- 浏览: 285681 次
- 性别:
- 来自: 北京
文章分类
最新评论
-
jim8757:
能提供下完整的代码吗?
实例解析java + jQuery + json工作过程(登录) -
befairy:
收藏,谢谢LZ
基于Java、jQuery应用的账务管理系统开源了(09.3.19更新) -
Gilbert_Sam:
我看过这本书,很好,看到二十几章的地方,结果网站就登陆不上,写 ...
Linux C编程一站式学习 http://learn.akae.cn/ -
ljy520zhiyong:
这个网址进入不了呀
Linux C编程一站式学习 http://learn.akae.cn/ -
蜀山红日:
如果后台要向前台返回复杂数据该怎么办呢
实例解析java + jQuery + json工作过程(登录)
POI或者JXL在导出大量数据的时候,由于它们将每一个单元格生都成一个Cell对象,所以很容易导致内存溢出。解决这个问题,唯一的办法是弄清楚Excel的二进制格式(汗),并且用流的方式读写Excel。POI和JXL其实提供了二进制方式读写Excel的API,只是因为缺少文档和实例,所以使用的人不多。我编写了这个简单的合并Excel的类,它只适合合并结构相同的多个Excel文件。好在这个功能已经可以解决数据导出产生OOM的问题:将数据分批导出然后合并。
下面的代码使用POI3.1,合并11个3000多行的文档用时约6秒,我实在找不到更多的测试用的文档了。
Java代码
@SuppressWarnings("unchecked") public class XlsMergeUtil { private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(XlsMergeUtil.class); /** * 将多个Xls文件合并为一个,适用于只有一个sheet,并且格式相同的文档 * @param inputs 输入的Xls文件 * @param out 输出文件 */ public static void merge(InputStream[] inputs, OutputStream out) { if (inputs == null || inputs.length <= 1) { throw new IllegalArgumentException("没有传入输入流数组,或只有一个输入流."); } List<Record> rootRecords = getRecords(inputs[0]); Workbook workbook = Workbook.createWorkbook(rootRecords); List<Sheet> sheets = getSheets(workbook, rootRecords); if(sheets == null || sheets.size() == 0) { throw new IllegalArgumentException("第一篇文档的格式错误,必须有至少一个sheet"); } //以第一篇文档的最后一个sheet为根,以后的数据都追加在这个sheet后面 Sheet rootSheet = sheets.get(sheets.size() - 1); int rootRows = getRowsOfSheet(rootSheet); //记录第一篇文档的行数,以后的行数在此基础上增加 rootSheet.setLoc(rootSheet.getDimsLoc()); Map<Integer, Integer> map = new HashMap(10000); for (int i = 1; i < inputs.length; i++) { //从第二篇开始遍历 List<Record> records = getRecords(inputs[i]); int rowsOfCurXls = 0; //遍历当前文档的每一个record for (Iterator itr = records.iterator(); itr.hasNext();) { Record record = (Record) itr.next(); if (record.getSid() == RowRecord.sid) { //如果是RowRecord RowRecord rowRecord = (RowRecord) record; //调整行号 rowRecord.setRowNumber(rootRows + rowRecord.getRowNumber()); rootSheet.addRow(rowRecord); //追加Row rowsOfCurXls++; //记录当前文档的行数 } //SST记录,SST保存xls文件中唯一的String,各个String都是对应着SST记录的索引 else if (record.getSid() == SSTRecord.sid) { SSTRecord sstRecord = (SSTRecord) record; for (int j = 0; j < sstRecord.getNumUniqueStrings(); j++) { int index = workbook.addSSTString(sstRecord.getString(j)); //记录原来的索引和现在的索引的对应关系 map.put(Integer.valueOf(j), Integer.valueOf(index)); } } else if (record.getSid() == LabelSSTRecord.sid) { LabelSSTRecord label = (LabelSSTRecord) record; //调整SST索引的对应关系 label.setSSTIndex(map.get(Integer.valueOf(label.getSSTIndex()))); } //追加ValueCell if (record instanceof CellValueRecordInterface) { CellValueRecordInterface cell = (CellValueRecordInterface) record; int cellRow = cell.getRow() + rootRows; cell.setRow(cellRow); rootSheet.addValueRecord(cellRow, cell); } } rootRows += rowsOfCurXls; } byte[] data = getBytes(workbook, sheets.toArray(new Sheet[0])); write(out, data); } static void write(OutputStream out, byte[] data) { POIFSFileSystem fs = new POIFSFileSystem(); // Write out the Workbook stream try { fs.createDocument(new ByteArrayInputStream(data), "Workbook"); fs.writeFilesystem(out); out.flush(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { try { out.