如何在 nodejs 中加载非常大的 csv 文件？

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如何在 nodejs 中加载非常大的 csv 文件？

我正在尝试将 2 个大的 csv 加载到 nodejs 中，第一个的大小为 257 597 ko，第二个为 104 330 ko。我正在使用文件系统 (fs) 和 csv 模块，这是我的代码：

fs.readFile('path/to/my/file.csv', (err, data) => {
  if (err) console.err(err)
  else {
    csv.parse(data, (err, dataParsed) => {
      if (err) console.err(err)
      else {
        myData = dataParsed
        console.log('csv loaded')
      }
    })
  }
})

并且在年龄（1-2 小时）之后它只是崩溃并显示此错误消息：

<--- Last few GCs --->

[1472:0000000000466170]  4366473 ms: Mark-sweep 3935.2 (4007.3) -> 3935.2 (4007.
3) MB, 5584.4 / 0.0 ms  last resort GC in old space requested
[1472:0000000000466170]  4371668 ms: Mark-sweep 3935.2 (4007.3) -> 3935.2 (4007.
3) MB, 5194.3 / 0.0 ms  last resort GC in old space requested


<--- JS stacktrace --->

==== JS stack trace =========================================

Security context: 000002BDF12254D9 <JSObject>
    1: stringSlice(aka stringSlice) [buffer.js:590] [bytecode=000000810336DC91 o
ffset=94](this=000003512FC822D1 <undefined>,buf=0000007C81D768B9 <Uint8Array map
 = 00000352A16C4D01>,encoding=000002BDF1235F21 <String[4]: utf8>,start=0,end=263
778854)
    2: toString [buffer.js:664] [bytecode=000000810336D8D9 offset=148](this=0000
007C81D768B9 <Uint8Array map = 00000352A16C4D01>,encoding=000002BDF1...

FATAL ERROR: CALL_AND_RETRY_LAST Allocation failed - JavaScript heap out of memo
ry
 1: node::DecodeWrite
 2: node_module_register
 3: v8::internal::FatalProcessOutOfMemory
 4: v8::internal::FatalProcessOutOfMemory
 5: v8::internal::Factory::NewRawTwoByteString
 6: v8::internal::Factory::NewStringFromUtf8
 7: v8::String::NewFromUtf8
 8: std::vector<v8::CpuProfileDeoptFrame,std::allocator<v8::CpuProfileDeoptFrame
> >::vector<v8::CpuProfileDeoptFrame,std::allocator<v8::CpuProfileDeoptFrame> >
 9: v8::internal::wasm::SignatureMap::Find
10: v8::internal::Builtins::CallableFor
11: v8::internal::Builtins::CallableFor
12: v8::internal::Builtins::CallableFor
13: 00000081634043C1

最大的文件已加载，但节点内存不足。分配更多内存可能很容易，但这里的主要问题是加载时间，尽管文件很大，但加载时间似乎很长。那么正确的做法是什么呢？ Python 加载这些 csv 与 pandas btw 非常快（3-5 秒）。

Stream 完美运行，只用了 3-5 秒：

var csv = require('csv-parser')
var data = []

fs.createReadStream('path/to/my/data.csv')
  .pipe(csv())
  .on('data', function (row) {
    data.push(row)
  })
  .on('end', function () {
    console.log('Data loaded')
  })