【问题标题】:How to parse huge csv file efficiently in java如何在java中有效地解析巨大的csv文件
【发布时间】:2019-04-02 13:24:17
【问题描述】:

我的应用程序当前正在使用 CSV Parser 来解析 csv 文件和 持久化到数据库。它将整个 csv 加载到内存中并占用了很多时间 坚持的时间,有时甚至超时。我在网站上看到过
看到使用 Univocity 解析器的混合建议。请指教 处理大量数据的最佳方法,花费更少的时间。
谢谢。

代码:

 int numRecords = csvParser.parse( fileBytes );

  public int parse(InputStream ins) throws ParserException {
    long parseTime=  System.currentTimeMillis();
    fireParsingBegin();
    ParserEngine engine = null;
    try {
        engine = (ParserEngine) getEngineClass().newInstance();
    } catch (Exception e) {
        throw new ParserException(e.getMessage());
    }
    engine.setInputStream(ins);
    engine.start();
    int count = parse(engine);
    fireParsingDone();
    long seconds = (System.currentTimeMillis() - parseTime) / 1000;
    System.out.println("Time taken is "+seconds);
    return count;
}


protected int parse(ParserEngine engine) throws ParserException {
    int count = 0;
    while (engine.next()) //valuesString Arr in Engine populated with cell data
    {
        if (stopParsing) {
            break;
        }

        Object o = parseObject(engine); //create individual Tos
        if (o != null) {
            count++; //count is increased after every To is formed
            fireObjectParsed(o, engine); //put in into Bo/COl and so valn preparations
        }
        else {
            return count;
        }
    }
    return count;

【问题讨论】:

  • 有不同的方式来读取文件,性能在this other SO question中被评论。
  • 取决于应用程序。我认为在大多数情况下,瓶颈会将数据推送到持久性而不是从 csv 文件中读取。鉴于文件很大,您可能只想将部分 csv 数据加载到内存中,以确保您不受内存限制。
  • “它将整个 csv 加载到内存中” ← 这就是你的问题的原因。不要那样做。阅读后解析每一行。 InputStreams 和 Readers 的重点是在内存中拥有可管理的数据量。
  • 感谢您的回复。我已使用 mycode 更新了问题。我们正在转换为文件字节并调用 parse(byte bytes[])。我需要在这里更改我的实现吗?有没有可以参考的示例代码?
  • 有没有办法在java中以块的形式发送文件字节进行解析?

标签: java csv parsing


【解决方案1】:

univocity-parsers 是加载 CSV 文件的最佳选择,您可能无法更快地编写任何代码。您遇到的问题可能来自两件事:

1 - 将所有内容加载到内存中。这通常是一个糟糕的设计决定,但如果您这样做,请确保为您的应用程序分配了足够的内存。给它更多的记忆 例如使用标志-Xms8GXmx8G

2 - 您可能没有批处理插入语句。

我的建议是试试这个(使用univocity-parsers):

    //configure input format using
    CsvParserSettings settings = new CsvParserSettings();

    //get an interator
    CsvParser parser = new CsvParser(settings);
    Iterator<String[]> it = parser.iterate(new File("/path/to/your.csv"), "UTF-8").iterator();

    //connect to the database and create an insert statement
    Connection connection = getYourDatabaseConnectionSomehow();
    final int COLUMN_COUNT = 2;
    PreparedStatement statement = connection.prepareStatement("INSERT INTO some_table(column1, column2) VALUES (?,?)"); 

    //run batch inserts of 1000 rows per batch
    int batchSize = 0;
    while (it.hasNext()) {
        //get next row from parser and set values in your statement
        String[] row = it.next(); 
        for(int i = 0; i < COLUMN_COUNT; i++){ 
            if(i < row.length){
                statement.setObject(i + 1, row[i]);
            } else { //row in input is shorter than COLUMN_COUNT
                statement.setObject(i + 1, null);   
            }
        }

        //add the values to the batch
        statement.addBatch();
        batchSize++;

        //once 1000 rows made into the batch, execute it
        if (batchSize == 1000) {
            statement.executeBatch();
            batchSize = 0;
        }
    }
    // the last batch probably won't have 1000 rows.
    if (batchSize > 0) {
        statement.executeBatch();
    }

这应该会很快执行,您甚至不需要 100mb 的内存即可运行。

为了清楚起见,我没有使用任何 try/catch/finally 块来关闭这里的任何资源。您的实际代码必须处理该问题。

希望对你有帮助。

【讨论】:

  • 谢谢杰罗尼莫。该应用程序已经在使用 -Xms8G 和 Xmx8G。我将尝试使用您建议的批处理实现。再次感谢您的投入。
  • 嗨 Jeronimo,我查看了代码,我们正在使用 CSVParser 和 Parseorbserver,并且 csv 文件中的每一行需要 1 秒来解析和验证。但是对于具有 120k 记录的文件,完成上传到数据库大约需要 1 小时以上,因为它总是以串行方式处理。你能建议并行实现这一点的方法吗?
  • 另外添加我的应用程序正在使用 -Xms8G 和 -Xms24G
  • Univocity 解析器没有解析器类。您是否使用了正确的库?
  • 您应该在 2 秒内 (csv) 处理 120k 条记录,并且最多需要 10 秒才能将其全部插入数据库。
【解决方案2】:

使用 Apache 的 Commons CSV 库。

【讨论】:

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