海量数据导出解决内存溢出问题csv txt格式

Maxcompute海量数据高效导出方案与实战 在大数据处理领域,数据导出是ETL流程中的关键环节。Maxcompute作为阿里云上的大数据计算服务,其数据导出机制直接影响分析效率。通过分片并行处理和缓冲写入技术,可以有效解决海量数据导出时的内存溢出和性能瓶颈问题。PyODPS提供的API接口支持灵活的数据分块策略,结合Pandas等工具可实现高效的数据转换。这种方案特别适用于电商用户行为分析、日志处理等需要导出数亿条记录的场景,实测可在2小时内完成10亿级数据导出,内存占用控制在500MB以下,显著提升了大数据处理的工程效率。 阅读详情
/**
* 
* @param path
* @param sql  查询数据的sql语句
* @param colTitleList 表头
* @param connName  查询的数据库
* @param tempPath  临时存放目录  要正确
* @param emax
* @param response
* @param fileName 文件名
* @param maxOneFile  每页存放的数据量-- 总数据超过最大存放数据量则生成压缩包  
* @param fileType 文件类型 text csv
* @return
* @throws IOException
*/
public  int writeBigData(String path,String sql,ArrayList colTitleList,String connName,String tempPath,int emax,HttpServletResponse response,String fileName, long maxOneFile,String fileType) throws IOException {
    Connection conn = null;
    PreparedStatement stmt = null;
ResultSet rs = null;
String fileNameDecode =  URLDecoder.decode(fileName, "utf-8");//文件名编码
boolean b = true;//数量是否超出设定值
boolean c = false;//数量是否超过50w
List<List<String>> resultList = new ArrayList<List<String>>();
StringBuffer titleStr = new StringBuffer();//表头
  for(int i=0;i<colTitleList.size();i++){
String outValue = String.valueOf(colTitleList.get(i));
titleStr.append(outValue);
if (i != colTitleList.size() - 1)
titleStr.append(",");
}
  titleStr.append("\r\n");
  ZipOutputStream zipTempFile = null;//要引用Apache下面的包 才有shezhiorg.apache.tools.zip.ZipOutputStream;
try {
conn = DAPDBManager.getConnection(DAOConstants.BEAN_SHARECPMP_DATA_SOURCE);
stmt = conn.prepareStatement(sql);
rs = stmt.executeQuery();
ResultSetMetaData rsmd = rs.getMetaData();//获取rs对象列的编号,类型和属性
int columnCount = rsmd.getColumnCount();//获取列数 不是行数
int filesize = 0;//文件行数
long hasInputZipCnt = 0;
int fileSeq = 1;//zip文件个数

