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POI实现大数据Excel的导入导出,解决内存溢出问题

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简介:
本篇文章主要介绍如何利用POI技术高效地处理大规模数据在Excel中的导入与导出操作,并提供解决方案以避免常见的内存溢出问题。 使用POI导出大数据量的Excel文件可以有效避免内存溢出问题,其中一个关键原因是SXSSFWorkbook生成的是2007版本(即.xlsx格式)的文档。如果将这种类型的文件后缀名改为.zip并打开,可以看到每个工作表都是一个单独的xml文件,并且单元格的数据和坐标都通过标签来表示。 直接使用SXSSFWorkbook进行Excel导出是为处理大数据量而设计的功能之一,因此推荐采用这种方式来进行数据导出操作。为了进一步确保内存不会溢出,在创建多个Sheet时需要特别注意每个Sheet的名字不能重复;同时在下载文件的时候也需要定义好正确的返回头信息:`response.setContentType(application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet);` 相比之下,Excel的导入和读取过程则相对复杂一些。由于SXSSFWorkbook没有提供直接从输入流中读取数据的方法,所以在处理大规模数据时通常需要使用XSSFWorkbook来完成文件的加载操作,不过这可能会导致内存溢出问题。 为了解决上述难题,在进行大量数据的读取时可以考虑利用OPCPackage技术,并据此调整原有的实现策略。

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客服
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  • POIExcel
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    本篇文章主要介绍如何利用POI技术高效地处理大规模数据在Excel中的导入与导出操作,并提供解决方案以避免常见的内存溢出问题。 使用POI导出大数据量的Excel文件可以有效避免内存溢出问题,其中一个关键原因是SXSSFWorkbook生成的是2007版本(即.xlsx格式)的文档。如果将这种类型的文件后缀名改为.zip并打开,可以看到每个工作表都是一个单独的xml文件,并且单元格的数据和坐标都通过标签来表示。 直接使用SXSSFWorkbook进行Excel导出是为处理大数据量而设计的功能之一,因此推荐采用这种方式来进行数据导出操作。为了进一步确保内存不会溢出,在创建多个Sheet时需要特别注意每个Sheet的名字不能重复;同时在下载文件的时候也需要定义好正确的返回头信息:`response.setContentType(application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet);` 相比之下,Excel的导入和读取过程则相对复杂一些。由于SXSSFWorkbook没有提供直接从输入流中读取数据的方法,所以在处理大规模数据时通常需要使用XSSFWorkbook来完成文件的加载操作,不过这可能会导致内存溢出问题。 为了解决上述难题,在进行大量数据的读取时可以考虑利用OPCPackage技术,并据此调整原有的实现策略。
  • 万级POI分页Excel
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    本段介绍了一种高效处理大规模POI数据的技术方案,通过优化算法实现在不消耗过多系统资源的情况下将万级别POI数据有序地分批导出到Excel中,有效避免了常见的内存溢出错误。 一个POI导出Excel万级数据分页实现 解决内存溢出问题 完整的项目示例包括数据库dmp文件。
  • 处理批量Excel方案
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    本文章介绍了解决在将大量数据导出到Excel过程中遇到的内存溢出问题的方法和技巧,提供有效的解决策略。 本段落探讨了在大量数据导出过程中使用POI或JXL库可能导致内存溢出的问题,因为这些工具会为每个单元格创建一个Cell对象。为了应对这一挑战,需要深入了解Excel的二进制格式,并采用流的方式进行读写操作。尽管POI和JXL提供了相应的API支持二进制模式下的文件处理功能,但由于缺乏详细的文档说明及示例代码指导,实际应用中使用的人较少。 为了解决上述问题,作者开发了一个简易工具类用于合并结构一致的多个Excel工作簿,并提出了一种分批次导出数据后再进行整合的方法来避免内存溢出。最后给出了利用Java编程语言实现大规模数据向Excel文件转换时防止出现OutOfMemoryError的具体方案。
  • 因图片过方法
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    本文章探讨了如何有效处理由于加载大尺寸图像而导致的应用程序内存溢出现象,并提供了多种解决方案。 使用BitmapFactory加载图片时,如果图片过大可能会导致OutOfMemory错误。解决这个问题的一种方法是优化图片的大小或质量,在将其传递给BitmapFactory之前进行适当的缩放处理。还可以考虑采用更高效的内存管理策略,例如利用LruCache来缓存已解码的位图对象,以减少频繁创建和销毁大尺寸位图所造成的性能损失及内存消耗问题。
  • POI读取Excel文件时代码
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    本段代码旨在解决在处理大型Excel文件(如超过1GB)时,使用POI库导致Java应用程序发生内存溢出的问题。通过优化数据读取和处理流程,有效减少内存消耗,确保程序稳定运行。 本资源是从之前的代码综合整理而来,之前的版本需要下载两次且不够完整。为了减少用户的下载量并节省他们的资源积分,我已经将所有必要的代码整合完毕。运行类为:com.telesound.dataimport.excel.TestReadExcel。 此资源旨在解决在导入大型Excel文件时常见的内存溢出问题。欢迎各位用户下载使用,并请给予评价和支持,帮助更多人解决问题是我的目标。谢谢!
