常规报表工具一般都会提供报告分析功能。 Excel和BI @ Report都可以执行报告分析,但是Excel中分析的强度和维度可能相对简单,而BI @ Report的报告则更深入地分析了维度和复杂性。那么,我们目前常见的报表分析工具有哪些?小编来总结一下!
Java报表工具在Java环境下发挥着重要的作用,它们通过提供可视化操作界面,支持通用jdbc数据库,并可以输出多种格式报表,帮助用户更好地处理和分析数据。这些工具应用广泛,例如在数据展示、数据统计和分析、数据监控以及报告生成等方面。
MyEclipse 7.5 正式版 中文插件安装指南 方法一(推荐!) 1.将language文件夹放到你的MyEclipse文件夹下 默认安装位置 C:\Program Files\Genuitec\MyEclipse 7.5 2.新建java工程,新建 CreatePluginsConfig 类,将插件代码生成器的代码粘贴到里面 3.如果你MyEclipse安装时修改了默认的安装位置需要修改代码里面的 汉化包language的位置 C:\\Program Files\\Genuitec\\MyEc
假设您已经在名为“customers”的报告设计文件中将表格定义为报告项目。顾名思义,该表格用于显示示例数据库中的所有客户。此外,它还有一个用于按照国家来对项目进行分组的表格组和一些列出了有界数据集属性的列。
配置webRoot/WEB-INF/aurora.database/datasource.config文件:
Best Open Source Reporting Tools一文列出目前比较好的几种开源报表工具
项目简介:积木报表,免费的企业级WEB报表工具。专注于“专业、 易用 、优质”的报表设计器和大屏设计器。支持打印设计、数据报表、图形报表、大屏设计器。
在软件和IT领域,性能和收入是由商业智能软件来衡量的。但是,在Java世界中,市场上有很多开源解决方案。
(1) Eclipse 是一个开放源代码的项目,其官方网站是 www.eclipse.org
确实是大部分软件都有开源的,从系统到数据库到各类工具、应用,都有开源,而且开源的东西大都比较流行,拥趸众多
Eclipse 是目前最流行的 Java 语言开发工具,它强大的代码辅助功能,可以帮助开发人员自动完成语法修正、补全文字、代码修复、API 提示等编码工作,大量节省程序开发所需的时间。
摘要:代号为Kepler的Eclipse 4.3正式版的下载已经出现在Eclipse官方的首页上,该版本支持开发Java EE 7应用、提供完整的商业过程管理BPM套工具和运行环境。
可以与Kylin结合使用的可视化工具很多,例如: ODBC:与Tableau、Excel、PowerBI等工具集成 JDBC:与Saiku、BIRT等Java工具集成 RestAPI:与JavaScript、Web网页集成 Kylin开发团队还贡献了Zepplin的插件,也可以使用Zepplin来访问Kylin服务。
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
本文翻译并节选自《DevOps2.0的工具集(DevOps黑宝书)——打造自动化的持续交付流程》一书,转自译者CSDN博客,转载请注明出处,译者:胡帅。
今天,在创建和部署应用的时候,最常用的方式就是可变服务器。我们会创建一个web服务器,该服务器上具有完整的应用,每次有新的版本发布时我们就会对服务器进行更新。
原著作者介绍: Viktor Farcic CloudBees资深顾问,熟悉多种编程语言,从最早的Pascal,Basic,ASP,C,C++,Perl,Python,ASP,NET,Visual Basic,C#,JavaScript等等。热衷于微服务、持续部署和测试驱动开发(TDD)。著有《Test-Driven Java Development》一书,该书由Packt出版。 巨兽型可变服务器 今天,在创建和部署应用的时候,最常用的方式就是可变服务器。我们会创建一个web服务器,该服务器上具有完整的
原文作者:Tom Smith(DZone公司研究分析师,市场战略师,资深编辑、作家,通过一对一采访收集信息供开发人员和工程师参考,同时找出并解决各种商业问题),本文转自译者CSDN博客,转载请注明出处。 为了收集并了解DevOps在今后的发展态势,我们与16位高管进行了交谈,他们来自14家不同的公司,而这14家公司或正在内部实施DevOps,并且/或者向其他企业组织提供DevOps方案。 关键点 DevOps最重要的元素是:1)人;2)过程;3)技术 首先,人是最重要的,因为我们需要改变文化以及心态。过程
