org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFSheet; import org.apache.poi.hssf.usermodel.HSSFWorkbook; /** * 说明：从EXCEL...导入到数据库 * 作者：FH Admin * from：fhadmin.cn */ public class ObjectExcelRead { /** * @param filepath...HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook(fi); HSSFSheet sheet = wb.getSheetAt(sheetnum); //sheet 从0...开始 int rowNum = sheet.getLastRowNum() + 1; //取得最后一行的行号 for (int i = startrow; i < rowNum;...= cell) { switch (cell.getCellType()) { // 判断excel单元格内容的格式，并对其进行转换，以便插入数据库 case 0:
pip3 install python-docx; pip3 install xlwl; 从docx抽取数据 import docx def get_docx(): from docx import
让我们首先看看，从Excel中读取百万级数据并将其插入数据库时可能遇到的问题： 内存溢出风险 加载如此庞大的Excel数据可能导致内存溢出，需要注意内存管理。...EasyExcel在解析Excel时，不会将整个文件一次性加载到内存中，而是按行从磁盘逐个读取数据并解析。 性能问题 针对百万级数据的处理，单线程显然效率低下。提升性能的关键在于多线程处理。...多线程应用涉及两个场景：一是多线程读取文件，另一个是多线程实现数据插入。这涉及到生产者-消费者模式，多线程读取并多线程插入，以最大程度提升整体性能。...经验证，通过上述方案，读取并插入100万条数据的Excel所需时间约为100秒，不超过2分钟。...具体实现 为了提升并发处理能力，我们将百万级数据存储在同一个Excel文件的不同工作表中，然后通过EasyExcel并发地读取这些工作表数据。
前言 前面我们介绍了EasyPOI，用其进行Excel导入导出，非常的方便，非常的简单。但是4.0.0 版本以及其之前的版本都是通过单线程的方式对Excel中的数据进行解析的。效率比较差。...今天我将做一个测试，5000条数据，分别使用EasyPOI的方式和自己手写ForkJoin的方式（多任务）的方式来导入，来比较这两者的性能差异。 测试前准备 1....其中Fork就是将大任务拆分成若干个可以并发执行的小任务。Join就是合并所有小任务的执行结果。...它的fork方法就是让task异步执行，join，就是让task同步执行，并获取返回值。...，看任务是否执行完了，如果执行完了，则直接返回任务状态，如果没有执行完，则从任务数组里取出任务并执行。
从Excel到Hadoop：数据规模的进化之路在数字时代，数据就像空气，充斥在我们生活的每个角落。今天我们谈"大数据"，但回头看看，数据的演变经历了从"小数据"到"大数据"的量变到质变的过程。...从Excel到Hadoop，这条路走得并不容易。小数据时代：单机能搞定的岁月在数据量较小的时候，Excel、CSV 文件，甚至 MySQL 这种单机数据库，都是得力助手。...Hadoop、Spark 等大数据技术诞生，彻底改变了数据处理方式。Hadoop：批处理的时代Hadoop 采用 HDFS 存储数据，并使用 MapReduce 进行计算。...，从传统的数据存储和计算，走向智能数据分析与决策。...例如，基于大数据的 AI 推荐系统，能够精准预测用户兴趣，提高商业转化率。总结从 Excel 到 MySQL，从 Hadoop 到 Spark，再到 Flink 和 AI，大数据技术一直在进化。
首先，将我们的任务简化为三个点。 “近期动态” “视频动态” “音频动态” 最开始我们都很兴奋，只用了2到3天就完成了“近期动态”这一功能。毕竟对于我们来说，这是一项非常简单和熟悉的任务。...因为我还有其他几个项目，所以大部分时间我只在Android的视频库上进行研究，他会尝试一些实践性的代码。 “视频动态”功能完成了，但是…… 然后有一天，他告诉我他将软件压缩到了10M！...我尝试使用一些本地开发工具和方法来编译我们的ffmepg，为了减少大小，我只实现了一些一本功能，但是测试效果都不好。 日子就这么一天天过去，直到有一天他告诉我一个好消息： 他将软件压缩到了2.6M!...他找到了一个本地C++编译的.so文件，这个文件包含了我们要使用的所有功能，并且只有4M，然后他将他压缩到只有2M大小的arr包。这是1.2版本apk文件的分析结果。...假设有两个App，他们的UI是一样的，然后其中一个比另一个小3到4MB，你会选择使用哪个呢？很明显，大多数人都会选择更小的那款软件。更小的App大小意味着更多满意的用户。 从这件事我学到了什么？
