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使用VC，通过内存映射文件来处理大型文件。

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简介：
文件操作是应用程序的核心基础功能，Windows平台上的Win32 API和MFC框架均提供了强大的文件处理支持，其中Win32 API包含CreateFile()、WriteFile()、ReadFile()等函数，而MFC则提供了CFile类等工具。尽管这些函数在大多数应用场景下能够胜任，但对于那些需要处理数以十GB、数百GB甚至数TB级别海量数据的特殊应用领域，采用传统的文件处理方法显然无法满足需求。目前，针对此类大型文件的操作通常采用内存映射文件的技术来进行处理。本文将深入探讨这一Windows核心编程技术及其应用。

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  • 在VC中使用内存映射文件处理大文件
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    本文介绍了如何利用VC++编程环境中的内存映射文件技术高效地读取和操作大规模数据文件的方法与优势。 文件操作是应用程序中最基本的功能之一。无论是Win32 API还是MFC都提供了支持文件处理的函数和类，比如常用的有Win32 API中的CreateFile()、WriteFile()、ReadFile()以及MFC提供的CFile类等。这些工具通常能满足大多数场景的需求。然而，在某些特殊应用领域中，如需要处理几十GB甚至几百GB乃至几TB的大容量数据时，传统的文件操作方法就显得力不从心了。 针对这种大文件的管理需求，目前常用的方法是采用内存映射文件技术来进行高效处理。本段落接下来将重点讨论这一Windows核心编程技术的应用与实现方式。
     
  • file_map.zip_C++ map_C++ 文件映射_MAP文件_内存和内存映射文件
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    本资源提供C++中map的使用教程及文件映射技术解析，涵盖MAP文件详解与内存、内存映射文件的概念和应用实例。 内存映射文件的使用涉及将文件直接映射到进程地址空间的过程。这种方式允许应用程序通过简单的指针操作来访问数据，而无需调用复杂的I/O函数。这种方法提高了性能并简化了编程模型。 在Windows系统中，创建和管理内存映射文件主要依靠`CreateFileMapping`和`MapViewOfFile`等API；而在Linux下，则使用mmap()系统调用来实现类似的功能。这些机制可以用于大文件的高效访问、进程间通信或共享内存等多种场景。 需要注意的是，在处理内存映射文件时，开发者应确保正确管理资源以避免出现诸如内存泄漏或者数据同步问题等情况的发生。此外，还需要注意不同操作系统间的差异性以及可能存在的兼容性问题。
     
  • 内存映射文件的使用方法.pdf
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    本PDF文档深入浅出地介绍了内存映射文件的概念、原理及其在不同操作系统中的实现方式，并详细讲解了其使用方法和应用场景。 内存映射文件是一种高效的数据处理技术，在大文件及多进程间共享数据的场景下尤其适用。它利用Windows操作系统的核心内存管理机制，将磁盘上的文件映射到进程的虚拟内存空间中，从而避免了传统文件IO操作带来的低效问题，并提升了数据读写效率。 使用内存映射文件时，首先通过`CreateFile()`函数创建或打开一个代表磁盘上特定文件的内核对象。在此过程中需指定访问权限（如只读、读写等）和共享模式。随后利用`CreateFileMapping()`函数来建立一个文件映射内核对象，并设定该对象对应的文件大小及是否支持读写操作。 接下来，通过调用`MapViewOfFile()`函数将上述创建的文件映射至进程地址空间中。此步骤允许指定映射起始位置（必须是系统分配粒度的整数倍）和长度。一旦完成映射后，程序可以像处理普通内存一样直接访问该文件内容，并且操作系统会自动管理缓存与磁盘间的数据交换。 操作完成后需释放资源：先通过`UnmapViewOfFile()`撤销地址空间中的文件映射；再使用`CloseHandle()`关闭先前创建的文件映射对象和原始文件内核对象，以回收系统资源并防止内存泄漏或数据一致性问题的发生。 内存映射文件的优势在于简化了大文件读写操作，并提供了进程间共享数据的能力。多个进程能够同时访问同一份文件内容，实现高效的数据同步与通信。相比之下，传统的管道、套接字或其他IPC方法显得更为复杂且效率较低。 然而，在处理小文件或无需高速IO的场景下，传统文件操作函数可能更优。此外，不当使用内存映射技术可能导致资源管理问题和数据一致性风险；因此在实际应用中需谨慎对待。 总体而言，利用虚拟内存系统实现文件与内存之间无缝对接是Windows平台高效处理大容量数据及多进程间共享信息的关键手段之一。掌握其原理并灵活运用将有助于开发高性能、大规模的数据处理程序。
     
