多线程批量导出数据到Excel java代码实现

时间: 2023-06-04 07:05:53 浏览: 213
这个问题属于技术问题,我可以为您提供一些实现方案。您可以使用Apache POI库来导出Excel文件,同时使用Java多线程技术提高导出效率。具体实现可以参考以下代码示例: ```java import java.io.FileOutputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import org.apache.poi.ss.usermodel.Row; import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet; import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFWorkbook; public class ExcelExportUtil { public static void exportDataToExcel(List<Data> dataList, int sheetSize, String filePath) { SXSSFWorkbook wb = new SXSSFWorkbook(); Sheet sh = null; Row row = null; int rowIndex = 0; ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(sheetSize); for (int i = 0; i < dataList.size(); i++) { Data data = dataList.get(i); if (i % sheetSize == 0) { sh = wb.createSheet("Sheet " + (i / sheetSize + 1)); row = sh.createRow(rowIndex++); // create header row.createCell(0).setCellValue("Column 1"); row.createCell(1).setCellValue("Column 2"); row.createCell(2).setCellValue("Column 3"); } // create data rows row = sh.createRow(rowIndex++); row.createCell(0).setCellValue(data.getColumn1()); row.createCell(1).setCellValue(data.getColumn2()); row.createCell(2).setCellValue(data.getColumn3()); } // write excel to file try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(filePath)) { wb.write(fos); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } // shutdown thread pool threadPool.shutdown(); } static class Data { private String column1; private String column2; private String column3; public Data(String column1, String column2, String column3) { this.column1 = column1; this.column2 = column2; this.column3 = column3; } public String getColumn1() { return column1; } public String getColumn2() { return column2; } public String getColumn3() { return column3; } } public static void main(String[] args) { // generate test data List<Data> dataList = new ArrayList<>(); for (int i = 1; i <= 10000; i++) { dataList.add(new Data("Data " + i, "Value " + i, "Item " + i)); } // export data to excel exportDataToExcel(dataList, 1000, "test.xlsx"); } } ```

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可以使用Apache POI库来实现多线程的千万数据的Excel导出,具体实现可以参考以下代码: public class ExcelExporter implements Runnable { private int startRow; private int endRow; private String fileName; public ExcelExporter(int startRow, int endRow, String fileName) { this.startRow = startRow; this.endRow = endRow; this.fileName = fileName; } @Override public void run() { try { Workbook workbook = new XSSFWorkbook(); Sheet sheet = workbook.createSheet("Sheet1"); // 创建表头 Row headerRow = sheet.createRow(); for (int i = ; i < headers.length; i++) { Cell cell = headerRow.createCell(i); cell.setCellValue(headers[i]); } // 填充数据 for (int i = startRow; i <= endRow; i++) { Row row = sheet.createRow(i - startRow + 1); for (int j = ; j < data[i].length; j++) { Cell cell = row.createCell(j); cell.setCellValue(data[i][j]); } } // 导出Excel文件 FileOutputStream outputStream = new FileOutputStream(fileName); workbook.write(outputStream); outputStream.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } // 创建线程池 ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10); // 分批导出Excel文件 int batchSize = 100000; for (int i = ; i < data.length; i += batchSize) { int startRow = i; int endRow = Math.min(i + batchSize - 1, data.length - 1); String fileName = "data_" + startRow + "_" + endRow + ".xlsx"; executorService.execute(new ExcelExporter(startRow, endRow, fileName)); } // 关闭线程池 executorService.shutdown(); while (!executorService.isTerminated()) { Thread.sleep(100); }
