实现对大文件的切割与合并。 按指定个数切（如把一个文件切成10份）或按指定大小切（如每份最大不超过10M），这两种方式都可以。
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该文章介绍了Java编程思想中的基础概念，包括面向对象、集合、流程控制、异常处理、输入输出流等。同时，也介绍了Java的集合框架，包括List、Set、Map、Queue等。此外，还介绍了Java的异常处理机制，包括异常的抛出和异常的捕获。最后，还介绍了Java的输入输出流，包括文件、Socket、Servlet等。
零、前言： 本篇涉及到的流： 1.PrintWriter：字符打印输出流 2.PrintStream：字节打印输出流 3.SequenceInputStream ：合并多个字节输入流 4.RandomAccessFile：随机操作文件 5.ObjectOutputStream与ObjectInputStream ：对象的序列化流 6.DataInputStream与DataOutputStream ：基本数据类型操作流 7.ByteArrayInputStream与ByteArrayOutp
作为Java网络编程学习者，不仅要知道NIO，还一定要学习Mina和Netty这两个优秀的网络框架。作为上一篇NIO效率高的原理之零拷贝与直接内存映射的补充，本文将针对Netty的零拷贝特性进行详细分析。
工作中经常遇到需要Android程序与各式各样的板子、智能设备进行交互，通信的方式也基本上都是Ble或者Socket tcp/udp等等.....其中最重要的一点就是通信的协议、协议、协议重要的是说三遍；通信协议就是用来定义与设备交互的方式和交互过程中数据包的格式 如：（包头—数据包长度—数据—校验位—包尾）
查找符合正则匹配的key的列表。扫描对象是Redis服务中所有的key，想想都很慢对不对？
需求 编写一个NIO群聊系统,实现服务器端和客户端之间的数据简单通讯,非阻塞 实现多人群聊 服务器端: 可以监测用户上线, 离线, 并实现消息转发功能 客户端: 通过Channel可以无阻塞发送消息给其他用户,同时可以接受其他用户发送的消息(由服务器转发得到) 目的: 进一步了解NIO非阻塞网络编程机制 示意图分析和代码 示意图 编码 Server package com.dance.netty.nio.demo.groupchat; import java.io.IOException; impor
Android 中对asset中存放文件 大小有一定限制，如果超过1M会报 Data exceeds UNCOMPRESS_DATA_MAX 这个错误
上次只写了特定目录下的文件切割与合并，有点遗憾， 这次，我写了一个图形界面来实现对文件的切割与合并。
大数据小内存排序问题，很经典，很常见，类似的还有比如 “如何对上百万考试的成绩进行排序” 等等
断点续传和文件分片是在文件传输过程中常见的技术，可以提高文件传输的效率和可靠性。下面将详细介绍如何使用Java实现断点续传和文件分片，包括相关的原理、技术选型和具体实现步骤。
结合实际的场景来把netty这个框架运行起来，一起去梳理这个过程，里面用到了nio和Reactor，nio实现了对应的API，但是它没有对多线程进行结合，大牛才设计出来reactor这个模式，来实现高性能的nio的编程，经过梳理才到了netty，reactor一定要搞懂。推送系统先别管是什么推送系统，先理解成一个客户端和服务端的一个程序，也先别管具体的业务场景，功能的属性比较弱，推送系统本身就是比较简单一个推送系统，里面也没有增删查改复杂。默认大家都理解长连接和短连接，网络请求的基本概念。 （一）设计和思路
通过RandomAccessFile对象进行文件分割与合并 SplitFile类的初始化 类包含的变量 private String filePath; //源文件路径 private String fileName; //源文件名 private long blockSize; //块大小 private long length; //总长度 private String destPath; //目标路径 private List<String> blockPath; //块路径
