一.引言 Apache提供的很多工具方法非常好用,推荐. 今天在使用的过程中使用到了org.apache.commons.io.FileUtils.listFiles方法,本文主要谈谈这个工具方法的用法. 查看源码上的说明是 /** * Finds files within a given directory (and optionally its * subdirectories). All files found are filtered by an IOFileFilter. * <p>

一.概念 JDK中提供的文件操作相关的类,但是功能都非常基础,进行复杂操作时需要做大量编程工作.实际开发中,往往需要 你自己动手编写相关的代码,尤其在遍历目录文件时,经常用到递归,非常繁琐. Apache-commons工具包中提供了IOUtils/FileUtils,可以让我们非常方便的对文件和目录进行操作. Apache软件基金会(也就是Apache Software Foundation,简称为ASF),是专门为支持开源软件项目而办的一个非盈利性组织. 在它所支持的Apache项目与子项目

Commons包的API:自己查吧懒得传云 Commons包的导入方法 Commons是一个java的IO开源工具,导入方法: 从apache.org下载commons包 解压 copy其中的commons-io-2.6-sources.jar与commons-io-2.6.jar 在eclipse的项目中新建一个文件夹lib,粘贴jar包 右键jar包,buildPath Commons包的核心方法s 1-?为FileUtils类下的方法,请用FileUtis.方法名调用. 1.sizeOf方

package cn.xingoo.learn.commons; import org.apache.commons.io.FileUtils; import org.apache.commons.io.filefilter.DirectoryFileFilter; import org.apache.commons.io.filefilter.FileFileFilter; import org.apache.commons.io.filefilter.FileFilterUtils; imp

方法1:列出所有文件逐个筛选: File selectedFolder = new File(path); // path to folder to list final IOFileFilter dirs = new IOFileFilter() { @Override public boolean accept(File file, String s) { return file.isDirectory(); } @Override public boolean accept(File fi

package Cristin.Common.File; import org.apache.commons.io.FileUtils; import org.apache.commons.io.filefilter.DirectoryFileFilter; import org.apache.commons.io.filefilter.FileFileFilter; import org.apache.commons.io.filefilter.FileFilterUtils; import

import org.apache.commons.io.FileUtils; import org.apache.commons.io.filefilter.DirectoryFileFilter; import org.apache.commons.io.filefilter.FileFileFilter; import org.apache.commons.io.filefilter.FileFilterUtils; import org.apache.commons.io.filefil

今日思语:春风很柔,夏风很烈,秋风清爽,东风凛冽,愿你就是春夏秋冬的风~ 平时对一些文件进行操作,比如说写文件,读文件,复制一个文件等,使用原生File操作需要读取源文件,生成流对象,再写入一个新的文件中一系列过程,使用apache commons-io帮我们封装了这些实现,有些操作可以很容易的使用它的api来实现.这里使用2.6版本,javadoc参照commons-io-2.6 1.pom依赖加入commons-io <dependency> <groupId>commons-

原文:https://blog.csdn.net/justry_deng/article/details/93616705 commons-io简单说明:Common IO 是一个工具库,用来帮助开发IO功能 它包括6个主要部分: 一些工具类:包括一些静态方法来执行常用任务. 输入:InputStream 和 Reader 实现. 输出:OutputStream 和 Writer 实现. 过滤器:多种文件过滤器实现(定义了 IOFileFilter接口,同时继承了 FileFilter 和 Fi

FileUtils常用常量 public static final long ONE_KB = 1024; public static final BigInteger ONE_KB_BI = BigInteger.valueOf(ONE_KB); public static final long ONE_MB = ONE_KB * ONE_KB; public static final BigInteger ONE_MB_BI = ONE_KB_BI.multiply(ONE_KB_BI);

从网上下载的项目,有时候.java文件的编码是ANSI.导入到自己的MyEclipse后,查看项目源码的时候,总是乱码. 一个个.java去修改的话, 既麻烦又不现实.所以写了下面这个工具类,进行批量转编码. 代码的原理仅仅就是遍历文件,然后使用流,对按照文件的原编码进行读取,用目的编码进行写操作. 直接上源码: package test; import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWriter; import java.io.F

1.新建Web项目 新建一个Web项目,我命名为SearchEngine,然后导入Java包: 除了上篇博客中的Jar包外,我还引入了 IKAnalyzer2012_FF.jar 包和struts2的相关包: IKAnalyzer:是用来进行中文分词的一个jar包,他会把中文分词一个个合理的词来进行检索: Struts2:一会儿搜索结果,使用Struts2展示到浏览器中: 2.准备数据源 我使用linux 命令 wget 爬了一个网站内的一部分html网页,同样将它放在一个纯英文的目录: 3.创

使用Xcode 9 导入cocos2d-x 项目,报错 Call to unavailable function 'system': not available on iOS 原因很简单,就是ios 11 不支持这个函数调用了,所以报错. github 上已经给出了相关fix 的方案,传送门:https://github.com/cocos2d/cocos2d-x/pull/17921/files 也可以直接复制下面代码,替换cocos2d_libs.xcodeproj>platform>CC

目录 尚学堂JAVA基础学习笔记 写在前面 第1章 JAVA入门 第2章 数据类型和运算符 第3章 控制语句 第4章 Java面向对象基础 1. 面向对象基础 2. 面向对象的内存分析 3. 构造方法 4. 垃圾回收机制(Garbage Collection) 5. this关键字 6. static 关键字 7. 静态初始化块 8. 参数传值机制 9. 包 第5章 Java面向对象进阶 1. 继承 2. Object类 3. super关键字 4. 封装 5. 多态(polymorphism)

1. tomcat启动报错 报错内容:ERROR RUNNING 'TOMCAT': UNABLE TO OPEN DEBUGGER PORT (127.0.0.1:38667): JAVA.NET.SOCKETEXCEPTION "SOCKET CLOSED 原因:tomcat 1089端口被占用 解决办法: netstat -ano | find "1099" // 查看是被哪个进程占用 tasklist|findstr "20856" taskkil

最近利用闲暇时间,又重新研读了一下Storm.认真对比了一下Hadoop,前者更擅长的是,实时流式数据处理,后者更擅长的是基于HDFS,通过MapReduce方式的离线数据分析计算.对于Hadoop,本身不擅长实时的数据分析处理.两者的共同点都是分布式的架构,而且,都类似有主/从关系的概念.本文中我就不具体阐述Storm集群和Zookeeper集群如何部署的问题,我想通过一个实际的案例切入,分析一下如何利用Storm,完成实时分析处理数据的. Storm本身是Apache托管的开源的分布式实时计

一.StringUtils StringUtils.isEmpty(null) && StringUtils.isEmpty(""); // true StringUtils.isBlank(" \n\t"); // true StringUtils.substringAfterLast("foo.bar.baz", "."); // "baz" StringUtils.substringB

import java.io.File; import java.io.IOException; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import org.apache.commons.io.FileUtils; import backtype.storm.Config; imp

5.1 小文件 大数据这个概念似乎意味着处理GB级乃至更大的文件.实际上大数据可以是大量的小文件.比如说,日志文件通常增长到MB级时就会存档.这一节中将介绍在HDFS中有效地处理小文件的技术. 技术24 使用Avro存储多个小文件假定有一个项目akin在google上搜索图片,并将数以百万计的图片存储分别在HDFS中.很不幸的是,这样做恰好碰上了HDFS和MapReduce的弱项,如下: Hadoop的NameNode将所有的HDFS元数据保存在内存中以加快速度.Yahoo估计平均每个文件需要6

package com.wiker; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.BufferedReader; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileFilter; import java.io.FileInputStream; import ja