如果JVM里运行的程序, 它的内存堆和持久存储区域的都满了,这个时候程序还想创建对象实例的话,垃圾收集器就会启动,试图释放足够的内存来创建这个对象。这个时候如果垃圾收集器 没有能力释放出足够的内存,它就会抛出OutOfMemoryError内存溢出错误。 在抛出内存溢出错误的时候,一般都会提示内存泄露的种类, [b]1.堆(heap)内存泄漏[/b]
# Java 导出文件溢出实现步骤 作为一名经验丰富的开发者,我将指导你如何实现 Java 导出文件溢出。在开始之前,我们需要明确几个概念:Java 堆、导出文件和堆溢出。 - Java 堆:Java 堆是 Java 虚拟机运行时数据区中的一部分,用于存储对象实例。Java 堆的大小可以通过 JVM 参数进行调整。 - 导出文件:导出文件是指将内存中的数据文件的形式导出到外部存储设备中。
原创 2023-11-18 12:28:06
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# Java内存溢出文件导出 Java是一种运行在Java虚拟机(JVM)上的高级编程语言,其优势之一是其自动内存管理。然而,有时候我们可能会遇到内存溢出的问题,特别是在处理文件导出时。本文将介绍Java内存溢出的原因以及如何解决这个问题。 ## 什么是内存溢出? 内存溢出是指程序在申请内存时,没有足够的内存可供申请,导致程序无法正常运行。在Java中,内存分为堆内存(Heap)和栈内存
原创 2023-08-16 12:16:54
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先说一下背景,前两天由于本地的oracle数据库问题,导致项目启动数据库获取连接池错误,不能正常启动,折腾了一段时间,本地数据库整好了,想在本地把项目跑起来试试,把项目部署在tomcat正常启动,但是在页面访问的时候报错了,见截图然后通过报错提示在网上搜寻各种答案,大都说的都是配置tomcat内存,配置eclipse,配置JVM内存,还学到了分析的几种内存溢出的不同解决方式:关于几种内存的详细说明
文章目录加速处理大数据的思路动机最开始的方法1. 概述2. 遇到的问题3. 速度慢的根本原因优化后的方法1. 概述2. 具体方法(具体代码看下一章)方法一:批量查询数据,减少调用数据库的次数方法二:建立数据库索引并定时重建索引方法三:查询数据时指定列,不要全部查询所有列方法四:多进程运行python程序方法五:用DataX工具 将结果存入数据库推荐方法/工具一、multiprocessing:多
常用命令1.ls ll : 查看目录下的文件 ls -a : 查看隐藏文件 2.cd 目录名 : 打开目录 cd / : 回到根目录 cd.. :返回上一级 3.创建目录: mkdir 目录名 mkdir --help : 查看帮助信息 mkdir -p aa/bb : 创建多级目录 4.删除目录: rmdir 目录名 5.浏览文件 cat 文件名 more 文件
转载 2024-01-30 19:54:51
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背景:生产环境有一个程序突然挂掉了,进去控制台没有任何反应,看到服务器已经生成了hprof文件,hprof后缀文件是堆内存溢出导致程序挂掉时保存的快照,但是是什么原因导致程序内存溢出的呢?记录一下分析hprof文件的流程笔记注: hprof是什么文件? 是java进程的内存镜像文件,里面包含了内存堆详细的使用信息,即某个时间点的java进程的内存快照一、下载Memory Analyzer软件Ecl
        在项目的部署中,我们设置不当,有时会常常遇到一个bug,就是内存溢出,而在百般调试,释放资源之后,却还是没有解决,这时,不要着急,我们静下心来,在数据量,代码量都不多情况下,并且不是很经常出现这bug时,我们要进行一下小小的总结,来处理这类事件的发生!错误        我们先看,内存溢出的提示,一般会
内存溢出JVM运行时首先需要类加载器(classLoader)加载所需类的字节码文件。加载完毕交由执行引擎执行,在执行过程中需要一段空间来存储数据(类比CPU与主存)。这段内存空间的分配和释放过程正是我们需要关心的运行时数据区。内存溢出的情况就是从类加载器加载的时候开始出现的,内存溢出分为两大类:OutOfMemoryError和StackOverflowError。以下举出10个内存溢出的情况,
转载 2023-08-24 09:55:33
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一、使用JDBC处理大数据 基本概念: 在实际开发中,程序一般不需要把大文本或二进制数据保存到数据库。大数据也称之为LOB(Large Objects),LOB又分为: clob和blobclob用于存储大文本。blob用于存储二进制数据,例如图像、声音、二进制文本等。对MySQL而言只有blob,而没有clob, mysql存储大文本采用的是Text 使用JDBC
转载 2024-02-05 03:12:45
