为了让者朋友们够对这个具有一个体认识,我们先来演示几个简单的实例。 二、呈现的结构中的以目录的形式进行组织,一个FileProvider可以视为针对一个根目录的映射。 构建的FileProvider对象对应着同名的只,该属在构造函数中通过对应的参数进行赋值。 如果我们够以一种效的方式对配置进行监控,并在其发生改变的情况下相应用发送通知,那么应用就在不用重启的情况下重新配置,进而实现应用配置和原始配置的同步。

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    数据(上亿行数据)

    一.前言 本是对数据(按行)的优化,目前常规的方案(限于JDK)有三种,第一种LineNumberReader,第二种RandomAccessFile,第三种是内存映射(详见http 1.LineNumberReader按行,只从第一行向后遍历,到需要的行时开始入,直到完成;在我的测试用例中,1000W行数据每次5万行,用时93秒,效率实测比RandomAccessFile 要,但一亿跳数据时效率太低了(因为每次都要从头遍历),因为测试时超过1个小时,放弃测试;2.RandomAccessFile实际不适用于这种数据,RandomAccessFile是为了磁盘的随机访问 ;RandomAccessFile只按照8859_1这种方法,所以需要对内容重新编码,方法如下Java代码 ? ,出来数据,效率低 * * @param file 源 * @param encoding 编码 * @param pos 偏移量 * @param num 量 * @return

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    linux编程之与IO(二):写入

    一、read调用一旦有了与一个打开描述相关连的描述符,只要该是用O_RDONLY或O_RDWR标志打开的,就可以用read()调用从该字节  函数原型: ssize_t read (int fd, void *buf, size_t count); 参数: fd :想要描述符 buf : 指向内存块的指针,从来的字节放到这个内存块中 count : 从该复制到 buf中的字节个数 返回值: 如果出现错误,返回-1;结束,返回0;否则返回从该复制到规定的缓冲区中的字节数 二、write调用用write()调用将数据写到一个中  函数原型: ssize_t write(int fd, const void *buf, size_t count); 函数参数: fd:要写入的描述符 buf: 指向内存块的指针,从这个内存块中数据写入 部分情况下面,st_size和st_blksize*st_blocks应该是很接近的,除非一种情况就是空洞。 一般对应于空洞来说,st_size可,而实际占用磁盘空间却很少。

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    深入浅出原理之(基于linux0.11)

    这篇章讲的是树,我们知道,的数据是存在硬盘里的,这里来看一下,这些数据是怎么组织成一棵树,又是怎么进行遍历的。下面就是这棵树。?下面我们以为线索,看一下过程是怎么样的。 1 我们要先根据路径找到对应的inode节点。假设是个绝对路径。路径是abc.txt。初始化的时候我们已经拿到了根目录对应的inode。 从inode的结构体结构中,我们知道inode有一个字段保存了的内容。所以这时候就把根目录内容进来,是一列的dir_entry结构体。 我们根据inode号把a目录的内容也进来。以此类推。最后得到c对应的dir_entry。 3 再根据c对应的dir_entry的inode号,从硬盘把inode的内容进来。 得到索引后,i_zone数组在该索引的值,即我们要的数据在硬盘的数据块。然后把这个数据块从硬盘进来。返回给用户。5 至此,完成了的查找和

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    ☀️ 学会编程入门必备 C# 最基础知识介绍—— C# 操作(写、二进制写、Windows 的操作)

    C# 写???? StreamWriter 类C# 二进制写???? BinaryReader 类BinaryWriter 类C# Windows 的操作???? 特此来详细介绍一下 C# 写???? StreamReader 类 StreamReader 类继承自抽象基类 TextReader,表示阅列字符。 下表列出了 StreamReader 类中一些常用的方法: 如需查看完整的方法列表,请访问微软的 C# 档。----实例 下面的实例演示了名为 Jamaica.txt 的。 BinaryReader 和 BinaryWriter 类用于二进制写。 ----BinaryReader 类BinaryReader 类用于从二进制数据。

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    ext3,ext4,xfs和btrfs对比

    A:上差不多,但是效率上(CPU占用率上)来说最好的是xfs接下来依次是EXT4,EXT3,BTRFS 3:直接块顺序写(关掉任何的缓存) ? A:BTRFS最差,不到20 seekssec B:EXT3最好,如果软量的随机寻址的话这个更好 5:创建和删除量一定) ? A:EXT4是更,接下来依次是XFS,EXT3 6:顺序写吞吐量【没有fsync的是100 writesone fsync(),有的是1 writesone fsync()】 ? A:100 seekssec每个块16 KB,我们得出最速度是1600 KBsec,XFS,BTRFS于了这个数值(可数据不随机也可缓冲影响了结果) B:EXT3随机写入是最好的,适用于数据库 A:BTRFS 是最好的,EXT4和XFS很低的cpu使用率但是太差 9:测试?A:10万次的测试,差别不 10:复杂的写以及事务测试?