近期在使用MSSQL 2005建立Link Server连接Oracle数据库，通过Open Query从Oracle导入数据到SQL Server的过程中，发现Oracle中的日期类型的字段在导入到SQL...Server是会自动转换为UTC国际标准时区，也就是GMT+00:00，而中国的时区是GMT+8的，所以只能在导入数据后，批量更新日期为dateadd(hh,8,日期字段)。...我相信很多使用Oracle作为Infor ERP LN的数据库时，如果服务器放在国外，时区设定并未中国本地时区，那么就会出现这个问题，我相信还有更好的解决办法，不过暂时没找到。...希望有更好办法的朋友知道的话，麻烦告知一下。
前言： 在之前的几篇博客中写过.NET Core使用NPOI导出Word和Excel的文章，今天把同样我们日常开发中比较常用的使用Excel导入数据到MySQL数据库中的文章给安排上。...二、ASP.NET Core使用EF Core连接MySQL执行简单的CRUD操作： 因为该篇文章会涉及到MySQL数据库的操作，所以前提我们需要有一点的CRUD的基础。...Excel导入数据帮助类（NpoiExcelImportHelper）： /** * Author:追逐时光者 * Description：Npoi数据导入帮助类 * Description：2020...表格中的数据,将Excel文件流转化为dataTable数据源 /// 默认第一行为标题 /// /// 的数据批量导入到MySQL： https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/12593165.html ASP.NET Core MVC+Layui使用EF Core
从Excel到大数据：别让工具限制你的思维！在数据分析的世界里，Excel 是很多人的第一站。它简单、直观、强大，拖拖拉拉就能完成不少数据操作。...但当数据规模从几千行增长到上百万行，Excel 便会开始“吱吱作响”，甚至直接崩溃。面对大数据时代的挑战，我们不能让工具限制自己的思维，是时候迈向更高级的数据处理工具了。Excel 的极限在哪里？...以下是 Excel 在大数据处理中的主要痛点：数据量受限：Excel 2016 及之后的版本支持 1048576 行，但这远远不够大数据的需求。...Python 到 Spark：真正的大数据处理当数据规模突破单机处理能力（比如 10GB+ 数据），Pandas 也开始显得吃力。...不要让 Excel 成为你的“数据瓶颈”，迈向更高效、更强大的工具，才能真正释放数据的价值！
本教程将向您展示如何使用开源实用程序Transporter通过自定义转换将数据从MongoDB快速复制到Elasticsearch。...目标 在本文中，我们将介绍如何使用Transporter实用程序将数据从MongoDB复制到Ubuntu 14.04上的Elasticsearch 。...转换文件将转换应用于数据 注意： 本节中的所有命令都假定您正在执行transporter目录中的命令。...在将数据从MongoDB同步到Elasticsearch时，您可以在这里看到转换数据的真正力量。 假设我们希望存储在Elasticsearch中的文档有另一个名叫fullName的字段。...结论 现在我们知道如何使用Transporter将数据从MongoDB复制到Elasticsearch，以及如何在同步时将转换应用于我们的数据。您可以以相同的方式应用更复杂的转换。
word表格中的数据导入到Excel中。...以下是详细步骤： 首先我使用DocX API 来获取word表格中的数据，然后将数据导入System.Data.DataTable对象中。...作为示例，这里我仅获取了第一个表格； //获取文档的第一个表格 Table table = document.Tables[0]; 步骤3：创建一个DataTable对象，并导入word表格中的数据；...//创建一个Datable对象并命名为order DataTable dt = new DataTable("order"); //将word表格中的数据导入Datable DataColumn...中的数据导入到worksheet； //将dataTable中的数据插入到worksheet中，1代表第一行和第一列 sheet.InsertDataTable(dt, true, 1, 1); 步骤