while (rs.next()) {
filesize++;
List<String> rowList = new ArrayList<String>();
for (int i = 1; i <= columnCount; i++) {//把每列的值遍历出来
if(rs.getMetaData().getColumnType(i) == Types.DECIMAL){//判断是不是数字类型的  取法不同
rowList.add(String.valueOf(rs.getDouble(i)));
}else if (rs.getString(i) != null)
rowList.add(rs.getString(i));
else
rowList.add("");
}
resultList.add(rowList);
//如果超过最大数量,就把b置为false,并且创建文件,把list的内容写入文件
System.out.println("下载行数"+rs.getRow());
if(b && rs.getRow() > emax) {
b = false;
File file = new File(tempPath + "."+fileType);//先创建一个文件
if(file.exists()){//如果临时文件存在就删除
file.delete();
}
       if(!file.createNewFile()){
        return 0;
       }
       appendContent(tempPath + "."+fileType,resultList,titleStr.toString(),fileType);//内容写入
resultList.clear();
} else {
if(!b){// 进来    ---rs.getRow() > emax
if(filesize < maxOneFile && resultList.size()>1000){//超过1000就写入数据
appendContent(tempPath + "."+fileType,resultList,null,fileType);
resultList.clear();
}
if(filesize >= maxOneFile && !c) {
//先把List清空
c = true;//数量是否超过50w
appendContent(tempPath + "."+fileType,resultList,null,fileType);
resultList.clear();
zipTempFile = new ZipOutputStream(new FileOutputStream(tempPath + ".zip"));
zipTempFile.setEncoding("gbk");//要引用Apache下面的包 才有shezhiorg.apache.tools.zip.ZipOutputStream;
zipTempFile.putNextEntry(new ZipEntry(fileNameDecode + "_" + fileSeq + "."+fileType));
FileInputStream fis = new FileInputStream(tempPath + "."+fileType);
int len;
byte[] buffer = new byte[40960];
// 读入需要下载的文件的内容,打包到zip文件
while ((len = fis.read(buffer)) > 0) {
zipTempFile.write(buffer, 0, len);
}
zipTempFile.closeEntry();
fis.close();
hasInputZipCnt = 0;
fileSeq++;
} else if(c) {
hasInputZipCnt++;
if(hasInputZipCnt == maxOneFile) {
appendContentZip(zipTempFile, resultList, null,fileType);
zipTempFile.closeEntry();
resultList.clear();
hasInputZipCnt = 0;
fileSeq++;
} else {
if(hasInputZipCnt == 1) {
zipTempFile.setEncoding("gbk");//要引用Apache下面的包 才有shezhiorg.apache.tools.zip.ZipOutputStream;
zipTempFile.putNextEntry(new ZipEntry(fileNameDecode + "_" + fileSeq + "."+fileType));
appendContentZip(zipTempFile, null, titleStr.toString(),fileType);
}
if(resultList.size() > 1000) {
appendContentZip(zipTempFile, resultList, null,fileType);
resultList.clear();
}
}
}
}
}
}
//******************************************************************
if(!b){
if(c) {//没有超出设定值  但超过50w
appendContentZip(zipTempFile, resultList, null,fileType);
zipTempFile.closeEntry();
zipTempFile.flush();
zipTempFile.close();
new File(tempPath + ".zip").renameTo(new File(path + ".zip"));
downFile(path + ".zip",fileName+".zip", response);
} else {
appendContent(tempPath + "."+fileType,resultList,null,fileType);
//重命名
new File(tempPath + "."+fileType).renameTo(new File(path + "."+fileType));
downFile(path + "."+fileType,fileNameDecode+"."+fileType, response);
}
return 1;
}else{//超出设定值 b=true
response.setContentType("application/octet-stream;charset=GBK");
response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename ="+fileName+"."+fileType);
if(!"xls".equals(fileType)){
writeCSV(response.getOutputStream(),colTitleList,resultList);
}else{
   this.writeExcel(response,colTitleList,resultList,fileName);//response.getOutputStream()
}
return 2;
}
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
return 0;
} finally {
DBQueryUtil.close(rs);
DBQueryUtil.close(stmt);
DBQueryUtil.close(conn);
//删除temp文件
File file = new File(tempPath + "."+fileType);
if(file.exists()){
file.delete();
}
}

   }


/**   
    * 追加文件:使用RandomAccessFile   
    *    
    * @param fileName 文件名   
    * @param content 追加的内容   
    * @param fileTitle 文件表头
    * @param resultData 文件内容
* @throws IOException 
    */    
   public static void appendContent(String fileName, List resultData,String fileTitle,String fileType) throws IOException {
  StringBuffer fileContent = new StringBuffer();
String separate =  "";//文件分割  csv用引号分割  txt 用逗号分割txt 可以换
String firstSep = "";//开头分割   txt为空  csv双引号
if("txt".equals(fileType)){
separate = "";
}else{
separate = "\"";
firstSep = "\"";
}
  if(!DAPUtil.isNull(fileTitle)){//内容写入
  fileContent = new StringBuffer(fileTitle);//表头写入
  }
 
    for(int i=0;i<resultData.size();i++) {
        ArrayList rowData = (ArrayList)resultData.get(i);
        for(int j=0;j<rowData.size();j++) {
        String value = (String) rowData.get(j);
            fileContent.append(firstSep+value.replace("\"", "\"\"")+separate);
               if (j != rowData.size() - 1)
                fileContent.append(",");
           }
           fileContent.append("\r\n");
        }
  BufferedWriter out = null;     
        try {     
            out = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream(fileName, true)));     
            out.write(fileContent.toString());     
        } catch (Exception e) {     
            e.printStackTrace();     
        } finally {     
            try {     
            if(out != null){  
            out.close();     
            }  
           } catch (IOException e) {     
            e.printStackTrace();     
           }     
       }
   } 