  • Bitmap引起
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    本文章主要探讨Bitmap在Android开发中导致内存溢出的问题,并提供有效的解决方案和优化策略,帮助开发者提升应用性能。 处理bitmap内存溢出问题需要关注几个关键点:首先,确保在使用Bitmap对象后及时调用recycle()方法释放资源;其次,合理设置ImageView的大小以避免加载过大的图片;再次,采用压缩技术减小图片文件大小,并考虑使用更高效的图像格式。此外,在Android开发中可以利用LruCache或更高级别的内存管理策略来缓存Bitmap对象,从而减少频繁的创建和销毁操作带来的性能开销。
  • Java处理Excel时避免方法
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    本文章介绍了在使用Java将大规模数据输出到Excel文件过程中防止内存溢出的有效策略和技术。 解决Java在处理大批量数据导出Excel时产生内存溢出的问题可以采用以下方案: 1. 分批读取:将大数据集分成多个小批次进行处理,并分段生成Excel文件。 2. 使用流式API:通过Apache POI的SXSSF或XSSFSheet等组件,利用其缓存机制减少对系统资源的需求。这些库支持直接写入磁盘而不是内存中存储整个工作表,从而降低内存使用量。 3. 增加JVM堆大小:适当调整Java虚拟机(JVM)的最大堆空间设置(如-Xmx参数),以适应更大的数据集需求。但请注意这仅是临时解决方案,并不是长期解决办法。 以上方案可以帮助开发者有效应对大数据导出场景下的内存溢出问题,提高系统的稳定性和性能表现。
  • SSH整合POIExcel
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    本项目专注于利用Spring、Spring MVC与Hibernate(SSH)框架结合Apache POI库,高效地实现了Excel文件的数据导入和导出功能。 SSH2整合POI导入导出Excel实例,将工程导入MyEclipse即可运行。数据库采用MySQL,源码的具体使用方法见工程内的文档。界面美观,是一个不错的示例,分享给大家。
  • POI处理规模GC办法
    优质
    本文探讨了在处理大规模数据过程中,针对POI库引发的Java GC内存溢出问题的优化策略和解决方案。 使用POI读取大量数据可能会导致GC内存溢出的问题。这是因为垃圾回收机制无法及时清理大量的对象,而这些对象会占用越来越多的内存空间,最终可能导致内存不足的情况发生。为了解决这个问题,可以考虑将数据转换为CSV格式进行读取。这种方法能够支持千万级的数据传输而不引发错误。
  • 使用POI进行Excel操作避免
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    本篇文章介绍如何利用Apache POI库在处理大规模数据时编写高效的Excel操作代码,并提供解决方案以防止程序运行中出现内存溢出问题。 我从别人那里用25分下载了三个源码,并整合后以1分的价格分享给大家!这是我在项目中为解决大数据Excel导入时内存溢出问题而编写的行级解析器,同时支持Excel-2003和Excel-2007。对于Excel-2003的解析采用POI的EventUserModel模式实现,而对于Excel-2007则使用XMLReader进行处理。经过项目验证,在面对包含20万条数据的Excel文件时也没有任何问题,仅读取的话在两到三分钟内即可完成解析。 网络上有关于如何利用EventUserModel方式来解析的内容很少,因此我花费了较多的时间研究和编写代码,所以分数相对较高,但绝对物有所值。源码中包含了一个示范性的测试类,易于理解和使用。对于20万条数据的Excel文件来说不成问题,因为我的行级处理器可以有效避免一次性生成大量对象的情况发生,从而解决了内存溢出的问题。 只要Excel文件能够容纳下这么多记录,在解析时就不会遇到任何限制或性能瓶颈。