efw 大容量ファイル処理技術サンプル
概要
本サンプルは、efwフレームワークが大規模なテキストおよびCSVファイルを処理するための様々な最適化手法を示しています。特に大規模データシナリオにおけるメモリ管理、I/O効率、並行処理に対して完全なソリューションを提供します。
コアファイル
- メインページ:
helloTextCSV.jsp - 固定長テキスト処理:
helloTextCSV_submit.js - CSVフォーマット処理:
helloTextCSV_submit2.js
機能特性
1. 多様な処理モード
モード1：シンプル処理
- 特徴: すべてのデータをメモリに一度に読み込み
- 適用シナリオ: 小規模ファイル処理、メモリが十分な場合
- リスク: 大規模ファイルはメモリオーバーフローの原因となる可能性
モード2：行単位処理
- 特徴: ストリーム読み取り、行単位処理
- 利点: メモリ使用量が安定
- 欠点: I/O操作が頻繁、パフォーマンスが低い
モード3：バッチ処理
- 特徴: データをバッチ単位で読み取り・処理
- 優勢: メモリ使用とI/O効率のバランス
- 設定: バッチサイズ調整によるパフォーマンス最適化
モード4：Writer再利用
- 特徴: CSV Writerの再利用によるファイル操作削減
- 優勢: ファイルオープン/クローズ操作の大幅削減
- 注意: Writerのライフサイクル管理が必要
モード5：IDグループ化
- 特徴: データIDによるグループ化処理
- 優勢: カテゴリ別処理が必要なシナリオに適応
- 応用: データ配信、分類保存など
2. ファイルフォーマットサポート
固定長テキストフォーマット
new BinaryReader(
"filename.txt",
[10, 10], // フィールド長
["MS932", "MS932"], // エンコーディングフォーマット
20 // レコード総長
)
CSVフォーマット
new CSVReader(
"filename.csv",
",", "\"", // 区切り文字と引用符
"MS932" // エンコーディングフォーマット
)
3. パフォーマンス最適化特性
メモリ管理
- ストリーム処理による大規模メモリ使用の回避
- バッチ処理によるメモリ使用ピークの制御
- 自動クリーンアップとリソース解放
I/O最適化
- 不要なファイル操作の削減
- バッチ書き込みによるI/O効率向上
- インテリジェントバッファ管理
使用説明
1. ファイル準備
入力ファイル構造
- 固定長テキスト: フィールドが固定長で配置
- CSVファイル: 標準カンマ区切りフォーマット
- 文字エンコーディング: MS932等多种エンコーディングをサポート
出力ディレクトリ
処理前に自動的に出力ディレクトリをクリーンアップおよび作成：
file.remove("text&csv/seperated");
file.makeDir("text&csv/seperated");
2. パフォーマンスチューニング推奨事項
バッチサイズ調整
データ特性に応じて処理バッチを調整：
// 実際の状況に応じてバッチサイズを調整
if (index % batchSize == 0) {
processBatch();
}
メモリ監視
大規模ファイル処理時はメモリ使用を監視し、オーバーフローを回避。
例外処理
適切な例外処理メカニズムを追加し、プログラムの堅牢性を確保。
応用シナリオ
1. 大規模データ処理
- 大規模ログファイル分析
- データウェアハウスETL処理
- バッチデータ変換
2. データ配信
- ビジネスルールに基づくデータ配信
- 多目的出力処理
- リアルタイムデータストリーム処理
3. システム統合
- 従来システムとのデータ交換
- 多形式データ変換
- 異種システム統合
まとめ
efwフレームワークは強力で柔軟な大規模ファイル処理能力を提供し、多様な処理モードの組み合わせにより、様々な複雑なデータ処理シナリオに対応できます。シンプルなメモリ処理から複雑なストリームバッチ処理まで、適切なソリューションを見つけることができます。
コア優位性
- 柔軟性: 多様な処理モードとファイルフォーマットをサポート
- パフォーマンス: 最適化されたメモリとI/O管理
- 信頼性: 完全な例外処理とリソース管理
- 使いやすさ: 簡潔なAPIと豊富なサンプル
選択推奨
- 小規模ファイル: シンプルモードを使用して開発効率を向上
- 大規模ファイル: ストリームまたはバッチモードを使用して安定性を確保
- 高パフォーマンス要求: Writer再利用とバッチ処理を組み合わせて最適化
適切な処理モードとパラメータ設定を選択することで、KBからTBレベルまでの様々なデータファイルを効率的かつ安定的に処理できます。