项目要求导入
excel， 但是
文件很大，一次性读进去会导致内存不足而报错，下面是我解决的方法：首先倒入需要的jar<dependency>
<groupId>org.apache.poi</groupId>
<artifactId>poi-ooxml</artifactId>
<version>3.17
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2023-06-07 20:39:11
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# Java读取Excel大文件
在Java开发中，经常需要读取Excel文件的数据。当Excel文件较小时，可以直接使用常见的Excel读取工具库，如Apache POI。但当Excel文件较大时，直接读取整个文件并将其加载到内存中可能会导致内存溢出的问题。本文将介绍如何使用Java读取Excel大文件的方法，并提供相应的代码示例。
## 为什么需要特殊处理大文件？
Excel文件通常是二
原创
2024-02-06 09:03:40
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# Java读取大文件Excel的方法
## 引言
在日常开发中，我们经常会遇到需要处理大文件Excel的场景，如数据导入、数据清洗等。本文将介绍如何使用Java读取大文件Excel，并提供详细的代码示例和解释。
## 整体流程
下面是读取大文件Excel的整体流程，可以使用表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Excel文件读取对象 |
|
原创
2023-08-07 07:14:34
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## Java 读取 Excel 大文件的有效方法
在现代数据处理领域，Excel 文件作为一种常见的数据存储格式，被广泛应用于各种业务场景。然而，当面对大文件时，常规的读取方式可能会导致内存溢出或性能下降。本文将介绍如何使用 Java 读取大文件 Excel，并提供具体的代码示例。
### 为什么要读取大文件
很多企业在日常运营中会积累海量数据，通常这些数据会被存储在 Excel 文件中。
原创
2024-08-20 10:06:56
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1.概述 在应用程序的开发过程中,经常需要使用Excel 文件来进行数据的导入或导出。所以,在通过ava语言实现此类需求的时候,往往会面临着Excel文件的解析(导入)或生成(导出)。 在Java技
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2023-07-11 14:12:27
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当使用poi去处理大的excel文件时，直接使用poi里提供的数据读取方法容易产生内存溢出的情况，在这里插入代码片这时候需要将xlsx格式的文件转化为xml文件来读取。对于新手来说，先来看看xlsx格式与xml格式的区别吧。 我们不难看到xml格式的数据里，每个数据的位置，内容，类型都被xml标签描述，所以在后续读取xml格式的文件时，这些标签也是需要用到的。也正因为这些标签，当数据量量很大时相同
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2023-09-06 17:42:59
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java 大文件读取的理解: 1 //定义读取字节
2 int bufSize = 1024;
3
4 byte[] bs = new byte[bufSize];
5 //创建缓存区
6 ByteBuffer byteBuf = ByteBuffer.allocate(bufSi
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2023-06-07 16:44:40
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话题：假设机器只有500M内存，有一个1.23GB的文件，要从一个目录复制到另外一个目录 目的：比较IO与NIO的读取速度效率 细节：大文件不能一次读到内存中，否则会内存溢出，只能每次读取固定大小的数据流 下面进行代码实现，在实现代码中，有的代码是一次性读取全部内容到内存中，有的是读取固定大小，分别看看这些方法读取文件速度的差异文件大小 1.23GB 1.使用RandomAccessFile读取文
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2023-08-20 18:53:49
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记录一下使用poi读取大数据excel文件踩的坑介绍Java 有2个jar包可以操作excel文件，分别是jxl和poi；jxl这个jar包只能读取excel2003年的文件(文件后缀为.xls)，而poi这个jar包excel2003(文件后缀为.xls)和excel2007(文件后缀为.xls)的文件都可以读取。问题我是用的是poi这个jar包，对excel进行读取； 下面是上传一个
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2023-06-15 17:29:43
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需求：导出大文件，实现以多个线程分别进行写入excel，然后通过网络IO输出到浏览器。CODE：import java.io.ByteArrayOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import javax.servlet.ServletOutputStream;
import javax.se
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2023-06-06 15:11:24
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使用技术：处理大量
Excel数据这里提供思路，大致情况还需要看需求，
读取少量数据也可以使用poiExcel或者excelExcel，当使用大量数据时，我的是70万条，普通的方法会报内存溢出。pom.xml<dependency>