   
public static void appendContentZip(ZipOutputStream zipFileStream, List resultData,String ct,String fileType) {
  StringBuffer sbr = new StringBuffer();
  String separate =  "";//文件分割  csv用引号分割  txt 用逗号分割txt 可以换
  String firstSep = "";//开头分割   txt为空  csv双引号
  if("txt".equals(fileType)){
  separate = "";
  }else{
  separate = "\"";
  firstSep = "\"";
  }
  if(ct==null){
  for(int i=0;i<resultData.size();i++) {
  ArrayList rowData = (ArrayList)resultData.get(i);
          for(int j=0;j<rowData.size();j++) {
          String value = (String) rowData.get(j);
              sbr.append(firstSep+value.replace("\"", "\"\"")+separate);
              if (j != rowData.size() - 1)
              sbr.append(",");
          }
          sbr.append("\r\n");
  }
  }else{
  sbr = new StringBuffer(ct);
  }    
       try {
    if(!DAPUtil.isNull(sbr))
    zipFileStream.write(sbr.toString().getBytes());    
       } catch (Exception e) {     
      e.printStackTrace();     
       } finally {     
       }     
   }


/**
* 下载文件
* @param realPath
* @param request
* @param response
* @throws Exception
*/
public static void downFile(String realPath,String fileName,HttpServletResponse response) throws Exception {
BufferedInputStream bis = null;
BufferedOutputStream bos = null;
InputStream fis = null;
OutputStream fos = null;
try {
File uploadFile = new File(realPath);
fis = new FileInputStream(uploadFile);
bis = new BufferedInputStream(fis);
response.setContentType("application/octet-stream;charset=GBK");
response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename ="+fileName);
response.resetBuffer();
fos = response.getOutputStream();
bos = new BufferedOutputStream(fos);
int bytesRead = 0;
byte[] buffer = new byte[4096];
while((bytesRead = bis.read(buffer, 0, 4096)) != -1) {
bos.write(buffer, 0, bytesRead);
}
bos.flush();
} catch (FileNotFoundException e) {
PrintWriter pw = response.getWriter();
pw.print("<script>alert('文件不存在!');window.location.href=document.referrer;</script>");
pw.close();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
if (bis != null) 
   bis.close();
if (fis != null) 
  fis.close();
if (bos != null) 
  bos.close();
if (fos != null) 
  fos.close();
}
}


    /**
     * 导出成CSV  TXT
     * resultData中每个是一行数据。
     * @param out
     * @param colTitleList 标题
     * @param resultData 数据。
     * @throws Exception
     */
    public static void writeCSV(OutputStream out,List colTitleList,List resultData) throws Exception  {
    if (resultData == null)
       resultData = new ArrayList();
    PrintWriter pw = null;
    if (EDAUtil.isWeblogic())
    pw = new PrintWriter(new OutputStreamWriter(new BufferedOutputStream(out,1024),"GBK"));
    else 
    pw = new PrintWriter(new BufferedOutputStream(out,1024));
    if (colTitleList != null){
for(int i=0;i<colTitleList.size();i++){
String outValue = String.valueOf(colTitleList.get(i));
pw.print(outValue);
if (i != colTitleList.size() - 1)
pw.print(",");
}
pw.println();
    }
    for(int i=0;i<resultData.size();i++) {
       ArrayList rowData = (ArrayList)resultData.get(i);
              for(int j=0;j<rowData.size();j++) {
             String value = (String) rowData.get(j);
             pw.print("\""+value.replace("\"", "\"\"")+"\"");
                  if (j != rowData.size() - 1)
                     pw.print(",");
              }
           pw.println();
        }
pw.close();
    }