你可以使用Java中的多线程来同时读取Excel文件的多个部分,并将它们合并到一个数据结构中。以下是一个简单的Java多线程读取Excel文件的示例代码: java import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook; import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; import org.apache.poi.ss.usermodel.Row; import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet; public class ExcelReader { private static final int THREAD_COUNT = 4; public List<Data> readExcel(File file) throws IOException, InterruptedException { List<Data> dataList = new ArrayList<>(); try (FileInputStream fis = new FileInputStream(file); HSSFWorkbook workbook = new HSSFWorkbook(fis)) { Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0); int rowCount = sheet.getLastRowNum() - sheet.getFirstRowNum(); if (rowCount <= THREAD_COUNT) { // 无需多线程 for (int i = 1; i <= rowCount; i++) { Row row = sheet.getRow(i); Cell cell1 = row.getCell(0); Cell cell2 = row.getCell(1); Cell cell3 = row.getCell(2); dataList.add(new Data(cell1.getStringCellValue(), cell2.getStringCellValue(), cell3.getStringCellValue())); } } else { // 多线程读取 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_COUNT); int batchSize = rowCount / THREAD_COUNT; int remainCount = rowCount % THREAD_COUNT; int startIndex = 1; int endIndex = batchSize; for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) { if (i == THREAD_COUNT - 1) { endIndex += remainCount; } final int start = startIndex; final int end = endIndex; executor.execute(() -> { List<Data> subList = new ArrayList<>(); for (int j = start; j <= end; j++) { Row row = sheet.getRow(j); Cell cell1 = row.getCell(0); Cell cell2 = row.getCell(1); Cell cell3 = row.getCell(2); subList.add(new Data(cell1.getStringCellValue(), cell2.getStringCellValue(), cell3.getStringCellValue())); } synchronized (dataList) { dataList.addAll(subList); } }); startIndex = endIndex + 1; endIndex += batchSize; } executor.shutdown(); while (!executor.isTerminated()) { Thread.sleep(100); } } } return dataList; } private static class Data { private String field1; private String field2; private String field3; public Data(String field1, String field2, String field3) { this.field1 = field1; this.field2 = field2; this.field3 = field3; } } } 在这个示例中,我们使用了Apache POI库来读取Excel文件。我们将文件读取分为两种情况: - 如果行数小于或等于线程数,则不需要多线程。 - 如果行数大于线程数,则将Excel文件的行数平均分配到多个线程中。 在第二种情况下,我们使用Java ExecutorService API来创建一个线程池,并将行数分成线程数份。然后,我们使用Java lambda表达式来定义每个线程的任务,该任务将读取Excel文件的每个部分,并将其添加到一个数据列表中。最后,我们使用synchronized块来确保多个线程不会同时修改数据列表。
以下是Java多线程批量修改数据的示例代码: java import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class BatchUpdateDemo { private static final String URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/test"; private static final String USER = "root"; private static final String PASSWORD = "123456"; public static void main(String[] args) { Connection conn = null; PreparedStatement pstmt = null; try { Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver"); conn = DriverManager.getConnection(URL, USER, PASSWORD); conn.setAutoCommit(false); String sql = "update user set age = ? where id = ?"; pstmt = conn.prepareStatement(sql); // 模拟需要修改的数据 int[] ids = {1, 2, 3, 4, 5}; int[] ages = {20,21, 22, 23, 24}; // 创建线程池 ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5); // 批量修改数据 for (int i = 0; i < ids.length; i++) { int id = ids[i]; int age = ages[i]; executorService.execute(() -> { try { pstmt.setInt(1, age); pstmt.setInt(2, id); pstmt.executeUpdate(); } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } }); } // 