1.开发背景 在web项目中,经常会需要查询数据导出excel,以前比较常见的就是用poi.使用poi的时候也有两种方式,一种就是直接将集合一次性导出为excel,还有一种是分批次追加的方式适合数据量较大的情况.poi支持xls和xlsx,使用2003版本的只支持6万多行以下的数据量,使用2007版本的支持百万行.但是呢,当数据量大了之后这种方式却非常耗内存和时间. 接触了etl之后就想着用kettle来做导数据,经过测试是完全可行的.几十万行,一百万行都能快速导出来,代码也非常简单.   2.

利用kettle组件导入excel文件到数据库 1.     实现目标 把excel文件内容导入到目标表中:然后用java调用kettle的转换.excel文件的内容仅仅有两列,示比例如以下: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvbmV3ZWFzdHN1bg==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast" alt=""

Magicodes.IE Csv导入导出 说明 本章主要说明如何使用Magicodes.IE.Csv进行Csv导入导出. 主要步骤 1.安装包Magicodes.IE.Csv Install-Package Magicodes.IE.Csv 2.使用Magicodes.IE.Csv导出Csv 通过如下代码片段我们将导出的内容通过相应的特性做出相应的处理. ExporterHeaderAttribute DisplayName: 显示名称 Format: 格式化 IsIgnore: 是否忽略 pu

1.csv导入 1.1 csv导入 .read_csv()函数 pandas.read_csv(filepath_or_buffer: Union[str, pathlib.Path, IO[~AnyStr]], sep=',', delimiter=None, header='infer', names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, prefix=None, mangle_dupe_cols=True, dtype=Non

目录 SparkSql 将CSV导入kudu pom 依赖 scala 代码 启动脚本 SparkSql 将CSV导入kudu pom 依赖 <properties> <spark.version>2.1.0</spark.version> <scala.version>2.11</scala.version> <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEn

Csv中有500万数据,导入到Access中去,每6万条数据为1Table 先是参照着http://support.microsoft.com/kb/257819/zh-cn来写 1.找不到可安装的 ISAM http://blog.sina.com.cn/s/blog_869af64f0101et22.html 中,使用了4.0 2.'D:\test.csv'不是一个有效的路径. 确定路径名称拼写是否正确,以及是否连接到文件存放的服务器. 真是蛋疼啊...使用了OleDbConnection和

导入代码,从csv文件得到datatable         /// <summary>        /// Get Data From Csv File         /// (Through StreamReader)        /// </summary>        /// <returns></returns>        private bool GetData(Stream inputStream, out string errMe

1.neo4j默认的导入入口是:安装路径/import,所以要将csv文件放在import目录下,像下面这样: 2.导入后中文乱码: 因为neo4j是utf-8的,而CSV默认保存是ANSI的,需要用记事本另存为成UTF-8的. "另存为"编码选择UTF-8. 3.删除结点 MATCH(n:PGenre) DETACH DELETE n

打开工具,在tool下面有个Text Importer 先选择Data from textfile选项卡 然后选择 Open data file ,打开要导入的文件 1\ 2\ 再先选择Data to Oracle选项卡,将要导入的那一个表的表名和用户名 最后在Fields中配置对应关系,Fileds1对应的是csv文件中的第一列对应完成后点击 import就好了

mongoimport.exe -d paper -c paper K:\paper.csv --type csv -f id,name 数据库名 表名      文件所在位置      文件类型   对应的列名称(你的csv中第一行不是列名称.如果第一行为列名称 --headerline 将不导入第一行)

1.进入mysql查看secure_file_prive的值 $mysql -u root -p mysql>SHOW VARIABLES LIKE "secure_file_priv"; secure_file_prive=null   -- 限制mysqld 不允许导入导出 secure_file_priv=/tmp/   -- 限制mysqld的导入导出只能发生在/tmp/目录下 secure_file_priv=' '         -- 不对mysqld 的导入 导出

可以使用 /bin/sh ./neo4j start 如果提示:./neo4j: 28: set: Illegal option -o pipefail 那么 ubuntu”set Illegal option -o pipefail”   ubuntu的 shell 默认安装的是 dash,而不是 bash.运行以下命令查看 sh 的详细信息,确认 shell 对应的程序是哪个:$ls -al /bin/sh dash 比 bash 更轻,更快.但 bash 却更常用.如果一些命令.脚本等总不

解决方法: 1.进入mysql查看secure_file_prive的值 mysql>SHOW VARIABLES LIKE "secure_file_priv"; secure_file_prive=null   -- 限制mysqld 不允许导入导出 secure_file_priv=/tmp/   -- 限制mysqld的导入导出只能发生在/tmp/目录下 secure_file_priv=' '         -- 不对mysqld 的导入 导出做限制 2.修改secu

mongoimport:指定字段的类型,防止将数字型的字符串导入成数值类型 1.正常模式导入 mongoimport -d idpad_zl -c trs_action_dzwl_zm --type csv --columnsHaveTypes --fields "_id.string(),netbar_wacode.string(),start_time.string(),imsi.string(),imsi_text.string(),imei.string(),device_longitu

用过禅道的都知道,用例维护实在是太不方便了,有人推荐了一种方法,用Xmind先编写用例(思路比较清晰),写好之后借助工具(xmind2testcase)将用例转为CSV格式,之后再导入禅道 参考资料: 1.xmind编写规范(模板)及XMind2TestCase 使用指南:https://github.com/zhuifengshen/xmind2testcase/blob/master/webtool/static/guide/index.md#1%E7%AE%80%E5%8D%95%E6%A

使用这个mock数据生成器网站https://www.mockaroo.com/b6790790,创建一个基于Marketing Cloud contact schema的csv文件. 如果偷懒的话,每个contact字段的值都可以选择随机生成.点Download Data下载到本地. 打开csv文件之后,还可以用文本编辑器对值进行微调. 进入Marketing Cloud,点Import进行导入: 在business administration这个catalog里的import monito

kettle新手上路,烦死了,工具好用,批量导入数据也快,就是有很多小细节需要注意. 使用kettle进行数据导入时,因为最近在做json数据的入库,以JSON Input为例进行说明: 首先是大概流程: 我的是这样,并不是说就必须是这样. (1)导json数据,JSON Input 少不了的,具体怎么配置通用路径,第一张图已经展示出来了: (2)然后js脚本,筛选自己需要的字段(这个就不截图了啊,至于生成cscs_id是因为我需要): (3)然后就是配置表输出,怎么连接就不截图了,测试链接成功

1.关闭Neo4j服务器进程 2.删除graph.db数据库文件  /data/databases/  rm -rf graph.db 3.重新启动Neo4j服务器 4.数据导入import 5.window界面输入neo4j语言 10-100-22-94:/data/soft/neo4j-community-not/import student.csv: organization.csv: relation.csv: #导入student表 LOAD CSV WITH HEADERS FROM

1.导入的原数据 103744;545479945;2017.05.17 06:41:08;sell;eurusd_;0.10;1.11080;1.11280;1.10880;1.11081;0.00;0.00; 2.建表语句.分号是hdfs中的特殊字符,需要把';'转成ascII码'\073' create table hive_trade (heyue string,login string,type string,dangliang string,price1 string,sl stri

import java.io.FileReader; import java.io.IOException; import java.util.List; import au.com.bytecode.opencsv.CSVReader; import au.com.bytecode.opencsv.bean.ColumnPositionMappingStrategy; import au.com.bytecode.opencsv.bean.CsvToBean; import com.jeffy