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简介内存溢出(Out Of Memory,简称OOM)是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多,最终使得程序运行要用到的内存大于能提供的最大内存。此时程序就运行不了,系统会提示内存溢出,有时候会自动关闭软件,重启电脑或者软件后释放掉一部分内存又可以正常运行该软件,而由系统配置、数据流、用户代码等原因而导致的内存溢出错误,即使用户重新执行任务依然无法避免。溢出原因内存溢出就是内存不够,引起内
转载 2024-03-16 03:20:19
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今天在读取一个超大csv文件的时候,遇到困难:首先使用office打不开然后在python中使用基本的pandas.read_csv打开文件时:MemoryError最后查阅read_csv文档发现可以分块读取。read_csv中有个参数chunksize,通过指定一个chunksize分块大小来读取文件,返回的是一个可迭代的对象TextFileReader,IO Tools 举例如下:
文章目录1. 什么是海量数据处理? 解决的思路?2. 海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP?3. 寻找热门查询,300万个查询字符串中统计最热门的10个查询?4. 海量数据分布在100台电脑中,想个办法高效统计出这批数据的TOP10?5. 五亿个int找它们的中位数? 1. 什么是海量数据处理? 解决的思路?海量数据处理指的是处理大规模数据集的过程。随着信息技术的发展,我们能够收集
转载 2023-07-16 07:53:39
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众所周知,java在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法;例如,我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内存什么时候向磁盘写入,很恶心,而且这些API在
转载 2023-08-01 22:47:34
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/* Navicat MySQL Data Transfer Source Server : locahost Source Server Version : 50087 Source Host : localhost:3306 Source Database : gov Target Server Type : MYSQL Target Se
原创 2022-09-27 10:24:14
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内存溢出 (简称OOM)是指应用系统中存在无法回收的内存或使用的内存过多,最终使得程序运行要用到的内存大于能提供的最大内存。就比如说,你的电脑只有32GB的内存,已经把这32GB的内存用完了,但是还在继续用,就会造成内存溢出。1.java堆内存溢出设置的jvm内存太小,对象所需内存太大,创建对象时分配空间,就会抛出这个异常。解决方法:首先,如果代码没有什么问题的情况下,可以适当调整-Xms和-Xm
转载 2023-07-19 15:05:52
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文章目录一、基于hadoop与MapReduce的分布式编程1.通过docker-compose部署容器1.1安装docker-compose1.2编写docker-compose.yml文件1.3进入docker-compose.yml的目录2.基于JAVA的MapReduce分布式编程(完成)2.1 Maven安装与配置(eclipse)2.2 将Git项目转为Maven项目(eclipse
C语言的栈溢出问题例如:针对学习过程中遇到的栈溢出问题 C语言的栈溢出问题前言栈溢出(Stack overflow)导致栈溢出的原因①函数递归层次太深1.修改栈区空间大小2.尾部递归优化(附一)设置优化选项(O1/O2)(附二)解决“/O1”和“/RTC1”命令行选项不兼容②局部变量体积太大解决问题③动态申请空间使用之后没有释放④数组访问越界⑤指针非法访问总结 前言溢出,常见的解释是:程序外部的数
【低数据模式】字面意思就是减少流量数据消耗。很多用户可能不知道,苹果为了帮助用户控制流量消耗,iOS的“蜂窝移动网络”和“无线局域网”中加入了低数据模式。开启“低数据模式”后,iPhone会通过推迟非强制任务和禁用后台应用程序刷新来减少数据使用量。如何开启“低数据模式”:在iOS13及以后的设备上,可以分别为蜂窝网络和Wi-Fi开启低数据模式,具体操作如下:蜂窝网络:打开“设置”App,选择“蜂窝
# Python处理数据溢出:新手指南 数据溢出是程序设计中的一个重要概念,特别是在处理大数据时。在Python中,虽然整型(`int`)可以自动扩大以适应更大的整数,但在某些情况下,了解并处理数据溢出仍然非常重要。本文将带你了解如何处理数据溢出,主要包括以下几个步骤: ## 流程概述 | 步骤 | 描述 | |--------|----
原创 2024-10-18 06:30:27
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