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大數據hashmap

 發布時間：2023-07-07 08:18:21

① java將數據導出excel計算其文件大小

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大數據導出excel大小限制_java 導出Excel 大數據量，自己經驗總結！ 原創
2020-12-19 01:58:16

weixin_39655377
碼齡5年
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分析導出實現代碼，XLSX支持：

/*** 生成XLSX,2007版本的excel,每個sheet無6.5W的行數限制，但是到了一定數量，可能內存溢出，

* 次方法適合在預計10W以下的數據導出時使用,本機測試，14W可以導出。列數量在8列左右

*

*@paramfileOut

* 輸出流

*@paramsheetMap

* 要設置的數據信息

*@throwsSQLException*/

public static voidcreateXSLXByResultSet(OutputStream fileOut, WriteXLSBean... beans)throwsSQLException {try{//重點 Workbook

Workbook wb = newXSSFWorkbook();for (int i = 0, len = beans.length; i < len; i++) {

WriteXLSBean xlsBean=beans[i];

Sheet sheet=wb.createSheet(xlsBean.getSheetName());

ResultSet rs=xlsBean.getRs();

ResultSetMetaData rsmd=rs.getMetaData();

TypeHandlerRegistry tr=BeanContext.tr;

Map th =xlsBean.getTh();int index = 0;while(rs.next()) {long t1 =System.currentTimeMillis();

org.apache.poi.ss.usermodel.Row row=sheet

.createRow(index);for (int j = 0, numberOfColumns = rsmd.getColumnCount(); j < numberOfColumns; j++) {

String key= rsmd.getColumnLabel(j + 1).toLowerCase();if(th.containsKey(key)) {

TypeHandler> type =tr.getTypeHandler(JdbcType

.forCode(rsmd.getColumnType(j+ 1)));

Object obj=type.getResult(rs, key);

row.createCell(j).setCellValue(obj== null ? "": obj.toString());

}

}

System.out.println(index+ " :"

+ (System.currentTimeMillis() -t1));

index++;

}

}//重點 Workbook

wb.write(fileOut);

}catch(IOException e) {

e.printStackTrace();throw new ServiceRunTimeException("生產xls文檔錯誤", e);

}finally{

}

}

在上面 標注了重點的兩處，分別是：

1.構建一個Excel對象

2.將該對象寫入一個OutPutStream

而在構建過程中，沒有地方寫入OutPutSteam ,也就是說必須在內存中構建整個 Excel，才能進行寫出操作，在大數據量情況下，這樣將導致所有數據載入到內存中，而不能輸出，導致最後 內存溢出。

根據運行環境不用，可能內存溢出的 情況不同

根據情況，如果數據量達到10W以上，建議使用

1、多個Excel，每個Excel一個Sheet,因為所有Sheet都是Workbook的組成部分。如果不分多個Excel,即使分Sheet也沒用，

2、每個Excel中列數適中，比如： 5W行每個Excel檔，實現分多次導出和分頁查詢原理一樣

3、對多個Excel導出到一個臨時目錄，並通過程序壓縮，然後提供給客戶下載

2003版通過資料庫結果存到List中，然後進行生產：Table 就是List Row 是Map

/*** 生產xls,2003版本的excel,每個sheet有6.5W的行數限制

*

*@paramfileOut

* 輸出流，未關閉

*@paramsheetMap

* 要導出的數據信息*/

public static void createXSLByMap(OutputStream fileOut, Map>>sheetMap) {try{

HSSFWorkbook wb= newHSSFWorkbook();

Set keys =sheetMap.keySet();for (Iterator iterator =keys.iterator(); iterator

.hasNext();) {

String SheetKey=iterator.next();

Sheet sheet=wb.createSheet(SheetKey);

List> sheetRows =sheetMap.get(SheetKey);for (int i = 0, len = sheetRows.size(); i < len; i++) {

Map cellMap =sheetRows.get(i);

Set cellSet =cellMap.keySet();

org.apache.poi.ss.usermodel.Row row=sheet.createRow(i);int j = 0;for (Iterator iterCell =cellSet.iterator(); iterCell