任何向量数据库的核心都是决定两个向量接近程度的距离函数。这些距离函数在索引和搜索过程中被多次执行。当合并数据段或在图中寻找最近邻居时，大部分的执行时间都花在了比较向量的相似性上。对这些距离函数进行微优化是值得的，我们已经从以前类似的优化中获益，例如，参见 SIMD，FMA。
由于公司的业务，硬生生的把ios开发的我，掰成了android！关于上传文件的需求处理，做了一个Java的简单封装 DocumentManagement 。其中集成了，检测文件，MD5加密，Base64加密/解码，针对文件Base64加密处理，获取文件后戳，切割文件，合并文件等方法。
Java中I/O操作主要是指使用Java进行输入，输出操作. Java所有的I/O机制都是基于数据流进行输入输出，这些数据流表示了字符或者字节数据的流动序列。
可以将boolean的true和false看作是1和0，这样&和|的意义就是按位与和按位或。
本文介绍了Java中的序列化与反序列化，包括概念、作用、实现方式、区别以及示例。
上篇文章里面用java实现了DES的核心算法，并且对外提供了一个比较简单的接口，可以直接使用，不过有一个问题就是这个算法只是核心，只能实现对64位二进制进行加密。所以要在实际状况下使用的话需要进行预处理才行。
现在需要将每个月的文件夹下具有相同文件名的txt文件按照时间排序进行合并（不要求源文件不变）
文件分割与合并是一个常见需求，比如：上传大文件时，可以先分割成小块，传到服务器后，再进行合并。很多高大上的分布式文件系统（比如：google的GFS、taobao的TFS）里，也是按block为单位，
Redis性能十分优越，可以支持每秒十几万次的读／写操作，其性能远超数据库，并且支持集群、分布式、主从同步等配置，原则上可以无限扩展，让更多的数据存储在内存中，它还能支持一定的事务能力，这在高并发访问的场景下保证数据安全和一致性特别有用。
转载请以链接形式标明出处： 本文出自:103style的博客 NDK开发（一） ：NDK入门指南 NDK开发（二） ：JNI的数据类型 NDK开发（三） ：JNI访问Java变量和方法 NDK开发（四） ：JNI操作Java数组 NDK开发（五） ：JNI实现文件加解密 NDK开发（六） ：JNI实现文件拆分和合并 ---- 目录 基本数据类型 引用数据类型 JNI的数据类型描述符 示例 参考文章 ---- 基本数据类型 Java数据类型 JNI本地类型 C/C++数据类型 数据类型描述 bool
最近学习出现了一个分叉：levelDB，前进的路上总有意外，经过短暂学习已经掌握了基本使用，并没有阻碍太长时间。
HTTPRequest 封装通过 URLFetchService 进行的单个 HTTP 请求。
InputstreamReader 用于将一个字节流中的字节解码成字符 OutputstreamWriter 用于将写入的字符编码成字节后写入一个字节流
字节数组的关键在于它为存储在该部分内存中的每个8位值提供索引（快速），精确的原始访问，并且您可以对这些字节进行操作以控制每个位。 坏处是计算机只将每个条目视为一个独立的8位数 – 这可能是你的程序正在处理的，或者你可能更喜欢一些强大的数据类型，如跟踪自己的长度和增长的字符串 根据需要，或者一个浮点数，让你存储说3.14而不考虑按位表示。 作为数据类型，在长数组的开头附近插入或移除数据是低效的，因为需要对所有后续元素进行混洗以填充或填充创建/需要的间隙。
需求：分块读取HDFS上的大文件，比如根目录下的/hadoop-2.7.2.tar.gz
com.google.appengine.api.urlfetch.HTTPRequest
SequenceInputStream从名字上看， 他是一个序列字节输入流 既然是个序列 那么意味着 SequenceInputStream装着许多的输入流 所以 可以用他来合并文件 SequenceInputStream的主要方法 SequenceInputStream构造方法 new SequenceInputStream(Enumeration) 接受一个输入流泛型的枚举 然后怎么创建枚举呢？？ Vector.elements():Enumeration Vector继承自Ab
LevelDB 的大致原理已经讲完了，本节我们要亲自使用 Java 语言第三方库 leveldbjni 来实践一下 LevelDB 的各种特性。这个库使用了 Java Native Interface 计数将 C++ 实现的 LevelDB 包装成了 Java 平台 的 API。其它语言同样也是采用了类似 JNI 的技术来包装的 LevelDB。
