1.OpenXmlSDK是个很好的类库,可惜只能通过C#调用,C#的童鞋又福气了. 2.服务端程序由于没法安装office,所以这个对asp.net网站来说是最理想的库了.需要.net 4.0版本以上. 3.以流形式,sax模型读取大文件. using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using DocumentFormat.OpenXml; using Docum

MySQL大数据量快速插入方法和语句优化是本文我们主要要介绍的内容,接下来我们就来一一介绍,希望能够让您有所收获! INSERT语句的速度 插入一个记录需要的时间由下列因素组成,其中的数字表示大约比例: 连接:(3) 发送查询给服务器:(2) 分析查询:(2) 插入记录:(1x记录大小) 插入索引:(1x索引) 关闭:(1) 这不考虑打开表的初始开销,每个并发运行的查询打开. 表的大小以logN (B树)的速度减慢索引的插入. 加快插入的一些方法 如果同时从同一个客户端插入很多行,使用含多个VA

Java作为一种最流行的,最热门的编程语言,可以说它无处不在,目前全球有着数十亿的设备正在运行着Java,很多服务器程序都是用Java编写,用以处理每天超过数以千万的数据.无论是手机软件.手机Java游戏还是电脑软件,你的每一次购物到每一笔支付成功,都离不开Java,越来越多的企业也正采用Java语言开发网站,而在所有程序员中,Java开发工程师就占据20%的比例. 据业内权威机构预测,2018年我国将新增上万家IT企业,这些企业将强势拉动IT人才的需求.而且现在80%互联网公司基本都在使用Ja

在mysql中如果是小数据量分页我们直接使用limit x,y即可,但是如果千万数据使用这样你无法正常使用分页功能了,那么大数据量要如何构造sql查询分页呢?     般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  代码如下 复制代码 SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000

背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端的吐槽,这也怪不得Hadoop,毕竟它的设计就是为了批处理,使用用MR的编程模型来实现SQL查询,性能肯定不如意.所以通常我也只是把Hive当

本文来自:http://blog.csdn.net/yu616568/article/details/52431835 如有侵权 可立即删除 背景 随着大数据时代的到来,Hadoop在过去几年以接近统治性的方式包揽的ETL和数据分析查询的工作,大家也无意间的想往大数据方向靠拢,即使每天数据也就几十.几百M也要放到Hadoop上作分析,只会适得其反,但是当面对真正的Big Data的时候,Hadoop就会暴露出它对于数据分析查询支持的弱点.甚至出现<MapReduce: 一个巨大的倒退>此类极端

package com.hd.erpreport.controller; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet; import javax.servlet.http.HttpServletR

一般刚开始学SQL语句的时候,会这样写 代码如下:  SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000, 10; 但在数据达到百万级的时候,这样写会慢死 代码如下:  SELECT * FROM table ORDER BY id LIMIT 1000000, 10; 也许耗费几十秒 网上很多优化的方法是这样的 代码如下:  SELECT * FROM table WHERE id >= (SELECT id FROM table LIMIT 1000000,

static void Main(string[] args) { Excel.Application app = new Excel.Application(); Excel._Workbook result = app.Workbooks.Add(); Excel._Workbook wb1 = app.Workbooks.Open(Path.GetFullPath("./Sources/Source1.xlsx")); Excel._Workbook wb2 = app.Work

首先要知道CSV文件的编码格式 然后在文件输入编码选择编码格式, 第二步,在每个转换或者作业的DB连接中选择选项,并添加如下内容: 中文乱码问题得到解决

需求,最近实现了文章的原创度检测功能,处理思路一是分词之后做搜索引擎匹配飘红,另一方面是量化词组,按文章.段落.句子做数据库查询,功能基本满足实际需求. 接下来,还需要在海量大数据中快速的查找到与一句或者一段话最相关的文章.段落. 上一篇随笔里记录有当时的一些想法,今天下午按想法具体实现并测试了一次,速度比直接分组查询肯定快了很多很多,回顾下我的实现步骤: 压缩"语料库,即提取特征词或词频,做量化处理之后以“列向量”形式保存到数据库:然后按前N组词拼为向量组,以供查询使用,即组合为1到N字的组合