.hasNext(); j++) {

String cellKey=iterCell.next();

Object obj=cellMap.get(cellKey);

row.createCell(j).setCellValue(obj== null ? "": obj.toString());

}

}

}

wb.write(fileOut);

}catch(IOException e) {

e.printStackTrace();throw new ServiceRunTimeException("生產xls文檔錯誤", e);

}finally{

}

}

新版本 POI+office 2007版本excel可以導出幾十萬條而不內存溢出，詳細見：

導出大量數據到 excel 的 xlsx文件

static String src="SFGHJKJGHFERTUIO";

public static void main(String[] args) throwsThrowable {

SXSSFWorkbook wb = new SXSSFWorkbook(100); //這里100是在內存中的數量，如果大於此數量時，會寫到硬碟，以避免在內存導致內存溢出

Sheet sh =wb.createSheet();

for (int rownum = 0; rownum < 1000000; rownum++) {

Row row =sh.createRow(rownum);

for (int cellnum = 0; cellnum < 10; cellnum++) {

Cell cell =row.createCell(cellnum);

String address = newCellReference(cell).formatAsString();

cell.setCellValue(address+src.substring(rownum%10*10+1, (rownum%10+1)*10));

}

}

File file = new File("F:/aa.xlsx");

file.createNewFile();

FileOutputStream out = newFileOutputStream(file);

wb.write(out);

out.close();

}

內存使用情況：

根據以上前輩經驗，自己在結果自身需求考慮，整合出一個工具。解決了excle表.xls格式行數65535行的限制。我實現的形式是導出一張表，裡面有多頁

(我是已65000為一頁)

這里是用反射來使用所有傳入進行的實體的屬性的值。這里只針對String和基本數據類型。如有自己定義的類型需要自己加上。

packagecom.tommy.fundation.util;importjava.lang.reflect.Field;importjava.lang.reflect.InvocationTargetException;importjava.lang.reflect.Method;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Date;importjava.util.List;public classRelectUtil {public static List reflectEntity(T model,Class> cals) throwsNoSuchMethodException, IllegalAccessException, IllegalArgumentException, InvocationTargetException, SecurityException, NoSuchFieldException{

List list = new ArrayList();

Field[] field= model.getClass().getDeclaredFields(); //獲取實體類的所有屬性，返回Field數組

for(int j=0 ; j

String nam = field[j].getName(); //獲取屬性的名字

String name =nam;

name= name.substring(0,1).toUpperCase()+name.substring(1);

String type= field[j].getGenericType().toString(); //獲取屬性的類型

if(type.equals("class java.lang.String")){ //如果type是類類型，則前麵包含"class "，後面跟類名

Method m = model.getClass().getMethod("get"+name);

String value= (String) m.invoke(model); //調用getter方法獲取屬性值

if(value != null){

list.add(value);

}else{

list.add("");

}

}if(type.equals("class java.lang.Integer")){

Method m= model.getClass().getMethod("get"+name);

Integer value=(Integer) m.invoke(model);if(value != null){

list.add(value);

}else{

list.add("");

}

}if(type.equals("class java.lang.Short")){

Method m= model.getClass().getMethod("get"+name);

Short value=(Short) m.invoke(model);if(value != null){

list.add(value);

}else{

list.add("");

}

}if(type.equals("class java.lang.Double")){

Method m= model.getClass().getMethod("get"+name);

Double value=(Double) m.invoke(model);if(value != null){

list.add(value);

}else{

list.add("");

}

}if(type.equals("class java.lang.Boolean")){

Method m= model.getClass().getMethod("get"+name);

Boolean value=(Boolean) m.invoke(model);if(value != null){

list.add(value);

}else{

list.add("");

}

}if(type.equals("class java.util.Date")){

Method m= model.getClass().getMethod("get"+name);

Date value=(Date) m.invoke(model);if(value != null){

list.add(value);

}else{

list.add("");

}

}

}returnlist;