Bitcask是一种“基于日志结构的哈希表”（A Log-Structured Hash Table for Fast Key/Value Data）
import java.awt.event.ActionListener;
由于java I/O库需要很多性能的各种组合，如果这些性能都是用继承来实现，那么每一种组合都需要一个类，这样就会造成大量行重复的类出现。如果采用装饰模式，那么类的数目就会大大减少，性能的重复也可以减至最少。因此装饰模式是java I/O库基本模式。装饰模式的引进，造成灵活性和复杂性的提高。因此在使用java IO库时，必须理解java IO库是由一些基本的原始流处理器和围绕它们的装饰流处理器所组成的。
本文介绍了Java编程中IO流的概念、分类以及常用的IO流类。作者通过示例详细讲解了字节流和字符流的区别以及使用。此外，文章还介绍了Java中IO流的异常处理方式，并通过示例代码展示了如何处理异常情况。
本文是的前一篇文章 Okhttp IO 之 Segment & SegmentPool 的基础上写的，如果你没看懂前面的文章，那么看本文会相当的吃力，因为很多关键的代码都是在前面这篇文章中剖析的。
以下方法实现判断一个IP是否被一个IP区间所包含有一些静态方法可能引用了同名空间的自定义的类，至于合
思考 因为Map Task和ReduceTask均会默认对数据按照key进行排序，所以需要把流量总和设置为Key，手机号等其他内容设置为value
很多朋友在看我的《java IO总结系列》之前觉得创建文件、文件夹删除文件这些基础操作真的是太简单了。但看了我的文章之后，有小伙伴找到我说：“没想到这么基础的知识里面还有这么多的门门道道，用起来很容易，真的用好也不容易”。哪一个方法用起来简单，哪一个方法在异常处理方面更加健壮，不看我的总结你可能还真的不知道。
在如今互联网高速发展的时代，对于下载来说，速度是一个非常重要的因素。而多线程下载是一种提高下载速度的常见方法。本文将介绍如何使用Java编程实现HTTP多线程下载功能。
项目中有一些工程表格需要导出，设计到行列合并，定制样式，原有工具类冗余，内聚性强。所以想写一个可以随意定制excel的工具类，工具类满足需求：
PS：API操作便捷性，动态扩容，多种ByteBuf实现，高效的零拷贝机制（逻辑上边的设计）上边的所有就是nettyByteBuf所做的工作，性能提升，操作性增强。有了理论下节开始实战netty。
字符串日常开发中,我们经常使用,但是我们往往会忽略他的性能问题,高效的的使用字符串,可以提高整体系统的性能,我们按照下面几个方面说明
通常视频文件都比较大，所以对于媒资系统上传文件的需求要满足大文件的上传要求。http协议本身对上传文件大 小没有限制，但是客户的网络环境质量、电脑硬件环境等参差不齐，如果一个大文件快上传完了网断了，电断了没 有上传完成，需要客户重新上传，这是致命的，所以对于大文件上传的要求最基本的是断点续传。
Java泛型在使用过程有诸多的问题，如不存在List<String>.class, List<Integer>不能赋值给List<Number>（不可协变），奇怪的ClassCastException等。 正确的使用Java泛型需要深入的了解Java的一些概念，如协变，桥接方法，以及这篇笔记记录的类型擦除。Java泛型的处理几乎都在编译器中进行，编译器生成的bytecode是不包涵泛型信息的，泛型类型信息将在编译处理是被擦除，这个过程即类型擦除。
以下代码有点问题,会发生阻塞，还不知道啥问题： package com.test.service; import java.io.File; import java.io.InputStream; import java.io.RandomAccessFile; import java.net.HttpURLConnection; import java.net.URL; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import org.slf4j.Logge
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