MATLAB中读取文本文件的常用函数 load 从文本文件导入数据到 MATLAB 工作空间 fopen 打开文件，获取打开文件的信息 importdata 从文本文件或特殊格式二进制文件（如图片，avi...视频等）读取数据 fclose 关掉一个或多个打开的文件 dlmread 从文本文件中读取数据 fgets 读取文件中的下一行，包括换行符 csvread 调用了 dlmread 函数，从文本文件读取数据...过期函数，不推荐使用 fgetl 调用 fgets 函数，读取文件中的下一行，不包括换行符 textread 按指定格式从文本文件或字符串中读取数据 fscanf 按指定格式从文本文件中读取数据 strread...TXT文件 save 将工作空间中的变量写入文件 fprintf 按指定格式把数据写入文件 dlmwrite 按指定格式将数据写入文件 调用dlmwrite函数写入数据 调用格式： dlmwrite...Excel文件excel.xls的第2个工作表的默认区域。
本功能是借助 Maatwebsite\Excel 这个扩展包完成的，此扩展包的安装过程请参考上篇博文：http://www.cnblogs.com/zhuchenglin/p/7122946.html...1.首先在得有需要导入的文件，这个过程可以利用laravel中的文件上传功能完成， 详情可以参考laravel文档http://laravelacademy.org/post/6885.htm,这里不再多说文件上传...2.假定现在要导入到数据库的表格在 storage下面的test.xls public function daoru() { $filePath = 'storage/' . iconv('...= $reader->all(); // $data 即为导入的数据，可以输出一下看看 }); echo "成功"; } 3....如果出现文件内容和你文件的内容不一致的情况，可能是因为导入表格的表头是汉字 可以尝试将安装时候生成的配置文件的excel::import.heading的默认值改了，查看一下结果 可能的值有：true
通过双重异步，Excel 10万行数据导入从191秒优化到2秒！在现代的企业级应用开发中，海量数据的处理效率和并发性能优化是一个非常重要的课题。...我们将结合 Spring Boot 框架中的 @Async 注解、自定义线程池、以及通过使用 EasyExcel 进行大数据量的 Excel 解析和异步写入数据库的场景，详细说明如何通过分而治之的策略，...通常我是这样做的：使用POI读取需要导入的Excel文件；将文件名作为表名，列标题作为列名，并将数据拼接成SQL语句；通过JDBC或Mybatis插入到数据库。...在操作中，如果文件数量多且数据量大，处理过程可能会非常缓慢。访问后，感觉程序没有响应，但实际上，它正在读取并插入数据，只是速度很慢。读取包含10万行的Excel文件竟然耗时191秒！我以为程序卡住了！...在实际应用中，线程池和异步编程不仅适用于大数据导入，还可以推广到包括文件处理、网络请求、日志处理等各类需要并发处理的场景中。
干掉所有Excel进程，也是比较简单，写个遍历即可。 核心代码中，使用脚本任务，将当前循环下的文件全路径进行转换，得到归档路径，模板文件路径等。...再使用QueryTable的刷新代码，将替换后的M代码对应的智能表刷新重新加载一下新数据。 每次循环都新开Application对象及最后将其对应的Excel进程给杀掉，释放COM非托管对象。...最终效果 将SSIS包进行执行后，结果如下： 加载过后的文件已归档成功，加上时间戳信息。 数据库数据成功加载。 在源文件中，特意做的不同文件不同标识，证明文件已按预期上传成功。...* 系列文章 从数据民工到数据白领蜕变之旅（一）-工具总览 https://www.jianshu.com/p/2bd3f90206ec 从数据民工到数据白领蜕变之旅（二）-重温Excel催化剂经典 https.../p/8de014b1f957 「数据ETL」从数据民工到数据白领蜕变之旅（六）-将Python的能力嫁接到SSIS中 https://www.jianshu.com/p/033342b02dae