前言 我们在上一篇 Kylin 的入门级介绍(👉第一个“国产“Apache顶级项目——Kylin,了解一下!)中,就已经谈到了有很多可以与 Kylin 结合使用的可视化工具,例如 ODBC:与Tableau、Excel、Power BI等工具集成。 JDBC:与Saiku、BIRT等Java工具集成 REST API:与JavaScript、Web网页集成。 Kylin开发团队还贡献了 Zepplin 的插件,也可以使用Zepplin来访问Kylin服务 本期
译者点评: 微服务的运用,小型化团队(Two-pizza team)理念的倡导使更多的公司采用研制周期(Lead Time)来衡量DevOps团队的执行效率。在实际项目研发结束后,服务的部署频率(Deploy Frequency)不仅说明了运维的稳定性,还能折射出业务的繁荣程度。这一切的背后都离不开运维工具强有力的保障。 让我们一起学习下Puppet,Chef, Ansible等工具的前世今生,花五分钟明白如何在容器化的今天,选择一个靠谱的配置管理工具。 原著作者介绍: Viktor Farcic Clo
第一步:下载JDK。 先给上下载链接:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
【数据科学自媒体】关注数据科学领域,分享数据科学内容,包括数据科学、机器学习、统计学习、数据分析、数据挖掘、开源工具、Python环境等主题。使命:让人懂数据、用数据,做明智决策! 说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长;到
大数据技术领域正被越来越多的公司关注,而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求,一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生,以下将为您介绍几大引人注目的开源大数据工
Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号。它不断壮大起来,已成为一个完整的生态系统,众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。
译者的话: 一直以来面向对象理念的布道者们都在期待一个大杀器来能使应用设计高内聚,低耦合,团队能协同开发,后期交付后可以快速部署,维护成本低。微服务其实就是他们一直以来期待的东西,且听维克多介绍如何完美使用微服务。 原著作者介绍: Viktor Farcic CloudBees资深顾问,熟悉多种编程语言,从最早的Pascal,Basic,ASP,C,C++,Perl,Python,ASP,NET,Visual Basic,C#,JavaScript等等。热衷于微服务、持续部署和测试驱动开发(TDD)。著有
导读: 大数据技术领域正被越来越多的公司关注,而开源一直是大数据技术的灵魂。随着一些细分领域对大数据工具提出更高的期望和要求,一批更高效更有针对性的大数据工具先后诞生,以下将为您介绍几大引人注目的开源
本文介绍了大数据技术及其在编程和数据库方面的应用。文章首先介绍了大数据的定义、特点和挑战,然后详细讲解了大数据的生态系统,包括数据存储、处理和分析的工具和技术。最后,文章展望了大数据的未来发展方向,包括流式计算、实时分析和机器学习等方面。
摘要:说到处理大数据的工具,普通的开源解决方案(尤其是Apache Hadoop)堪称中流砥柱。 弗雷斯特调研公司的分析师Mike Gualtieri最近预测,在接下来几年,“100%的大公司”会采用Hadoop。Market Research的一份报告预测,到2011年,Hadoop市场会以58%的年复合增长率(CAGR)高速增长;到2020年,市场产值会超过10亿美元。 IBM更是非常看好开源大数据工具,派出了3500名研究人员开发Apache Spark,这个工具是Hadoop生态系统的一部分。 这回
9102年了,很多人,乃至于很多企业做报表都还在用Excel,埋头苦干一天整出下面这个玩意:
