1.先要引用dll文件,可以直接使用vs自带的包管理,如下图: 输入 EPPlus 我这里是安装过了的所以这里显示的是卸载而不是安装. 安装成功了之后会看到这个dll文件 代码如下: //导出Excel protected void BtnMemExcel_Click(object sender, EventArgs e) { Mem bllMember = new Mem(); int Counts = NetPagerParameter.RecordCount; string strSql

第一步让我们来看看我们的大量数据的excel 文件 好的下面第二步看一下代码: package com.chinait.utils; /** * 写这个东西主要是最近做了一个联通的数据迁移工作,他们就是这样导出的数据,所以我们写了这个代码. * 还有一个就是网上n 多都是半成品,代码不能直接运行,我这个代码能够直接运行. * java poi 之sax 解析10万级大数量数据,其实百万,千万都是可以的, * 但是想到这么大的数据一般不会使用excel 进行导入数据的行为,所以我采用了这个方法只是

zw·10倍速大数据与全内存计算 zw全内存10倍速计算blog,早就在博客园机器视觉栏目发过,大数据版的一直挂着,今天抽空补上. 在<零起点,python大数据与量化交易>目录中 http://blog.sina.com.cn/s/blog_7100d4220102vlpa.html 我们已经介绍了多种:大数据与Python十倍速性能优化 软加速:矢量优先 软加速:cpython SSD加速大法 KBD全内存数据库 Gpu终极加速方案 zw全内存10倍速计算,是根据实践,在工程中提出了一种全

身处大数据圈近5年了,在我的概念里一直认为大数据最牛的两个东西是Hadoop和Spark.18年下半年的时候,我突然发现身边很多大数据牛人都是研究学习Flink,甚至连Spark都大有被冷落抛弃的感觉.何以至此,Flink是个什么鬼? Apache Flink(简称Flink)是一个分布式大数据处理引擎,可对有限数据流和无限数据流进行有状态计算.可部署在各种集群环境,对各种大小的数据规模进行快速计算. 大数据生态圈很庞大,优秀的框架和组件就笔者了解的不下20个,为何Flink如此受宠?那么多人而

目前最流行的大数据查询引擎非hive莫属,它是基于MR的类SQL查询工具,会把输入的查询SQL解释为MapReduce,能极大的降低使用大数据查询的门槛, 让一般的业务人员也可以直接对大数据进行查询.但因其基于MR,运行速度是一个弊端,通常运行一个查询需等待很久才会有结果.对于此情况,创造了hive的facebook不负众望,创造了新神器---presto,其查询速度平均比hive快10倍,现在就来部署体验一下吧. 一. 准备工作 操作系统: centos7 JAVA:         JDK8

DECLARE @LN VARCHAR(300),@MN VARCHAR(200),@FN VARCHAR(200)DECLARE @LN_N INT,@MN_N INT,@FN_N INTSET @LN='李王张刘陈杨黄赵周吴徐孙朱马胡郭林何高梁郑罗宋谢唐韩曹许邓萧冯曾程蔡彭潘袁于董余苏叶吕魏蒋田杜丁沈姜范江傅钟卢汪戴崔任陆廖姚方金邱夏谭韦贾邹石熊孟秦阎薛侯雷白龙段郝孔邵史毛常万顾赖武康贺严尹钱施牛洪龚'SET @MN='德绍宗邦裕傅家積善昌世贻维孝友继绪定呈祥大正启仕执必定仲元魁家生先泽远永

记录我的一次MySQL操作Demo: 存储过程: DROP PROCEDURE IF EXISTS my_insert; CREATE PROCEDURE my_insert() BEGIN ; loopname:LOOP ,,); ; THEN LEAVE loopname; END IF; END LOOP loopname; END; CALL my_insert(); 表结构: 完全插入花费时间:时间: 228.370s(3分多钟)平均每秒插入:438.6条记录. 电脑配置信息:内存8g

用途说明: 公司要求做一个数据导入程序,要求将Excel数据,大批量的导入到数据库中,尽量少的访问数据库,高性能的对数据库进行存储.于是在网上进行查找,发现了一个比较好的解决方案,就是采用SqlBulkCopy来处理存储数据.SqlBulkCopy存储大批量的数据非常的高效,就像这个方法的名字一样,可以将内存中的数据表直接的一次性的存储到数据库中,而不需要一次一次的向数据库Insert数据.初次实验,百万级别的数据表,也只需几秒时间内就可以完全的存入数据库中,其速度,比传统的Insert方法不止

))default charset =utf8; #定义一个随机切割字符串的函数 delimiter // create function randStr() ) begin ) default 'ASDFGHJKLZXCVBNMQWERTYUIOP'; ))); end // delimiter ; #查看自定义函数的返回值 select randStr(); #定义一个随机字符串的函数,int varchar int+varchar类型# randStr(3,1) --> 返回 3 个 长度

for (int i = 0; i < 100000; i++) { dbHelper.insert("INSERT aaa(name) Values ('1')"); } 运行时间==780450ms conn = getConn(); // JAVA默认为TRUE,我们自己处理需要设置为FALSE,并且修改为手动提交,才可以调用rollback()函数 conn.setAutoCommit(false); st = conn.createStatement(); long s