    /**
     * 导出成Excel
     * resultData中每个是一行数据。
     * @param out
     * @param colTitleList 标题
     * @param resultData 数据。
     * @throws Exception
     */
    public void writeExcel(HttpServletResponse response,List colTitleList,List resultData,String fileName) throws Exception  {
    OutputStream ouputStream = null;
   HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
    int pageSize = 1;
    HSSFSheet sheet = wb.createSheet("sheet"+pageSize);
    HSSFCellStyle style = wb.createCellStyle(); 
    HSSFRow row = sheet.createRow(0);
    if (resultData == null)
       resultData = new ArrayList();
    if (colTitleList != null){
for(int i=0;i<colTitleList.size();i++){
String outValue = String.valueOf(colTitleList.get(i));
HSSFCell cell = row.createCell(i);
cell.setCellType(HSSFCell.CELL_TYPE_STRING);
cell.setCellStyle(style);
cell.setCellValue(outValue);
}
    }
    for(int i=0;i<resultData.size();i++) {
       ArrayList rowData = (ArrayList)resultData.get(i);
       row = sheet.createRow(i+1);
              for(int j=0;j<rowData.size();j++) {
             String value = (String) rowData.get(j);
           row.createCell(j).setCellValue(value);
              }
        }
   ouputStream = response.getOutputStream();
response.setContentType("application/vnd.ms-excel");  
response.setHeader("Content-disposition", "attachment;filename = "+fileName+".xls");
wb.write(ouputStream);
ouputStream.flush();  
ouputStream.close();
    }

虽然 代码有点多 但跑起来很快 一百多万的数据一两分钟就能导完

CSV/TXT转RAW二进制文件:嵌入式开发与数据处理的高效格式转换实战 在数据处理与嵌入式系统开发中,数据序列化与反序列化是核心基础操作,它决定了数据在不同介质与平台间交换的效率和可靠性。其原理是将结构化的数据按照预定义的格式转换为连续的字节流,或反之,从而消除冗余、提升存储与传输性能。这项技术的核心价值在于实现空间与时间效率的极致优化,尤其在资源受限的嵌入式环境、高频数据采集或大规模数据持久化场景中至关重要。典型的应用场景包括将云端下发的配置参数转换为设备固件可直接加载的二进制镜像,或将传感器采集的原始字节流转换为可读的日志进行分析。本文将聚焦于如何跨越文本格式与二进制格式的 阅读详情

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在计算机视觉和深度学习领域,高质量的训练数据是模型性能的决定性因素。Open Images Dataset v4作为目前最大的公开图像数据集之一,包含超过170万张图像和600个类别的边界框标注,为研究者提供了丰富的视觉资源。然而,面对如此庞大的数据集,如何高效地筛选、下载和预处理特定类别的数据,成为了技术团队面临的核心挑战。 OIDv4_ToolKit正是为解决这一痛点而设计的开源工具包,它通

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LangChain之Loader(加载器)核心组件.2026年新版讲解,超详细

摘要: 文档加载器(Document Loaders)是LangChain中处理外部数据源的核心组件,用于将多种格式(TXT、PDF、CSV、网页等)转换为标准Document对象。Document包含page_content(文本内容)和metadata(元数据)。加载器提供同步(load())和异步(aload())方法,支持延迟加载(lazy_load())以处理大文件。常用加载器包括: TextLoader:加载纯文本文件,需指定编码防乱码。 PyPDFLoader:分页提取PDF内容,支持OCR图

2301_79503034的博客 649

Python Excel数据写入实战:从基础到高级的性能优化与工程化实践

在数据处理与自动化领域,Excel文件的操作是核心技能之一。其原理在于通过编程接口对电子表格的单元格、格式及公式进行精确控制,从而实现数据的结构化输出。这项技术的价值在于能够将数据科学分析结果、数据库查询或API响应,高效、可靠地转化为业务人员可直接使用的报告、看板或数据模板,极大地提升了数据流转与决策支持的效率。应用场景广泛覆盖了财务报表生成、运营数据导出、自动化报告系统以及数据迁移等关键业务环节。本文聚焦于Python生态中的openpyxl、pandas和xlsxwriter等主流库,深入探讨在面对海

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