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } static List<Sheet> getSheets(Workbook workbook, List records) { int recOffset = workbook.getNumRecords(); int sheetNum = 0; // convert all LabelRecord records to LabelSSTRecord convertLabelRecords(records, recOffset, workbook); List<Sheet> sheets = new ArrayList(); while (recOffset < records.size()) { Sheet sh = Sheet.createSheet(records, sheetNum++, recOffset); recOffset = sh.getEofLoc() + 1; if (recOffset == 1) { break; } sheets.add(sh); } return sheets; } static int getRows(List<Record> records) { int row = 0; for (Iterator itr = records.iterator(); itr.hasNext();) { Record record = (Record) itr.next(); if (record.getSid() == RowRecord.sid) { row++; } } return row; } static int getRowsOfSheet(Sheet sheet) { int rows = 0; sheet.setLoc(0); while(sheet.getNextRow() != null) { rows++; } return rows; } @SuppressWarnings("deprecation") static List<Record> getRecords(InputStream input) { try { POIFSFileSystem poifs = new POIFSFileSystem(input); InputStream stream = poifs.getRoot().createDocumentInputStream("Workbook"); return org.apache.poi.hssf.record.RecordFactory.createRecords(stream); } catch (IOException e) { logger.error("IO异常:{}", e.getMessage()); e.printStackTrace(); } return Collections.EMPTY_LIST; } static void convertLabelRecords(List records, int offset, Workbook workbook) { for (int k = offset; k < records.size(); k++) { Record rec = (Record) records.get(k); if (rec.getSid() == LabelRecord.sid) { LabelRecord oldrec = (LabelRecord) rec; records.remove(k); LabelSSTRecord newrec = new LabelSSTRecord(); int stringid = workbook.addSSTString(new UnicodeString(oldrec.getValue())); newrec.setRow(oldrec.getRow()); newrec.setColumn(oldrec.getColumn()); newrec.setXFIndex(oldrec.getXFIndex()); newrec.setSSTIndex(stringid); records.add(k, newrec); } } } public static byte[] getBytes(Workbook workbook, Sheet[] sheets) { // HSSFSheet[] sheets = getSheets(); int nSheets = sheets.length; // before getting the workbook size we must tell the sheets that // serialization is about to occur. for (int i = 0; i < nSheets; i++) { sheets[i].preSerialize(); } int totalsize = workbook.getSize(); // pre-calculate all the sheet sizes and set BOF indexes int[] estimatedSheetSizes = new int[nSheets]; for (int k = 0; k < nSheets; k++) { workbook.setSheetBof(k, totalsize); int sheetSize = sheets[k].getSize(); estimatedSheetSizes[k] = sheetSize; totalsize += sheetSize; } byte[] retval = new byte[totalsize]; int