    5.6K90

    ZFS服务器无法修复案例

    以此进行故障现场模拟:三组RAIDZ内第一二组分别出现离线盘,热备盘及时进行替换;热备盘无冗余状态下第一组出现一块离线盘,第二组出现两块离线盘,ZPOOL进入负荷状态(每次数据都需要进行校验得到正确数据 手工截事务块数据,编写程序获事务号入口: 图片1.png 获入口后,编写数据指针解析程序进行地址解析: 图片2.png 获入口点在各磁盘分布情况后,开始手工截并分析内部结构 根据ZFS的数据存储结构顺利找到客户映射的LUN名称,进而找到其节点。 七、验证数据完整,服务器数据恢复成功VHD提完毕后,对其内部的压缩包及图片、视频等进行验证,均可正常打开。 联客户验证数据,确定数量与自动记录的个数相差极小,丢失是最新生成还未刷新到磁盘。验证可用全部可正常打开,服务器数据恢复成功。

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    ZFS服务器无法修复案例

    以此进行故障现场模拟:三组RAIDZ内第一二组分别出现离线盘,热备盘及时进行替换;热备盘无冗余状态下第一组出现一块离线盘,第二组出现两块离线盘,ZPOOL进入负荷状态(每次数据都需要进行校验得到正确数据 手工截事务块数据,编写程序获事务号入口: 服务器数据恢复成功案例,北亚数据恢复中心1.png获入口后,编写数据指针解析程序进行地址解析: 服务器数据恢复成功案例,北亚数据恢复中心2. png获入口点在各磁盘分布情况后,开始手工截并分析内部结构,入口分布所在的磁盘组无缺失盘,可直接提信息。 七、验证数据完整,服务器数据恢复成功Vhd提完毕后,对其内部的压缩包及图片、视频等进行验证,均可正常打开。联客户验证数据,确定数量与自动记录的个数一致。 验证可用全部可正常打开,服务器数据恢复成功。

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    Spring Boot列 – 4. 配置(application.yml)中的属

    在spring boot中,简单几步,配置(application.yml)中各种不同类型的属值: 1、引入依赖:image.png org.springframework.boot spring-boot-configuration-processor true 2、配置(application.yml)中配置各个属的值:image.png myProps: #自定义的属和值     simpleProp: simplePropValue      来接收配置信息:image.png @Component @ConfigurationProperties(prefix=myProps) 接收application.yml中的myProps下面的属 hemin1003,由 system_mush 整理编辑,其版权均为 hemin1003 所有,章内容作者个人观点,不代表 Java架构师必看 对观点赞同或支持。 如需转载,请注明章来源。

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    C#“我的档”等特殊路径及环境变量

    本技巧使用GetFolderPath方法来获指向由指定枚举标识的特殊夹的路径。 如果指定的特殊夹存在于用户的计算机上,则返回到该夹的路径;否则为空字符串( )。 如果未创建夹、已删除现有夹或者夹是不对应物理路径的虚拟目录(例如“我的电脑”),则该夹不会实际存在。 参考二:C#打开桌面等特殊路径不同的操作,桌面的路径不尽相同,而且随着用户安装位置的不同也不同。C#可以从Windows注册表得到用户的特殊夹(桌面、收藏夹等等)的位置。 中的环境变量、我的档路径、桌面路径等1直接System.Environment.GetEnvironmentVariable;比如得到计算机名、程序夹等TextBox1.Text = System.Environment.GetEnvironmentVariable

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    型网站背后的架构设计

    使用浏览器缓存 - 因为静态资源更新频率低,可以缓存浏览器中以提。设置 HTTP 头中的 Cache-Control 和 Expires 属,可以设定浏览器缓存。 应用服务优化3.1. 分布式缓存网站优化第一定律:优先考虑使用缓存优化。缓存原理缓存指将数据存储在相对较访问速度的存储介质中,以供处理。 垃圾回收如果 Web 应用运行在 JVM 等具有垃圾回收功的环境中,那么垃圾回收可会对产生巨影响。立即垃圾回收机制有助于程序优化和参数调优,以及编写内存安全的代码。4. 因此可需要 5 次磁盘访问才更新一条记录(三次磁盘访问获得数据索引及行 ID,然后再进行一次数据操作及一次数据写操作)。 RAID 和 HDFSHDFS(分布式) 更被型网站所青睐。它可以配合 MapReduce 并发计算任务框架进行数据处理,可以在整个集群上并发访问所有磁盘,无需 RAID 支持。

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    构建优化(WEB)软-思维导图

    但其实人类天生习惯于搜索直接从输入得到输出的知识,这也是新人在面对编程问题常常束手无策的原因,因为根本搜索不到分治和思维脑图是解决问题的两利器这篇章不对每一个点进行展开,主要通过用思维导图来整理整体体 ,本篇也是对前一段时间老师来了-《构建的软》的课后归纳整理,要学会复盘回顾导图如果看不太清,可以下载到本地用图片软打开查看,或者单独放查看 构建优化(WEB)软.png 基本上整体的思路如上 ,主要从整体步骤,指标,整体分层几个方面展开,当然其中每一个部分的优化都可以单独展开进行深入探讨。 通过这个整理理顺了知识体,也发现了其中一些自己不很好的进行展开,如果不很好地进行展开其实代表这个部分还需要自己反复咀嚼斟酌。 当自己够对一个知识点进行清洗明了的拆分,并且够在拆分之后再归纳总结,那么对这个知识点或者体会有更好的理解。

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    WindowsC盘的SoftwareDistribution夹过如何处理

    1、SoftwareDistribution夹是如何来的?了解到,这个夹是和操作补丁更新相关,我们通过以下方式确认下是否和操作补丁更新相关。 A:操作补丁更新前:C盘的容量情况如下:已用空间13.8GB图片.pngSoftwareDistribution夹的小如下:小1.14GB图片.pngB:更新并安装下更新补丁图片.png图片 .pngC:操作补丁更新后:C盘的容量情况如下:已用空间17.2GB,相比之前的13.8GB多处了3.4GB图片.pngSoftwareDistribution夹的小如下:小1.51GB,相比之前的 夹3、SoftwareDistribution夹到底删除理论上是可以删除的,我这里测试的云服务器为新购云服务器,删除后重启没有遇到任何问题。 但是此夹里的毕竟是相关的,如果删除后,出现问题,那么后果不言而喻,所以删除前强烈建议家先做一个盘的备份。

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