关闭线程池 executorService.shutdown(); while (!executorService.isTerminated()) { Thread.sleep(100); } // 提交事务 conn.commit(); } catch (ClassNotFoundException | SQLException | InterruptedException e) { e.printStackTrace(); try { if (conn != null) { conn.rollback(); } } catch (SQLException ex) { ex.printStackTrace(); } } finally { try { if (pstmt != null) { pstmt.close(); } if (conn != null) { conn.close(); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); } } } } 该示例代码使用了线程池来批量修改数据,通过创建一个固定大小的线程池,将每个修改操作封装成一个任务,交给线程池去执行。这样可以避免频繁地创建和销毁线程,提高了程序的性能。
Java实现多线程导入Excel通常需要将Excel文件分割成多个部分,然后将每个部分分配给一个线程进行处理,最后将结果合并。下面是一个简单的实现示例: java public class ExcelImporter { private static final int NUM_THREADS = 4; // 线程数 public void importExcel(String filePath) throws Exception { File file = new File(filePath); FileInputStream inputStream = new FileInputStream(file); Workbook workbook = new XSSFWorkbook(inputStream); // 使用POI解析Excel Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0); // 获取第一个Sheet int rows = sheet.getPhysicalNumberOfRows(); // 获取总行数 int rowPerThread = rows / NUM_THREADS; // 每个线程处理的行数 ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(NUM_THREADS); List<Future>> futures = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) { int startRow = i * rowPerThread; int endRow = i == NUM_THREADS - 1 ? rows : (i + 1) * rowPerThread; Callable> task = new ExcelImporterTask(sheet, startRow, endRow); Future> future = executorService.submit(task); futures.add(future); } List<Data> dataList = new ArrayList<>(); for (Future> future : futures) { List<Data> data = future.get(); dataList.addAll(data); } executorService.shutdown(); // 将结果合并 // ... } } class ExcelImporterTask implements Callable> { private Sheet sheet; private int startRow; private int endRow; public ExcelImporterTask(Sheet sheet, int startRow, int endRow) { this.sheet = sheet; this.startRow = startRow; this.endRow = endRow; } @Override public List<Data> call() throws Exception { List<Data> dataList = new ArrayList<>(); for (int i = startRow; i < endRow; i++) { Row row = sheet.getRow(i); Data data = new Data(); data.setXXX(row.getCell(0).getStringCellValue()); data.setYYY(row.getCell(1).getStringCellValue()); dataList.add(data); } return dataList; } } class Data { private String xxx; private String yyy; // getter/setter // ... } 上面的代码将Excel文件分割成4个部分,每个部分由一个线程处理,最后将结果合并。需要注意的是,这个示例只处理了一个Sheet,并且没有考虑到线程安全的问题。在实际应用中,需要根据具体情况进行修改和优化。
利用Java多线程技术导入数据到Elasticsearch的方法步骤如下: 步骤1:引入必要的依赖 首先,需要在项目中引入Elasticsearch的Java客户端依赖,可以通过Maven或Gradle进行引入。 步骤2:创建Elasticsearch客户端 使用Elasticsearch的Java客户端创建与Elasticsearch服务器的连接。可以使用TransportClient或RestClient来进行连接。 步骤3:创建数据导入任务 创建一个数据导入任务类,实现Runnable接口,并重写run()方法。该任务类负责将数据导入到Elasticsearch中。根据需求,可以将数据分批导入,也可以按照一定规则并发导入。 步骤4:创建线程池 创建一个线程池,用于管理多个线程执行数据导入任务。可以使用Java自带的ThreadPoolExecutor类来创建线程池,并根据需求设置线程池的大小、任务队列等相关参数。 步骤5:提交任务到线程池 将数据导入任务提交到线程池中执行。可以使用execute()方法提交任务,也可以使用submit()方法提交任务并获取返回结果。 步骤6:等待任务完成 使用CountDownLatch或其他同步工具等待所有的数据导入任务完成。可以通过调用shutdown()方法关闭线程池,并在主线程中调用awaitTermination()方法等待所有任务执行完成。 步骤7:关闭Elasticsearch客户端 在数据导入完成后,关闭与Elasticsearch服务器的连接,释放资源。 步骤8:处理导入结果 根据需要,可以在任务类中添加相应的处理逻辑,比如统计导入数据的成功和失败数量,打印异常信息等。 总结: 利用Java多线程技术导入数据到Elasticsearch的主要步骤包括引入依赖、创建Elasticsearch客户端、创建数据导入任务、创建线程池、提交任务到线程池、等待任务完成、关闭客户端和处理导入结果。根据具体需求,可以灵活调整以上步骤的顺序和细节。同时,还应注意线程安全和异常处理等问题,以保证数据导入的正确性和可靠性。