pos = workbook.serialize(0, retval); for (int k = 0; k < nSheets; k++) { int serializedSize = sheets[k].serialize(pos, retval); if (serializedSize != estimatedSheetSizes[k]) { throw new IllegalStateException("Actual serialized sheet size (" + serializedSize + ") differs from pre-calculated size (" + estimatedSheetSizes[k] + ") for sheet (" + k + ")"); Sheet.serializeIndexRecord() does not } pos += serializedSize; } return retval; } public static void main(String[] args) throws Exception { final String PATH = "E:\\projects\\java\\ws_0\\export\\data\\"; InputStream[] inputs = new InputStream[10]; inputs[0] = new java.io.FileInputStream(PATH + "07_10.xls"); for(int i = 1; i <= 9; i++) { inputs[i] = new java.io.FileInputStream(PATH + "07_0" + i + ".xls"); } OutputStream out = new FileOutputStream(PATH + "xx.xls"); long t1 = System.currentTimeMillis(); merge(inputs, out); System.out.println(System.currentTimeMillis() - t1);//简陋的测试一下时间 } }
发表评论
-
自定义js延时函数
2010-03-26 11:38 4547setTimeout不是真正意义上的延时函数,而且在表单提交后 ... -
ssh jar包配置
2009-11-27 11:31 2314本文中ssh指:struts2,srping2.5,hib ... -
每个项目中,你不得不知的11个Java第三方类库
2009-11-02 09:06 1119Java第三方library ecosystem是一个很广阔的 ... -
J2EE学习中一些值得研究的开源项目
2009-08-10 10:07 1175这篇文章写在我研究J2SE、J2EE近三年后。前3年 ... -
对JXL包的研究(java操作excel)
2009-06-25 07:44 1544对JXL包的研究(java操作excel) 在开源世界中,有两 ... -
java类中成员的装载顺序你知道吗
2009-04-03 08:18 1006最近去参加了SCJP培训,相信对于绝大多数的JAVA工作者来说 ... -
java操作word文件
2009-03-31 15:41 1731一个jacob操作Word的例子 import java. ... -
Java操作PDF文件(iText)
2009-03-31 15:32 5902然jacob中也有关于PDF的方法,但是过于复杂。iText是 ... -
java对excel操作
2009-03-31 15:11 1475从Excel文件读取数据表 Java Excel API既可 ... -
JAVA解析XML的四种方法
2009-03-31 08:49 1418XML现在已经成为一种通 ... -
Java:集合类性能分析
2009-03-20 20:41 19651.Java 集合框架图 -集合接口:6个接口(短虚 ... -
在看commons-lang.jar包源码时候的一些发现及实践
2009-03-11 10:55 3632通常,我们在完成一个标准的JavaBean的时候,都需要同时完 ... -
解决大批量数据导出Excel产生内存溢出的方案(二)
2009-03-11 10:42 6334客户要求一次导出20w行数据,这就要求导出的文件必须带shee ... -
java语言的反射机制1
2009-03-11 10:23 1128java语言的反射机制为是java语言所提供的一项特别吸引人的 ... -
Java获取各种常用时间方法(二)
2009-03-11 09:43 1071//获得本年最后一天的日期 * ... -
Java获取各种常用时间方法
2009-03-11 09:40 1218本人之前做的项目中积累常用的时间方法,贴出来与大家共享,如果哪 ... -
JavaSE6.0 Web Service学习笔记(二)
2009-03-11 09:30 7410JavaSE6.0下的Web Service 从JavaSE6 ... -
JavaSE6.0 Web Service学习笔记(一)
2009-03-11 09:24 1441Web Service概述 Web Service ... -
JDK5.0 Annotation学习笔记(一)
2009-03-11 09:22 972背景知识: 从JDK5开始提供名为Annotat ... -
JasperReport报表设计总结(三)(已完毕)
2009-03-11 09:20 1400由于在一个里面不能贴太多的代码,故放置代码在此处。上接:htt ...
相关推荐
在Java开发中,当面临大批量数据导出到Excel文件时,可能会遇到内存溢出的问题。这是因为Excel文件格式本身的设计,以及Java默认处理大数据的方式,可能导致内存占用过高,尤其是在一次性加载大量数据到内存中进行...
这个标题和描述提到的是一个针对批量导出Excel的工具类,它包括了两个核心类:`ExcelReader.java` 和 `ExcelWriter.java`,以及关于大批量导出的解决方案。下面将详细解释这些知识点。 1. **ExcelReader.java**: 这...
在Java开发中,处理大数据量的Excel导出是一项常见的任务,尤其当数据量达到数十万条时,单个Excel文件可能会遇到性能瓶颈或格式限制。本项目针对这一问题提出了一种解决方案,即分块生成多个Excel文件,然后将它们...
