# 如何实现Java多个大数据量Excel打包压缩
## 1. 总体流程
下面是整个实现“Java多个大数据量Excel打包压缩”的过程：
```mermaid
gantt
title Java多个大数据量Excel打包压缩流程
section 完成步骤
准备工作 :a1, 2022-01-01, 2d
读取Excel文件 :a2
Web导出大数据excel最快速方法StringWriter sw = new StringWriter(); sw.WriteLine("分公司\t营业厅\t成本中心\t收款日期\t单据编号\t用户号码\t交款单位\t帐面日期\t收款金额\t收款项目\t收款项目摘要\t会计科目\t项目段\t收款经办人\t稽核员\
原创
2014-05-29 16:40:51
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### 解析大数据量CSV文件在Java中的实现
在大数据处理的场景中，CSV文件是一种常见的数据格式。在Java中，我们可以使用一些库来解析大数据量的CSV文件，以便进行数据分析和处理。本文将介绍如何使用OpenCSV库来解析大数据量的CSV文件，并提供相应的代码示例。
#### OpenCSV简介
OpenCSV是一个用于解析CSV文件的Java库，它提供了简单易用的API，能够有效地处
## Hadoop解析大数据量Excel的实现方法
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何使用Hadoop来解析大数据量的Excel文件。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 将Excel文件上传到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中 |
| 步骤二 | 使用MapReduce来解析Excel文件 |
| 步骤三 | 对解析后的
原创
2023-09-04 05:12:56
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>
大数据处理问题 场景：我说的大数据量处理是指同时需要对数据进行检索查询，同时有高并发的增删改操作； 对于大数据量处理，如果是互联网处理的话，一般分为下面阶段：第一阶段:所有数据都装入一个数据库，当数据量大了肯定就会出现问题，如几百万条数据，那时一个检索查询可以让你等你分钟;第二阶段:那时肯定想做缓存机制，确实可
大数据迁移——Python+MySQL引言方法一：数据库复制 ——最糟糕方法二：数据库转存——最蜗牛方法三：数据库备份——最尬速方法四：内存操作Python+MySQL——最火箭 引言最近，因为课题组更换服务器，有一批数据需要做数据迁移，数据量大约150G-200G，一部分数据存储在原来服务器的MySQL上，另外一部分数据以txt文件存储在硬盘上。现在，我需要将这些数据全部迁移存储在新服务器的M
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2023-08-11 14:25:11
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在实际场景中会遇到这样的一种情况：数据量很大，而且还要分页查询，如果数据量达到百万级别之后，性能会急剧下降，导致查询时间很长，甚至是超时。接下来我总结了两种常用的优化方案，仅供参考。但是需要注意的是有个前提：主键id是递增且数据有序。
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2023-06-26 18:29:48
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目录3.2 报表系统架构的改进3.2.1 原有报告系统的问题：3.2.2 改进方案：3.2.2 同步模块架构设计4.3 分布式服务架构5.2.1关系型数据库现状分析——分库分表5.2.3 字表导入FDFS 模块的设计与实现5.3.2 Hive 绑定模块的设计与实现5.4 宽表合成模块5.5 索引文件生成6.2.3 增量数据同步流程https://www.doc88.com/p-2052553782
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2023-09-15 23:06:21
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1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描，如：
select id from xuehi.com where num is null
可以在num上设置默认值0，确保表中num列没有null值，然后这样查询：
sele
前言在开发过程中可能会碰到某些独特的业务，比如查询全部表数据，数据量过多会导致查询变得十分缓慢。虽然在大多数情况下并不需要查询所有的数据，而是通过分页或缓存的形式去减少或者避免这个问题，但是仍然存在需要这样的场景，比如需要导出所有的数据到excel中，导出数据之前，肯定需要先查询表中数据，这个查询的过程中数据量一旦过大，单线程查询数据会严重影响程序性能，有可能过长的查询时间导致服务宕机。现在模拟使
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2023-06-15 09:47:19
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当你需要在 MySQL 数据库中批量插入数百万条数据时，你就会意识到，逐条发送 INSERT 语句并不是一个可行的方法。MySQL 文档中有些值得一读的 INSERT 优化技巧。在这篇文章里，我将概述高效加载数据到 MySQL 数据库的两大技术。LOAD DATA INFILE如果你正在寻找提高原始性能的方案，这无疑是你的首选方案。LOAD DATA INFILE 是一个专门为 MySQL 高度优
应用场景：MySQL数据量达到百万级别，并且数据更新时大部分数据重复，需要比对更新或者插入新的数据
效果：MySQL执行过程中如果数据库中存在该记录则执行对应更新操作，不存在执行插入操作，而且这些操作是在数据库引擎中完成；避免了对数据进行批量操作时，首先对重复数据进行过滤，然后进行CRUD操作，减少对数据库访问压力
语法：
INSERT [LOW_P
近几天做了一个项目，需要解析大量的json数据，有一万多条，以前我用的都是Gson包去自动解析，但是速度真是不敢恭维，于是我又去查了其它的方法，发现fastjson的解析，发现速度直的是很快，在此我不得不佩服，这个包的作者，直是很厉害，能写出这样一个工具，我在网上看了，这个工具还有很多问题，但也可以理解，“人无完人嘛”，何况是工具呢？，所以自己研究了一下这个工具，在此分享给大家 ，希望有所帮助。对
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2023-07-17 19:54:56
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前一节使用 AND 和 OR 等连接符来对数据的搜索进行筛选，那些是在条件明确的情况下，比如 id 值的范围，大小等等。 那么在我们知道的条件有限，只包含一部分，比如说 我要搜索 某个字段中包含 ‘Python’ 字符串的数据，但是我忘了 这个单词怎么拼写，或者忘了数据库中存储的 ‘P’ 是大写还是小写，只记得有 ‘ython’，怎么办呢？那么这就可以用到我们这一节要介绍的 使用 LIKE 进行模
看过许许多多的MySQL大数据量查询优化方案，集合了所有的精华，在此分享了：
1、对查询进行优化、应尽量避免全表扫描、首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2、应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断、否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描、如：
1. select id from t whe
最近项目中牵扯到大数据量导出到Excel。传统的jxl，poi等在后端生成excel的方法就不见得有多奏效。1. JXL后端生成Excel代码（struts2 action方法代码）：public String excel() throws Exception{
ByteArrayOutputStream os = new ByteArrayOutputStream();
Writable
对于非常大的数据模型而言，分页检索时，每次都加载整个数据源非常浪费。通常的选择是检索页面大小的块区的数据，而非检索所有的数据，然后单步执行当前行。本文演示ASP.net的DataGrid和Sql Server 实现大数据量下的分页，为了便于实现演示，数据表采用了Northwind数据库的Orders表（830条记录）。如果数据表中有唯一的自增索引，并且这个字段没有出现断号现象。检索页面大小的块区数
1.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
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2023-07-13 06:53:32
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问题：现在有二个系统A，B二个系统，A系统是C端的一个系统，B系统是B端的一个系统，B系统DB有一套数据模型，A系统访问B系统获取这份配置数据，如何保证性能以及热点key问题？方案（1）使用redis缓存，在B系统可以将配置数据放到redis缓存中，同时B系统给A系统提供一个近端包支持 优先从缓存获取，缓存没有命中读取远端的数据方案（1）面临的问题： 1、如果缓存数据量过大，一般red
第一部分、十道海量数据处理面试题1、海量日志数据，提取出某日访问百度次数最多的那个IP。首先是这一天，并且是访问百度的日志中的IP取个）...
原创
2023-03-22 16:29:07
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