当进行SQL数据分析实战时，有一些关键步骤和技巧可以帮助你更好地理解和利用数据。在本文中，我们将探讨数据分析的一些基本概念，并提供一些SQL示例来说明这些概念。...我们将使用一个虚构的电子商务数据库作为示例数据源。 步骤1：数据导入 首先，你需要将数据导入数据库中。假设你有一个包含订单、产品和客户信息的数据库。...以下是一个示例SQL语句，用于创建这些表并将数据导入其中： 步骤2：基本查询 一旦数据导入完成，你可以开始执行基本的SQL查询。...以下是一些示例： 查询所有订单信息： 查询特定客户的订单信息： 查询订单总金额大于1000的订单： 步骤3：聚合和汇总 在数据分析中，你经常需要执行聚合操作，以便汇总数据。...以下是一个示例： 查询每个订单的产品信息： 步骤5：高级分析 有时，你可能需要执行更复杂的分析，如窗口函数、子查询等。
前言 日本气象厅发布的台风路径与强度数据是气象研究和预报的重要依据。然而，这些数据通常以PDF格式提供，给数据处理和分析带来了挑战。...本文将详细介绍如何利用Python将PDF中的台风路径数据高效转换为CSV格式，以便于进一步的气象分析和可视化。...数据网址： https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/typhoon/position_table/table2024.html 项目目标 将PDF文件中的台风路径数据准确转换为...项目方法 我们将测试三种流行的Python库：tabula、camelot和pdfplumber，评估它们在识别PDF表格并转换为CSV格式方面的表现，特别是针对气象数据的复杂性和多样性。...通过本文，我们展示了如何利用Python高效地将PDF中的台风路径数据转换为CSV格式，特别适用于气象数据的处理和分析。希望这些方法能帮助你更高效地进行气象研究和预报工作。
当进行SQL数据分析实战时，有一些关键步骤和技巧可以帮助你更好地理解和利用数据。在本文中，我们将探讨数据分析的一些基本概念，并提供一些SQL示例来说明这些概念。...我们将使用一个虚构的电子商务数据库作为示例数据源。 步骤1：数据导入 首先，你需要将数据导入数据库中。假设你有一个包含订单、产品和客户信息的数据库。...，你可以开始执行基本的SQL查询。...1000的订单： SELECT * FROM orders WHERE total_amount > 1000.00; 步骤3：聚合和汇总 在数据分析中，你经常需要执行聚合操作，以便汇总数据。...c ON o.customer_id = c.customer_id JOIN products p ON o.product_id = p.product_id; 步骤5：高级分析 有时，你可能需要执行更复杂的分析
3、数据分析师：解读数据，定位问题提出答案 数据分析师这群人，对于数据的处理已经不是问题了，他们的重点已经转化到怎么样去解读数据了，同样的数据，在不同人的眼中有不一致的内容。...往往科班出身的人，欠缺的不是在处理数据上，而是在解读数据上，至于将数据和产品结合到一起，则是其更缺少的能力了。 4、数据应用师：将数据还原到产品中，为产品所用 数据应用，这个词很少被提到。...但是应用数据被提的很多，分析了大量的数据，除了能找到问题以外，还有很多数据可以还原到产品中，为产品所用。...从表中可以看出，专家级的数据分析在分析方法的要求方面与资深数据分析师是相同的，层级2与层级1的能力差别主要体现在业务分析能力、管理能力和影响力等方面。...示例：银行可以弄清楚为什么重新申请房贷的客户在增多。 这时您已经可以进行一些复杂的分析，比如频次分析模型或回归分析等等。统计分析是在历史数据中进行统计并总结规律。 6.
从HTML提取表格数据到Excel：猫头虎博主的终极指南 摘要 在本篇技术博客中，猫头虎博主将带领大家探索如何高效从HTML中提取表格数据并保存至Excel文件的技巧。...本文内容涵盖HTML解析、数据提取、数据处理以及Excel文件的生成，旨在帮助读者轻松掌握从网页提取信息到数据持久化的完整流程。本文将成为你数据处理工作中的得力助手，快速从网页抓取数据再也不是问题。...猫头虎博主今天将分享如何使用Python中的BeautifulSoup库和Pandas库，从HTML中提取表格数据并保存至Excel，无论你是技术小白还是编程大佬，都能轻松上手，一起来看看吧！...、、等标签 BeautifulSoup 用于解析HTML文档 Pandas 处理和保存数据至Excel 总结 本文详细介绍了从HTML中提取表格数据并保存至Excel的全过程...掌握这些技能，将大大提升你在数据处理和分析方面的能力。 未来展望 随着数据分析和处理需求的不断增长，掌握如何高效从各类数据源中提取并处理数据的技能变得尤为重要。
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