译者的话: 你真的懂DevOps么?你知道怎么就持续集成持续部署又微服务了么,用时下流行的工具,实践DevOps怎么搞……跟着我,听老司机818 DevOps的那些事儿。 本文只是开个头儿…… 原著作者介绍: Viktor Farcic CloudBees资深顾问,熟悉多种编程语言,从最早的Pascal,Basic,ASP,C,C++,Perl,Python,ASP,NET,Visual Basic,C#,JavaScript等等。热衷于微服务、持续部署和测试驱动开发(TDD)。著有《Test-Drive
服务编程 Akka Toolkit:JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间; Apache Avro:数据序列化系统; Apache Curator:Apache ZooKeeper的Java库; Apache Karaf:在任何OSGi框架之上运行的OSGi运行时间; Apache Thrift:构建二进制协议的框架; Apache Zookeeper:流程管理集中式服务; Google Chubby:一种松耦合分布式系统锁服务; Linkedin Norbert:集
今天为大家推荐一些翻译整理的大数据相关的非常棒的学习资源,希望能给大家一些帮助。 服务编程Akka Toolkit:JVM中分布性、容错事件驱动应用程序的运行时间; Apache Avro:数据序列化
本文梗概: 刚开始接触持续部署、微服务(MS)和容器,你可能觉得这三个东西毫无关联。因为DevOps并没有规定持续部署中需要使用微服务,也没有要求微服务必须打包集成到容器中。但是,当我们发现这三样东西相互结合的时候,新世界的大门就这样打开了。容器领域的发展以及不可变部署的理念指导我们克服了很多以前微服务出现的问题。同时使系统变得更加灵活,部署变得更加快捷,进而实现持续部署并提高成本效率。 原著作者介绍: Viktor Farcic CloudBees资深顾问,熟悉多种编程语言,从最早的Pascal,Bas
下午在看Python的一本书的时候,突然脑袋里冒出了很多的想法。而且看着看着想起了很多以前的学习经历,这可能是一个悟道的开始吧。这么说吧,悟性是一个人学习工作中的进阶之道,有些内容可能只是别人比你早知道一些而已,而悟性就是突破这个思维桎梏的钥匙,能够极大缩短这个过程,也可以说是触类旁通吧。 下面的内容纯属个人的想法,如果不对之处还望多多交流指正。 我想了想,似乎这些年也搞了不少技术了。简答列了列,大概就是下面的内容了。有些内容实在不咋的,就删掉了。 Pascal,C, C++ ,J
2020年了,很多人,乃至于很多企业做报表都还在用Excel,埋头苦干一天整出下面这个玩意:
很久以前的一篇对初学Oracle建议的文章曾提到了提问的智慧,这个问题确实很值得说,我在学生时期,尤其是在本硕阶段中,作为非科班出身,要接触很多新的计算机技术,日常做的最多的,可能就是问问题,在各种论坛上、博客、当时还盛行的MSN,都曾请教过各种技术大拿,而且其中很多都是小白的问题,怎么问问题,确实是门艺术,因为他们很忙,你问个问题,人家其实没义务回答你,即使能听你说的,如果你的问题是长篇大论,或者连问题都描述不清楚,就会对问题的解答效果造成影响。
1.无度量不DevOps DevOps的推广打破了开发,运维之间的壁垒。全员以产品交付为目标,提高效率,完成业务。久而久之消费者就会形成一个潜意识就是:买了这个产品我们企业就DevOps了。(哇,开香槟,散花~)。真是这样的吗?的确DevOps提供了一个新的视角去审视整个公司的人员配置,业务流程,企业文化。打通信息壁垒后,把以前的信息孤岛变成高速公路。但是不是路通了就可以高枕无忧了?Not Yet,高速路也会堵车啊!所以不知道大家是否想过一个问题,到底怎么样才算DevOps了?你的企业DevOps到什么程度
1 多个IBM产品SQL注入漏洞 多个IBM产品SQL注入漏洞发布时间:2014-05-28漏洞编号:BUGTRAQ ID: 67641 CVE(CAN) ID: CVE-2013-4016漏洞描述:IBM 是全球信息产业领导企业。 多个IBM产品存在SQL注入漏洞,远程经过身份验证的攻击者可利用此漏洞通过带纯文本WHERE字句的Birt报告,利用此漏洞执行任意SQL命令。受 影响产品如下:IBM Maximo Asset Management 7.x、SmartCloud Control Desk 7.x
