摘要:本文给出了一种方便实用的解决大文件的读取.存储等处理的方法,并结合相关程序代码对具体的实现过程进行了介绍. 引言 文件操作是应用程序最为基本的功能之一,Win32 API和MFC均提供有支持文件处理的函数和类,常用的有Win32 API的CreateFile().WriteFile().ReadFile()和MFC提供的CFile类等.一般来说,以上这些函数可以满足大多数场合的要求,但是对于某些特殊应用领域所需要的动辄几十GB.几百GB.乃至几TB的海量存储,再以通常的文件处理方法进行处理

问题描述 java 大文件处理及内容匹配 读取5G左右txt文件,内容都是由一定格式的长字符串组成,如{a:xxxxxxx}{b:xxxxxx}{c:xxxxxx}... 其中{a:xxxxxxx}为一段,{b:xxxxxxx}为下一段,依次类推. 要求:如果{a:xxxxxxx}中包含目标字符串"XXX",则将{a:xxxxxxx}输出到文件. 目前基本功能已实现,但处理效率比较低,求大牛们提供好的解决思路. 解决方案 每次读取10MB左右的数据,然后分多个块,让多个线程去匹配.循环

本文实例讲述了Python按行读取文件的实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 小文件: #coding=utf-8 #author: walker #date: 2013-12-30 #function: 按行读取小文件 all_lines = [] try: file = open('txt.txt', 'r') all_lines = file.readlines() except IOError as err: print('File error: ' + str(err)) fin

在PHP中,对于文件的读取时,最快捷的方式莫过于使用一些诸如file.file_get_contents之类的函数,简简单单的几行代码就能很漂亮的完成我们所需要的功能.但当所操作的文件是一个比较大的文件时,这些函数可能就显的力不从心, 下面将从一个需求入手来说明对于读取大文件时,常用的操作方法. 需求 有一个800M的日志文件,大约有500多万行, 用PHP返回最后几行的内容. 实现方法 1. 直接采用file函数来操作 由于 file函数是一次性将所有内容读入内存,而PHP为了防止一些写的比较

之前使用Uploadify做了一个上传图片并预览的功能,今天在项目中,要使用该插件上传大文件.之前弄过上传图片的demo,就使用该demo进行测试.可以查看我的这篇文章:[Asp.net]Uploadify所有配置说明,常见bug问题分析. 大文件上传 第一步:修改uploadify参数 1             'fileSizeLimit': '0',//单个文件大小,0为无限制,可接受KB,MB,GB等单位的字符串值 2             'fileTypeDesc': '文件',

本文介绍利用内存映射文件修改大文件:在大文件内存前加入一段数据,若要使用内存映射文件,必须执行下列操作步骤: 创建或打开一个文件内核对象,该对象用于标识磁盘上你想用作内存映射文件的文件: 创建一个文件映射内核对象,告诉系统该文件的大小和你打算如何访问该文件: 让系统将文件映射对象的全部或一部分映射到你的进程地址空间中: 当完成对内存映射文件的使用时,必须执行下面这些步骤将它清除: 告诉系统从你的进程的地址空间中撤消文件映射内核对象的映像: 关闭文件映射内核对象: 关闭文件内核对象: 下面将用一个

  [一].先将你要下载的大文件转存到你自己的百度云网盘,这一步必须; 例如:我将这个5G的文件转存到我的网盘 [二].转存后回到你自己的百度网盘主页,接下来,把你的目光移向浏览器的地址栏: 是不是看见一个英文字母"disk"?没错,把它改掉,改成"wap",哦,天哪!我们居然来到了百度云手机版!找到你转存的大文件,点击就可直接使用你的浏览器默认下载工具了: [三].直接点击[下载链接]: 立即进入你的浏览器默认下载界面(你也可以调用迅雷等工具下载了): [原理点解

  一.先将你要下载的大文件转存到你自己的百度云网盘,这一步必须; 例如:我将这个5G的文件转存到我的网盘 二.转存后回到你自己的百度网盘主页,接下来,把你的目光移向浏览器的地址栏: 是不是看见一个英文字母"disk"?没错,把它改掉,改成"wap",哦,天哪!我们居然来到了百度云手机版!找到你转存的大文件,点击就可直接使用你的浏览器默认下载工具了: 三.直接点击[下载链接]: 立即进入你的浏览器默认下载界面(你也可以调用迅雷等工具下载了): 原理分析:就是将百度云

问题描述 做百度云时大文件采取什么存储方式?原理是什么? 要模拟百度云,但是不知道它的大文件该怎么存储,其原理是什么?具体怎样实现? 解决方案 hdfs,http://baike.baidu.com/link?url=z8UT8EDZakfGdR3BlnhEyb0tQDMS4qBWF3IrQT8oYm5kZy-pXiCfbTCya7SdTdQ4y-cPa8Jj5pVFuU-OjCy2pK 解决方案二: 分块存储在不同服务器,然后有管理服务器知道每个文件块在哪个服务器上.这样来读写