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java-大数据文件写下-读取-分割-排序-合并.docVIP

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java-大数据文件写下-读取-分割-排序-合并

java:大数据文件写下,读取,分割,排序,合并 java:大数据文件写入,读取,分割,排序,合并 /** ? * 大数据排序合并 ? *? ? * @param args ? */ ?public static void main(String[] args) throws IOException { ??// 写入文件的路径 ??String filePath = D:\\456; ??// 切分文件的路径 ??String sqlitFilePath = D:\\456\\123; ??//数据的个数 ??int CountNumbers ?? ??//子文件的个数 ??int CountFile=10; ?? ??//精度 ??int countAccuracy=30*CountFile; ?? ??long startNumber=System.currentTimeMillis(); ??// 写入大数据文件 ??WriteData(filePath,CountNumbers); ??System.out.println(存储完毕); ?? ??// 将大数据文件切分到另外的十个小文件中 ??sqlitFileDate(filePath, sqlitFilePath,CountFile); ??System.out.println(文件切割完毕!); ??// 把每个文件的数据进行排序 ??singleFileDataSort(sqlitFilePath,CountFile); ??System.out.println(每个子文件排序完毕!); ?? ??//精度调整,十个文件数据进行比较整合 ??deathDataFile(filePath,sqlitFilePath,countAccuracy,CountFile); ??System.out.println(整合完毕); ??long stopNumber=System.currentTimeMillis(); ??System.out.println(耗时+(stopNumber-startNumber)/1000+毫秒); ?} ?// 写入大数据文件 ?public static void WriteData(String path,int CountNumbers) throws IOException { ??path = path + \\12114.txt; ??FileWriter fs = new FileWriter(path); ??BufferedWriter fw=new BufferedWriter(fs); ??for (int i = 0; i CountNumbers; i++) { ???fw.write(new Random().nextInt(Integer.MAX_VALUE) + \r\n); ??} ??fw.close(); ??fs.close(); ?? ?} ?// 将大数据文件切分到另外的十个小文件中 ?public static void sqlitFileDate(String filepath, String sqlitPath, ???int CountFile) throws IOException { ??FileWriter fs = null; ??BufferedWriter fw=null; ??FileReader fr = new FileReader(filepath + \\12114.txt); ??BufferedReader br = new BufferedReader(fr); // 读取获取整行数据 ?? ??int i = 1; ??LinkedList WriterLists=new LinkedList();??? //初始化文件流对象集合 ??LinkedList fwLists=new LinkedList(); ??for (int j = 1; j = CountFile; j++) { ??? ??? //声明对象 ??? fs = new FileWriter(sqlitPath + \\12 + j + .txt,false); ??? fw=new BufferedWriter(fs); ???? ???? ??? //将对象装入集合 ??? WriterLists.add(fs); ??? fwLists.add(fw); ??} ??//判断是文件流中是否还有数据返回 ??while (br.ready()) { ??? ???int count=1;//初始化第一文件流 ???for (Iterator ite

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