书接上回,在之前发表的文章《在微服务世界度量DevOps,你准备好了吗?》一文中,我们介绍了如何以GRE理论评价DevOps的实施情况,以及度量驱动和评价企业从开发敏捷到业务敏捷转型。本篇文章会更加深
但是从实践结果来看,完全的零代码开发应用是不可能的,机器替代人类智慧还需要很长的路要走。但是介于两者之间的低代码模式开发应用是值得尝试的,现在很多企业级应用都是低代码,甚至很多定制场景也不需要太多高深的代码就能搞定。
2010年,我曾在IBM供职,开始参与DevOps相关的产品研发与实施工作。今天看来,我也许是国内较早的DevOps践行者。这两年DevOps在国内开花结果的时候,我见到了很多错误转型的乱象。本文中,将为大家分享自己对DevOps行业发展的观察,并向介绍DevOps转型的路途中都有哪些陷阱。希望通过本文,大家能更够拨云见日,真正的使DevOps成为企业生产力增长的助推器。 本文目录: 一、软件工程的发展 二、DevOps转型陷阱 三、DevOps核心实践 四、DevOps生态环境 一、软件工程的发展 1、工
本文目录: 一、写在前面 二、AIDevOps,未来已来 三、AIDevOps的方法 四、学术界的研究启示 五、距离AIDevOps还有多远? 六、参考文献 一、写在前面 如果有一天机器人可以代替我们做代码Review,会自动分析出当前代码变更集对相关功能的影响,对迭代完成的影响,甚至对软件成本的影响。并且指导程序员如何修改代码,降低缺陷几率;或者招聘时,候选人的简历不再是简单的文字描述,而是切实的度量指标,并且个体指标可以和组织现有的集体指标进行弥合,来预测他的加入对团队所产生的影响,从而决定一个面试者是
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Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
转眼间,我写iText7系列已经有一年多了,还记得最开始的时候是因为兴趣才翻译iText,不过随着慢慢翻译文章才发现iText的强大之处,最近也是调研了整个java PDF开源库的生态圈,我给大家详细讲一下java PDF开源库的选择还有我选择iText的理由。
一直以来以为只有C/C++才存在内存泄漏的问题,没想到拥有内存回收机制的Java也可能出现内存泄漏。C/C++存在指针的概念,程序中需要使用指针变量时,就从内存中开辟一块区域,并把该区域的首地址赋值给一个指针,这样程序才可操作该指针指向的内存区域。因为C/C++设计上的原因,手工分配的内存,也要手工来释放,如malloc/free是C中分配/释放内存的运算符,而new/delete则是C++中新增的分配/释放内存的运算符。 Java设计之初就是能够自动回收内存,可是有些时候因为某些因素,内存回收机制并不会都奏效。情况之一是调用了非java接口,比如调用了jni接口,jni中C/C++的内存就要手工回收;情况之二是调用了外部服务,使用完毕就得手工通知外部服务去回收;情况之三是异步处理,实时的内存回收显然顾不上异步处理的任务。
Apache Kylin(麒麟)是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
关系数据库管理系统(RDBMS) SQLServer:世界最有活力的数据库; MySQL:世界最流行的开源数据库; PostgreSQL:世界最先进的开源数据库; Oracle 数据库:对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop:分布式处理架构,结合了 MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统); Tigon:高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra :最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统;
Apache Hadoop:分布式处理架构,结合了 MapReduce(并行处理)、YARN(作业调度)和HDFS(分布式文件系统);
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