  • C# 内存文件共享与内存映射文件（适用于 .NET 4.0）
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    本文章介绍了在.NET 4.0环境下使用C#实现内存文件共享的技术重点，详细讲解了内存映射文件的概念及其应用。 C# 基于类的内存文件映射实现源代码使用了类定义，在创建类的同时会自动对应到共享文件。提供的源代码包含相关参数设置。
     
  • Linux mmap文件内存映射机制
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    本文介绍了Linux操作系统中mmap系统调用的工作原理及其在文件内存映射中的应用，帮助读者理解如何高效地使用内存和磁盘资源。 mmap系统调用并非专门为了实现共享内存而设计的。它提供了一种不同于传统文件访问方式的方法，允许进程以类似于读写内存的方式来操作普通文件。相比之下，Posix或System V的共享内存IPC机制纯粹是为了资源共享而存在的；然而，使用mmap()来实现共享内存也是其常见的应用场景之一。 当通过mmap系统调用将一个普通的文件映射到进程地址空间后，该进程可以像访问常规内存一样直接对这个文件进行读写操作，从而避免了传统上需要频繁调用read()和write()等函数的情况。
     
  • 大文件的读写与内存映射技术.rar
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    本资源探讨了如何高效处理大文件的读写操作，并深入讲解了内存映射技术的应用及其优势。适合需要优化大数据处理和提高I/O性能的技术人员学习参考。 在IT领域特别是进行大规模数据处理时，内存映射技术是一种高效实用的方法，在大文件的读取与写作方面尤其有用。本段落将探讨如何利用Qt框架实现大文件的内存映射操作。Qt是一个跨平台C++库，提供图形用户界面、网络编程和数据库访问等丰富功能，并支持内存映射技术。 使用内存映射可以将大文件的部分或全部内容直接映射到程序虚拟地址空间中，使应用程序能通过指针直接读写数据而无需频繁调用IO函数。这减少了对磁盘的访问次数，提高了处理效率并减轻了CPU负担。 理解内存映射的基本原理：操作系统层面通过创建一个与文件对应的内存区域来实现这一功能，该区域可以是连续或分散的视乎文件内容和可用内存情况。当程序对该区域进行操作时，系统自动完成磁盘到内存的数据传输工作，使两者间交互变得透明。 在Qt中使用`QFile`类能够方便地执行常规文件操作；然而对于大文件，则需要借助`QMemoryMappedBuffer`来进行高效处理： 1. 打开文件：用`QFile`打开目标大文件，并根据需求设置读写模式； 2. 创建内存映射：通过调用 `QMemoryMappedBuffer::create()` 或者 `map()` 方法实现，前者用于创建新的内存映射区域而后者用来关联现有文件。你需要指定要处理的文件大小以及起始位置等参数。 3. 访问数据：成功建立映射之后，你可以像操作普通数组一样访问存储的数据——通过索引定位特定元素或者使用迭代器遍历整个缓冲区； 4. 读写操作：直接从内存区域中读取或修改值即可完成对文件内容的相应处理。需要注意的是，在某些情况下部分写入可能会影响到整页数据同步到磁盘，这可能会导致性能下降。 5. 关闭映射：当所有操作完成后记得使用`unmap()`方法释放资源，并关闭文件以确保任何未提交的数据被正确保存； 6. 错误处理：在整个过程中应该捕获并妥善解决可能出现的各种异常情况（如文件不存在、内存不足或权限问题等）。 尽管内存映射技术非常高效，但也存在一些限制和注意事项。例如，大文件可能会超出可用虚拟地址空间而导致无法建立映射；另外，并非所有文件系统都支持这种机制，在某些情况下直接使用`QFile`可能更为合适。因此在实际应用中需要根据具体情况选择最合适的解决方案。 总之，Qt框架中的内存映射技术为处理大规模数据提供了理想的手段，它不仅提高了程序运行效率还简化了代码实现过程并充分利用硬件资源。掌握这项技能对于开发涉及大数据处理的应用尤其重要，在日志分析等领域有着广泛的应用前景。
     