}

}

下面將是重點實現導出excel表

packagecom.tommy.fundation.util;importjava.io.OutputStream;importjava.util.ArrayList;importjava.util.Date;importjava.util.HashMap;importjava.util.Iterator;importjava.util.List;importjava.util.Map;importjava.util.Set;importjavax.servlet.http.HttpServletResponse;importorg.apache.poi.hssf.record.formula.functions.T;importorg.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFRow;importorg.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet;importorg.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook;

@SuppressWarnings("hiding")public class ExportExcel{/*** 導出多張excel表,解決xls格式行數65535的限制

*@authorOnlyOne

*@paramresponse

*@paramlist 需要處理的list數據集合

*@throwsException*/@SuppressWarnings("deprecation")public void doExcel(HttpServletResponse response,List list,String fileName) throwsException {

OutputStream os= response.getOutputStream();//獲取輸出流

response.reset();//設置下載頭部信息。Content-disposition為屬性名。attachment表示以附件方式下載，如果要在頁面中打開，則改為inline。filename為文件名

response.setHeader("Content-disposition", "attachment; filename=excell.xls");

response.setContentType("application/msexcel");

Map> sheetMap =daData(list);

HSSFWorkbook wb= newHSSFWorkbook();

Set keys =sheetMap.keySet();for (Iterator iterator =keys.iterator(); iterator.hasNext();) {

Integer SheetKey=iterator.next();

HSSFSheet sheet= wb.createSheet((fileName+SheetKey).toString());

List sheetRows =sheetMap.get(SheetKey);for (int i = 0, len = sheetRows.size(); i < len; i++) {

T en=(T) sheetRows.get(i);

List dataList = RelectUtil.reflectEntity(en, en.getClass());

HSSFRow row=sheet.createRow(i);

row.createCell(0).setCellValue(String.valueOf(i));for(int m=0; m

row.createCell(m+1).setCellValue(dataList.get(m).toString());

}

}

}

wb.write(os);

}/*** 此方法將數據集合按65000個進行分割成多個子集合

*@authorOnlyOne

*@paramlist 需要處理的list數據集合

*@return

*/

public Map> daData(Listlist){int count = list.size()/65000;int yu = list.size() % 65000;

Map> map = new HashMap>();for (int i = 0; i <= count; i++) {

List subList = new ArrayList();if (i ==count) {

subList= list.subList(i * 65000, 65000 * i +yu);

}else{

subList= list.subList(i * 65000, 65000 * (i + 1)-1);

}

map.put(i, subList);

}returnmap;

}

}

在Java中調用的方式

@RequestMapping(value = "/doExcel", method =RequestMethod.GET)public void doExcel(HttpServletResponse response,HttpServletRequest request) throwsException {

List list =enrolltgService.findAll();new ExportExcel().doExcel(response, list, "黑白淡奶");

}

大功搞成，以後再也不會為了數據量太大而導不出來煩惱了！！！

需要的包 poi-3.2-FINAL-20081019.jar

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NPOI導出Excel 65536限制
1 #region NPOI 導出excel數據超65535自動分表 2 /// <summary> 3 /// DataTable轉換成Excel文檔流，並輸出到客戶端 4 /// </summary> 5 /// <param name="table">...
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java導出csv文件 為解決導出excel時每個單元格的限制（32767）
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Excel單元格數據超過32767報錯問題處理
java poi 32767
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SXSSFWorkbook Excel 大量數據導出
注意 SXSSFWorkbook 用於大量數據的導出 SXSSFWorkbook是用來生成海量excel數據文件，主要原理是藉助臨時存儲空間生成excel， SXSSFWorkbook專門處理大數據，對於大型excel的創建且不會內存溢出的，就只SXSSFWorkbook了。 它的原理很簡單，用硬碟空間換內存（就像hashmap用空間換時間一樣）。 SXSSFWorkbook是streami...
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EXCEL大數據量導出的解決方案
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java中poi導出excel問題總結
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java POI導出excel，列數限制在256列
有兩篇文章寫得比較好的 https://www.oschina.net/code/snippet_1052786_47435 https://www.jianshu.com/p/4c6eec65fdc3
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apache poi導出excel最大多少個sheet
大數據導出excel大小限制
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② memcache和mysql的區別