大数据时代,我们为什么使用hadoop 我们先来看看大数据时代, 什么叫大数据,“大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,不确定. 也就是数据的量庞大,数据的种类繁杂多样话,数据的变化飞快,数据的真假存疑. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样性,是说数据可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片

1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 解决方案:首先是将这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 2.搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有

随着近几年计算机技术和互联网的发展,“大数据”这个名词越来越多进入我们的视野.大数据的快速发展也在无时无刻影响着我们的生活. 那大数据究竟是什么呢? 首先,看看专家是怎么解释大数据的: 大数据就是多,就是多.原来的设备存不下.算不动. ——啪菠萝·毕加索 大数据,不是随机样本,而是所有数据:不是精确性,而是混杂性:不是因果关系,而是相关关系.—— Schönberger 顾名思义“大数据”,从字面意思来理解就是“大量的数据”. 从技术的的角度来解释,大数据就是指无法在一定时间范围内用常规软件工具

转载自:http://www.daniubiji.cn/archives/538 什么叫大数据 “大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,价值. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样性,是说数据可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等. 实时:大数据需要快速的,实时的进

大数据被誉为21世纪发展创造的新动力,BI(商业智能)成为当下最热门的数据应用方案.据资料显示:当前中国大数据IT投资最高的为五个行业中,互联网最高.其次是电信.金融.政府和医疗.而在金融行业中,银行拨得头筹,其次才是证券和保险. 如何有效应用大数据.云计算等新信息技术,创造价值和财富,创造未来,是我们面临的巨大机遇和挑战. 下面把银行大数据应用做个详细全面的介绍. 一.大数据金融应用场景 从大数据技术特性以及银行近几年的应用探索来看,大数据在银行商业智能方面的应用主要体现在以下几个方面: 1.

博客已转移,请借一步说话.http://www.daniubiji.cn/archives/538 我们先来看看大数据时代, 什么叫大数据,“大”,说的并不仅是数据的“多”!不能用数据到了多少TB ,多少PB 来说. 对于大数据,可以用四个词来表示:大量,多样,实时,不确定. 也就是数据的量庞大,数据的种类繁杂多样话,数据的变化飞快,数据的真假存疑. 大量:这个大家都知道,想百度,淘宝,腾讯,Facebook,Twitter等网站上的一些信息,这肯定算是大数据了,都要存储下来. 多样:数据的多样

比赛技巧:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28084438 文章来源: https://www.imooc.com/article/72863 随着近几年人工智能和大数据的快速发展和应用,使得相应的工智能&大数据相关比赛比赛近几年火热了起来,下面就我知道到的人工智能&大数据相关比赛,为大家简要说下,感兴趣的可以参加一些比赛,锻炼一下自己,也能知道一些前沿的技术,说不定还能拿些奖金呢?哈哈

ylbtech-杂项:大数据 (巨量数据集合(IT行业术语)) 大数据(big data),指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉.管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力.洞察发现力和流程优化能力的海量.高增长率和多样化的信息资产.  在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的<大数据时代> 中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径,而采用所有数据进行分析处理.大数据的5V特点(IBM提出):Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样

1.2 产品特点 Laxcus大数据管理系统运行在计算机集群上,特别强调软件对分布资源可随机增减的适应性.这种运行过程中数据动态波动和需要瞬时感知的特点,完全不同与传统的集中处理模式.这个特性衍生出一系列的新变化,需要重新审视产品的目标,设计新的架构,当我们把这些需求和定位综合起来,然后逐一分解归并后,最终形成与以往完全不同的结果. 1.2.1 以节点为单位的计算集群 在Laxcus设计里,节点是计算机集群的基本单位.相较与物理性质的计算机来说,节点是一个逻辑概念的单位.以一台实体计算机为例,在

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