在 Java 中解析 Excel 数据可以使用 Apache POI 库。下面是一个简单的示例代码,演示如何在多线程环境中解析 Excel 数据: java import org.apache.poi.ss.usermodel.*; import org.apache.poi.xssf.usermodel.XSSFWorkbook; import java.io.FileInputStream; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class ExcelParser { public static void main(String[] args) { String filePath = "path/to/your/excel/file.xlsx"; int numThreads = 4; // 设置线程数 ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numThreads); try (Workbook workbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath))) { Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0); // 获取第一个工作表 int numRows = sheet.getPhysicalNumberOfRows(); for (int i = 0; i < numRows; i++) { Row row = sheet.getRow(i); if (row != null) { // 在这里处理每一行的数据,可以将解析的任务提交给线程池 executor.submit(() -> processRow(row)); } } } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { executor.shutdown(); } } private static void processRow(Row row) { int numCells = row.getPhysicalNumberOfCells(); for (int i = 0; i < numCells; i++) { Cell cell = row.getCell(i); if (cell != null) { // 在这里处理每个单元格的数据 String cellValue = cell.toString(); System.out.println("Cell Value: " + cellValue); } } } } 请替换 filePath 变量为你的 Excel 文件的路径,并根据需要调整线程数。在 processRow 方法中,你可以根据实际需求处理每个单元格的数据。这个示例中使用了 System.out.println 打印单元格的值,你可以根据自己的需求进行处理。
Java多线程分批导出Excel可以提高导出效率,可以使用线程池和CountDownLatch来实现。以下是一个示例代码片段: java public void exportToExcel(List> data, int batchSize, String filePath, int threadCount) throws InterruptedException, ExecutionException, IOException { Workbook workbook = new XSSFWorkbook(); // 使用线程池和CountDownLatch来实现多线程导出 ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(threadCount); CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount); // 计算每个线程需要导出的数据量 int dataSize = data.size(); int batchCount = dataSize % batchSize == 0 ? dataSize / batchSize : dataSize / batchSize + 1; int batchCountPerThread = batchCount % threadCount == 0 ? batchCount / threadCount : batchCount / threadCount + 1; // 创建多个导出任务 List<Future<?>> futures = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < threadCount; i++) { int startIndex = i * batchCountPerThread * batchSize; int endIndex = Math.min((i + 1) * batchCountPerThread * batchSize, dataSize); List> subData = data.subList(startIndex, endIndex); ExportTask exportTask = new ExportTask(subData, batchSize, workbook, countDownLatch); futures.add(executorService.submit(exportTask)); } // 等待所有任务执行完毕 countDownLatch.await(); // 导出Excel文件 try (OutputStream outputStream = new FileOutputStream(filePath)) { workbook.write(outputStream); } // 关闭线程池 executorService.shutdown(); } private static class ExportTask implements Runnable { private List> data; private int batchSize; private Workbook workbook; private CountDownLatch countDownLatch; public ExportTask(List> data, int batchSize, Workbook workbook, CountDownLatch countDownLatch) { this.data = data; this.batchSize = batchSize; this.workbook = workbook; this.countDownLatch = countDownLatch; } @Override public void run() { int rowIndex = 0; Sheet sheet = workbook.createSheet(); for (List<String> rowData : data) { // 如果当前工作表的数据超过指定大小,则新建一个工作表 if (rowIndex % batchSize == 0 && rowIndex > 0) { sheet = workbook.createSheet(); rowIndex = 0; } Row row = sheet.createRow(rowIndex++); int cellIndex = 0; for (String cellData : rowData) { Cell cell = row.createCell(cellIndex++); cell.setCellValue(cellData); } } countDownLatch.countDown(); } } 在上述代码中,使用了线程池和CountDownLatch来实现多线程导出。首先计算了每个线程需要导出的数据量,然后创建多个导出任务,每个任务负责导出一部分数据到Excel中。在导出过程中,如果当前工作表的数据超过指定大小,则新建一个工作表。所有任务执行完毕后,将Excel文件写入到磁盘中。

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