Redis的作者Salvatore Sanfilippo曾經對這兩種基於內存的數據存儲系統進行過比較：

1、Redis支持伺服器端的數據操作：Redis相比Memcached來說，擁有更多的數據結構和並支持更豐富的數據操作，通常在Memcached里，你需要將數據拿到客戶端來進行類似的修改再set回去。這大大增加了網路IO的次數和數據體積。在Redis中，這些復雜的操作通常和一般的GET/SET一樣高效。所以，如果需要緩存能夠支持更復雜的結構和操作，那麼Redis會是不錯的選擇。

2、內存使用效率對比：使用簡單的key-value存儲的話，Memcached的內存利用率更高，而如果Redis採用hash結構來做key-value存儲，由於其組合式的壓縮，其內存利用率會高於Memcached。

3、性能對比：由於Redis只使用單核，而Memcached可以使用多核，所以平均每一個核上Redis在存儲小數據時比Memcached性能更高。而在100k以上的數據中，Memcached性能要高於Redis，雖然Redis最近也在存儲大數據的性能上進行優化，但是比起Memcached，還是稍有遜色。


具體為什麼會出現上面的結論，以下為收集到的資料：

1、數據類型支持不同

與Memcached僅支持簡單的key-value結構的數據記錄不同，Redis支持的數據類型要豐富得多。最為常用的數據類型主要由五種：String、Hash、List、Set和Sorted Set。Redis內部使用一個redisObject對象來表示所有的key和value。redisObject最主要的信息如圖所示：

type代表一個value對象具體是何種數據類型，encoding是不同數據類型在redis內部的存儲方式，比如：type=string代表value存儲的是一個普通字元串，那麼對應的encoding可以是raw或者是int，如果是int則代表實際redis內部是按數值型類存儲和表示這個字元串的，當然前提是這個字元串本身可以用數值表示，比如:」123″ 「456」這樣的字元串。只有打開了Redis的虛擬內存功能，vm欄位欄位才會真正的分配內存，該功能默認是關閉狀態的。

1）String

③ hashmap的最大容量是多少，在多少的時候會導致查詢響應過慢

原則上，hashmap的插入和搜索，復雜度都是1，是非常快速的跟你的容量大小通常是沒有直接關系的但是這是理想的情況。
這里說的理想，是在你所存儲的對象的hashcode這個方法寫的非常有效的情況下。根據hash的原理，存放一個對象是根據他的hashcode來計算的，如果沒有哈希沖突，那麼他的存儲效率是最高，最完美的。
為什麼哈希沖突會使得效率下降呢？
具體來分析，假設一個對象O1，他的hashcode算出來是1，另一個對象是O2，hashcode算起來也是1. 先放入O1對象，這時候速度很快，根據hashcode計算出來這個對象應該在哪個位置存放，然後直接放進去。但是到了放O2的時候，根據hashcode計算的地址存放，發現之前已經有O1了，那麼顯然是不能放的，因此就要採取些措施，比如，再計算一次，然後分配存放的地址（如果沖突，將繼續，知道解決），一種最惡劣的情況下，很多很多的對象都存在hash沖突，那麼重要就變得存儲越來越慢。但是這個不是hashmap的責任，而是你的對象的hashcode方法沒有定義好，使得沖突頻繁
另外，哈希表為了避免這種沖突，會有一點優化。簡單的說，原本可以放100個數據的空間，當放到80個的時候，根據經驗，接下去沖突的可能性會更加高，就好比一個靶子上80%都是箭的時候你再射一箭出去，射中箭的可能性很大。因此就自動增加空間來減小沖突可能性。
80/100 = 0.8 這個0.8就是負載因子。
java中的hashmap的負載因子是0.75說了寫理論。說這個的原因是想解釋一下你的疑問「10000條的時候在搜索的時候很快，那麼在多少條的時候可能導致效率下降呢」。這個答案是肯定的，就是存儲的量跟存儲效率沒有直接的關系。
這頁是hash表這個數據結構的優勢所在
如果你覺得效率出現問題的時候，應該去關注一下你的存儲對象的hashcode方法寫的是否有問題
如果想更完美的解決效率問題，還可以手動指定hashmap的負載因子（用HashMap（int factor）這個構造方法），負載因子越低，沖突可能越小。但是犧牲的空間會相應增加