Java多线程导出Excel是处理大数据量时的一种高效策略,尤其在面对千万级别的数据时。传统的Apache POI库在处理大规模数据时可能会遇到栈溢出(StackOverflowError)和内存溢出(OutOfMemoryError)等问题,因为这些...
在java web系统应用中我们经常会用到大批量数据的导出,动辄就上几十万几百万的数据让我们的程序感觉压力很大,甚至都出现无法导出的情况,如内存溢出等。 java中使用poi导出Excel大批量数据到客户端 存在两个导出...
`easyExcel`是专门为处理大量数据设计的一个轻量级工具,它能够有效地解决内存溢出问题,特别适合大数据量的Excel读写操作。下面将详细阐述`easyExcel`的核心功能、使用方法以及如何实现大数据导出。 `easyExcel`的...
poi导入、导出,支持百万级数据模板导出、合并excel。项目为spring-boot-2上开发。resource里面有模板,在junit...注意此版本不支持分页导出,一次性导出大批量数据也会出现内存溢出问题,最新上传的版本支持分页导出,
### Excel大批量导入导出解决方案 #### 概述 在处理大规模Excel文件的过程中,经常会遇到内存溢出或者频繁Full Garbage Collection (FGC)的问题,这些问题通常与Java中使用Apache POI库操作Excel文件的方式有关。...
总的来说,CSV大数据分批并压缩导出是一种实用且高效的解决方案,特别适用于需要处理海量数据且内存资源有限的环境。它结合了分批处理的内存管理策略和压缩技术的空间优化,确保了大数据操作的可行性和性能。
本实例聚焦于“java实现csv导出千万级数据实例”,旨在提供一个高效、稳定的解决方案,避免因数据量过大而导致的性能问题,如Java中的栈溢出(Stack Overflow)。CSV(Comma Separated Values)格式因其简单、通用性...
1、 大数据导出excel文件; 2、 Excel导出大数据时内存溢出; 二、思路:将数据存储到一个.xls的文件内,实际写入的是可以通过excel打开的html文本文件。由于文本文件可以进行续写,可以避免内存溢出。 三、优点:...
poi 和 jxl 对内存的消耗很大,在处理大批量的数据时,容易造成内存溢出。比如处理一个 3M 的 Excel,poi 和 jxl 可能需要上百兆的内存,但 easyexcel 可能只需要几百或几千 KB(内存消耗对比有些夸张)。在性能这...
本文将详细探讨如何在Android应用中使用jxl库快速导出Excel表格。 首先,我们需要理解jxl库的基本概念。jxl是一个Java API,它支持Microsoft Excel 97-2004的文件格式(.xls)。通过jxl,我们可以创建新的工作簿、...
在Java开发中,导出大数据量的Excel文件可能会面临内存溢出的问题,特别是在使用Apache POI库时。这是因为默认情况下,POI会将整个Excel工作簿存储在内存中,当数据量过大时,内存消耗非常显著,可能导致系统崩溃。...
博文链接提供的资源“数据大批量导出(有代码有真相).docx”可能包含具体的示例代码和实践案例,可以作为学习和参考的依据。通过深入研究这些示例,开发者能够更好地掌握如何在Java中高效地进行Excel文件的导入导出。
Java实现Excel大数据量导入是一项常见的任务,特别是在处理企业级数据导入导出时。Apache POI 是Java中广泛使用的库,用于处理Microsoft Office格式的文件,包括Excel。然而,当涉及大量数据时,直接使用POI的用户...
3. **大批量数据导出**:对于大数据量的应用场景,NPOI能有效地处理和导出大量数据,通过优化内存管理和流式处理,避免了内存溢出问题。这对于需要快速生成报表或分析结果的系统来说,是非常有用的。 4. **跨平台...
另外,大批量数据导入可能需要考虑分批处理,以避免内存溢出或锁表问题。 总的来说,数据库的转换和数据迁移是IT工作中不可或缺的部分,涉及数据集成、ETL(抽取、转换、加载)流程以及跨平台的兼容性问题。熟练...