<groupId>org.apache.poi</groupId>
<artif
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2023-06-03 12:25:19
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1、找出指定文件夹里的所有文件 #-*- encoding: utf-8 -*-
# 找出指定文件夹里的所有文件
import os
filePath = 'C:\\Users\\lzk\\Desktop\\H_totall_data\\data\\'
filearray=os.listdir(filePath)
print(filearray)2、读取指定文件夹里多个excel表，
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2024-04-18 12:28:19
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Java极速读取超大文件Java读取超大文件的几种方法传统Block IO读入使用NIO零拷贝读实际执行效果使用BufferReader 执行效果使用改造后的NIO零拷贝的效果总结注意事项FAQ最重要的事 Java读取超大文件的几种方法在这里必须说明一下，此处所说的超大文件，是指至少2G以上，可能是10G或者更大，文件内容是单行可处理的类型，通常为csv文件。好了，前提已说明，让我们快速进入主题
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2023-06-28 16:30:59
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JAVA之NIO按行读写大文件，完美解决中文乱码问题前言最近在开发的时候，接到了一个开发任务，要将百万行级别的txt数据插入到数据库中，由于内存方面的原因，因此不可能一次读取所有内容，后来在网上找到了解决方法，可以使用NIO技术来处理，于是找到了这篇文章http://www.sharejs.com/codes/java/1334，后来在试验过程中发现了一点小bug，由于是按字节读取，汉字又是2个字
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2024-08-28 19:48:32
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最近在编写一个关于图形学的东西时，由于需要读取模型，写了一个obj文件和mtl文件解析器。实际调试时，由于该文件较长，比如obj文件达到了20万行的量级，在解析时凸显出了各种性能问题，解决这些性能问题的同时，也总结出了一些经验，记录如下：1 必须使用缓冲区。虽然操作系统实现读取文件应该是有缓冲区概念的，但是结果显示如果不使用缓冲区，而用fgetc挨个字符进行读取，速度会
我是Java的新手…在当前项目中,我需要读写一个非常大的文本文件(1 GB-5 GB)…首先,我使用了此类：BufferedReader和BufferedWriterpublic static String read(String dir) {
BufferedReader br;
String result = "", line;
try {
br = new BufferedReader(ne
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2023-07-10 09:45:11
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最近阿粉接到一个需求，需要从文件读取数据，然后经过业务处理之后存储到数据库中。这个需求，说实话不是很难，阿粉很快完成了第一个版本。内存读取第一个版本，阿粉采用内存读取的方式，所有的数据首先读读取到内存中,程序代码如下：Stopwatch stopwatch = Stopwatch.createStarted();
// 将全部行数读取的内存中
List<String> lines =
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2023-08-28 21:57:48
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Java读取1272447行数据，存入List中，用时：396毫秒。直接上代码，已做备忘。 代码如下：package com.example.springbootdownloadfile.file;
import java.io.*;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class ReadFileUti
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2023-06-13 20:27:08
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1：在内存中读取 读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法：Files.readLines(new File(path),Charsets.UTF_8);
FileUtils.readLines(new File(path));这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大的时候很快就会导致程序抛出O
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2023-08-29 22:07:37
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java一般读取文件时，将文件文内容全部加在到内存，然后读取，但是这种读取方式很明显不适合读取大文件，在进行大文件处理时，考虑到内存有限，采用分次读取的方式。java分次读取文件内容有三种方式，1、对文件建立文件字节流，然后接连取出一段内容放到内存中，然后进行读取，效率不高2、对文件建立文件通道，将文件内容放到nio的缓存中，然后再从缓存中读取数据到内存，效率较方法1有提高。3、内存文件映射是目前
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2021-01-28 09:38:00
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