  • 内存映射下文件的读写方法
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    本文章介绍了在内存映射机制下的文件读写方法，并探讨了这种方法的优势及其应用场景。适合对操作系统底层实现感兴趣的读者阅读。 关于内存映射文件读写文件的方法，大家可以学习一下。这种方法能够高效地处理大文件，并且在多线程环境中具有很好的性能表现。使用内存映射文件可以简化对大型数据集的操作，减少I/O开销，提高程序的运行效率。希望各位同学能深入研究这一技术，在实际项目中灵活应用以提升开发效能。
     
  • 在MATLAB实例间通过内存映射文件共享任意数据 - SharedData(matlab开发)
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    本项目提供了一种方法，在MATLAB的不同实例之间通过内存映射文件实现高效的数据共享。SharedData工具简化了跨进程传递任意类型数据的过程，增强了多任务并行处理的能力。 SharedData 提供了一种使用内存映射文件在 MATLAB 实例之间共享任意数据的低开销方式。 内存映射文件提供了一种无需套接字或数据编组即可共享数据的简单方法。 **MATLAB 实例 - 编写器** ```matlab data = [1 2 3]; output = SharedData(vec3, class(data), size(data)); output.data = data; ``` **MATLAB 实例 - 读者** ```matlab input = SharedData(vec3, double, [1 3]); data = input.data; ``` 请查阅帮助文档以获取更多信息。
     
  • 用于处理大型数据集的简易内存映射数组：生成n维内存映射数组以高效访问大数据集的MATLAB代码
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    本MATLAB代码提供了一种简便方法来创建和操作大规模数据集中的n维内存映射数组，实现对大数据集的有效管理和快速访问。 内存映射数组存储在二进制文件中，并且可以被映射到MATLAB的工作内存里。这种技术对于处理大规模数据集非常有用，因为它允许操作数组的子部分而不必把整个内容加载至工作内存。 这里展示的是David Omer改进过的一个版本，增加了对多类n维数组的支持以及改善了文档说明。 用法示例： ----------------- % 创建一些随机数组 array1 = rand(100,200,single); array2 = randi(255,300,400,uint8); % 将这些数据存储到一个空的二进制文件持有者中 datain = {array1, size(array1), class(array1); array2, size(array2), class(array2)}; makeEmptyMMBinFile(binfile.bin, datain); % 映射数组到这个空的二进制文件 MMA = ...
     
  • QTableWidget与大数据文件的文件映射(mmap)
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    本文介绍了如何使用QTableWidget结合mmap技术高效地展示和处理大规模数据文件，实现内存中的视图更新。 当处理QTableWidget显示大数据文件的问题时，如果直接读取全部数据会占用大量内存，因此推荐使用文件映射（mmap）的方法来优化性能。通过这种方法，在每次交互中仅加载需要展示的数据部分。 具体而言，将一个1GB大小的文件进行mmap操作大约需要花费1.2秒的时间；之后可以根据表格显示的需求进一步分页处理数据。假设QTableWidget固定的行数为一百行，则在用户浏览时只需对这一页内容进行更新和刷新即可实现虚拟的大表效果。 这种技术方案经过测试，能够显著提高性能并减少内存消耗：例如，在展示1千万条记录的情况下，采用mmap文件映射后仅需占用约149MB的内存，并且每次只读取显示所需的那部分数据。因此，推荐使用这种方法来优化大数据表格的显示效率和用户体验。