1.创建数据库Person CREATE TABLE Person( id number, name nvarchar2() , age number , sex nvarchar2() , password nvarchar2() ) 2.在数据库建立一个type,对应JAVA端要传入的对象结构: CREATE OR REPLACE TYPE BUT_UKBNOV_CTC_ORDER_REC1 AS OBJECT ( id number, name nvarchar2(200) , age n

我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can change this value on the server by setting the max_al

因前段时间去面试,问到如何高效向数据库插入10万条记录,之前没处理过类似问题,也没看过相关资料,结果没答上来,今天就查了些资料,总结出三种方法: 测试数据库为MySQL!!! 方法一: public static void insert() { // 开时时间 Long begin = new Date().getTime(); // sql前缀 String prefix = "INSERT INTO tb_big_data (count, create_time, random) VALUE

因前段时间去面试,问到怎样高效向数据库插入10万条记录,之前没处理过类似问题.也没看过相关资料,结果没答上来,今天就查了些资料.总结出三种方法: 測试数据库为mysql!!! 方法一: public static void insert() { // 开时时间 Long begin = new Date().getTime(); // sql前缀 String prefix = "INSERT INTO tb_big_data (count, create_time, random) VALUE

转自:https://www.cnblogs.com/fanwencong/p/5765136.html 我用到的数据库为,mysql数据库5.7版本的 1.首先自己准备好数据库表 其实我在插入1000万条数据的时候遇到了一些问题,现在先来解决他们,一开始我插入100万条数据时候报错,控制台的信息如下: com.mysql.jdbc.PacketTooBigException: Packet for query is too large (4232009 > 4194304). You can

大数据量,比如10万以上的数据,数据库在5G以上,单表5G以上等.大数据分页时需要考虑的问题更多. 比如信息表,单表数据100W以上. 分页如果在1秒以上,在页面上的体验将是很糟糕的. 优化思路: 1.主键索引,如ID自增列,主键 2.借助sqlserver的ROW_NUMBER()实现分页,分页时只需得到ID即可,如: WITH NoPagedTable AS ( SELECT ROW_NUMBER() OVER (order by ctime desc) AS rowIndex, ID FR

    你正在使用过时的浏览器,Amaze UI 暂不支持. 请 升级浏览器 以获得更好的体验! 深度好文丨读完此文,就知道Hadoop了! 来源:BiThink 时间:2016-04-12 15:14:39 作者:陈飚 “昔我十年前,与君始相识.” 一瞬间Hadoop也到了要初中择校的年龄了. 十年前还没有Hadoop,几年前国内IT圈里还不知道什么是Hadoop,而现在几乎所有大型企业的IT系统中有已经有了Hadoop的集群在运行了各式各样的任务. 2006年项目成立的一开始,“Hadoop

使用场景:         当你有一个Excel文件,需要把其中的数据高速录入到数据库中,文件中包含10万条以上数据. 设计方案:        我们将整个过程分成三个阶段,A(装载Excel文件).B(读取Excel文件中的数据).C(数据入库).一种方法是常规的,ABC三个阶段顺序执行,直到全部数据入库.入库采用数据库的批量插入操作,以便提高效率.这个方案我使用装载Excel文件较快的fastexcel组件来完成A阶段,实验结果是,我将Excel中的两个Sheet全部13万条数据(每条3列)

<一出好戏>讲述人性,使用Python抓取猫眼近10万条评论并分析,一起揭秘“这出好戏”到底如何? 黄渤首次导演的电影<一出好戏>自8月10日在全国上映,至今已有10天,其主演阵容强大,相信许多观众也都是冲着明星们去的.目前<一出好戏>在猫眼上已经获得近60万个评价,评分为8.2分,票房已破10亿. 我们将使用Python抓取猫眼近10万条评论数据,并对获取到的数据进行分析,看看观众对这部电影的评价究竟如何? 整个数据分析的过程分为四步: 获取数据 处理数据 存储数据

  淘薛奎发布到 <数据极客> 06-28 16:04 随着分析正在成为企业IT的核心,昔日的BI- ETL-EDW分析范型已经完全落伍,不再适用.而力推“大数据傻瓜化”的Datameer的销售收入暴增三倍,告诉人们这个判断有多正确. Datameer这样的硅谷大数据创业公司摸准了企业的需求,并且已经淘到了真金白银,这将进一步刺激大数据淘金热,同时也为其他大数据创业公司指明了方向. 对于传统企业来说,大数据的商业价值虽然迷人,但相关技术开发和实施的难度以及陡峭的学习曲线始终是个梦魇,针对这种“

转自:https://www.cnblogs.com/LenLi/p/3903641.html 结合博主实例,自己测试了一下,把数据改为3万行更明显!! 关于上一篇博客中提到的,在进行批量数据插入数据库的时候可以通过给存储过程传递一个类型为Table的参数进行相关操作,在这个过程中本人没有进行效率的测试.后来查找发现可以通过SqlBulkCopy类进行大数据插入操作,本文就来介绍一个这个类的作用并做了相关的效率测试(与Insert语句进行对比). SqlBulkCopy只能向SqlServer表