如果還是不能很好理解，可以先參看hash這個數據結構的特點，和JDK中HashMap的源代碼，以及注釋

學好java，數據結構是很重要的，理解原理的使用，跟生搬硬套的使用，不可同年而語
所以，去面試淘寶，騰訊，化為這種公司不會問你struts怎麼用，只會問你struts怎麼寫。如同不會問你hashmap怎麼用，而會問你hashmap的設計理念，和實現原理

希望對你有所幫助

④ JAVA高並發問題,大數據，頻繁I/O操作。

建議採用緩存處理，按照你說的這種數據量，基於redis的緩存完全可以版滿足，存取速度可以10W+的，另外，擬采權用的hashMap 是ConcurrentHashMap還是其他，頁面展示是增量查詢還是直接所有的再查詢一次，socket數據接收你是用的netty還是mina，這都需要經過仔細的斟酌考慮設計的。有這么大的並發的需求，完全可以考慮做分布式集群的，估計這只是領導想要的目標吧

⑤ android中hashmap是什麼意思有什麼作用

在認識hashmap中要先認識Map。在數組中我們是通過數組下標來對其內容索引的，而在Map中我們通過對象來對對象進行索引，用來索引的對象叫做key，其對應的對象叫做value。
HashMap的初始過程 :在並發環境下使用HashMap
而沒有做同步，可能會引起死循環，關於這一點，sun的官方網站上已有闡述，這並非是bug。
HashMap的數據結構 ：HashMap主要是用數組來存儲數據的，我們都知道它會對key進行哈希運算，哈系運算會有重復的哈希值，對於哈希值的沖突，HashMap採用鏈表來解決的。在HashMap里有這樣的一句屬性聲明：
transient Entry[]
table;

因此hashmap可以在andriod中用來存儲數據。

⑥ 自學 Java 怎麼入門

能看懂，但是自己寫不出來，是因為自己對自己所學的知識技能還不夠了解，還不知道怎麼用，還不會用編程思想去解決問題，對於初學者來說，這是很普遍的問題。

學Java，光聽課看視頻是不夠的，你需要大量的敲代碼，做項目，完成一個個小功能。剛開始可以跟著老師的思路，去把完整的代碼敲一遍。然後根據需求嘗試自己去完成，培養自己的思路。學Java最大的秘訣就是：多敲代碼。

Java學習是一個漫長的過程，涉及到的內容非常多，簡單的網頁製作，簡單的js腳本，資料庫，各種常用的框架等等。

當然，我一直的觀點就是：興趣是最好的老師，如果你真心熱愛編程，以編程為樂，那麼想要學成一門語言，並不是一件難事。

同時你還需要一個系統的Java學習路線

Java的學習，個人將其分為以下幾個階段：

  1. JavaSE階段

  2. JavaWeb基礎

  3. 掌握開發框架

  4. 其它常用技術

對應的視頻可到：Java學習

第一階段：掌握JavaSE

該階段是學習JavaEE的入門階段，也是基礎階段，每個零基礎的Java的學習者都必須掌握。

第三階段：掌握開發框架

SSM和SpringBoot這兩個框架是現在很公司在用的框架，所以JAVA學習者必須掌握。

第四階段：其他常用技術

查看Java工程師崗位的要求你會發現，企業除了要求掌握框架的使用外，還會對其它一些常用的技術有所要求，比如JAVA項目構建工具maven，oracle資料庫，開源的全文搜索引擎Lucene，開源的搜索伺服器solr，Web Service，linux等技術。

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