在上篇《IT如何才能助力业务实现大数据自助分析》中讲到，在大数据时代，企业IT 为服务业务实现数据分析会上线各类数据分析工具，然而尽管有如此多的分析工具，很多业务仍旧钟爱使用Excel进行业务分析。 Excel人人爱 简单易学快速上手，几乎人人都会。 精细控制数据到单元格级别，随意组织，调整数据格式。 自助式分析，各类分析功
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2024-01-19 16:28:44
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在现代Web开发中，导出大数据表格是一项常见的需求。特别是对使用`axios`进行数据获取和处理的开发者而言，如何高效、准确地导出大量数据表格是一项极具挑战性的任务。本博文将详细记录解决这个问题的过程，包括环境准备、详细的分步指南、配置文件的详解、验证测试的实施、优化技巧的探讨及常见排错指南。
### 环境准备
在开始之前，需要确保开发环境中安装了必要的依赖。请确认您已安装以下工具：
1.
这篇绝对是我分享过的最清楚、最全的一篇教程！能够解决大部分人的数据采集及分析需求！实用、简单，尤其适合excel大户、办公族、业务人员，或者不会编程、不懂数据分析理论的技术小白……图文、动图、视频都有，包你学的明白！01 点对点的采集：直接采集数据
所用工具：表单（协同收集+隐私保护）
简道云在线表单首先想好需要收集哪些数据，添加字段制作表单。表单创建方式有两种，一种是「创建空白表单」，根据
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2023-07-26 00:00:27
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1 SQL娴熟，这体现在ETL的hive阶段，自定义函数，分析函数，SQL各种关联写 (类dba倾向) 2 hive SQL优化要
原创
2023-04-21 00:37:37
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好消息！好消息！手把手教你用python玩大数据小旭学长的python大数据教程完结撒花，共26P录制完毕，总时长4小时。每10分钟的视频的录制加剪辑时间加起来都要两小时以上，讲得很细但是节奏也很快，信息量超大！感谢各位观众老爷们的支持和一键三连，下次一定！教程链接教程说明大数据时代到来，随着数据的逐步开放，数据工作者们或多或少都要接触到时空数据。小旭学长曾经说：The data is data
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2023-07-21 13:45:55
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【前端】大数据表格组件推荐前端大数据量表格组件深度解析与选型指南（2025）一、核心挑战与技术演进二、主流开源方案对比分析2.1 企业级表格组件矩阵2.2 虚拟化技术实现路径三、商业组件选型策略3.1 成本效益分析模型3.2 场景化选型指南四、性能优化实践方案4.1 分层渲染架构4.2 内存管理策略五、国产化解决方案5.1 主流框架技术栈5.2 典型实施案例六、实施路线图建议6.1 渐进式迁移策略
说1.输入身份证号码如果我们直接输入身份证号码时，单元格中会出现3.71102E+17。再给大家介绍第二个方法，先输入一个英文状态下的单引号，再输入身份证号也可以完成。2.输入记忆功能当我在A1单元格输入3.同时输入如果想在几个单元格同时输入一样的内容，可以使用同时输入选中要录的区域，输入需要同时录入的数据，用这个方法也可以填充不连续区域的单元格，只需按住ctrl先选择想要填充的单元格，再输入数据
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2023-08-09 13:19:33
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JAVA大数据量导出问题1问题背景最近公司在做一个导出的功能，是这样子的，公司内部有很多套系统，现在需要开发了一个门户系统，希望能连接各个系统，在门户系统上希望可以给其他子系统增加一个导出功能，支持对其他各个系统的数据导出。由此带来几个问题:因为是生产系统，所以只能对需要使用该功能的系统 将其数据源配置在jboss 上(因种种安全上的考量，JDBC的直连方式不被允许)只能对其他生产系统进行查操作,
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2023-12-27 11:02:34
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老板总是公司最忙的一个人。所以给老板演示的报表一定要简明扼要，突出重点。 你的报表是这样的吗？Excel高手的报表却是这样的： 用图表动态展示每个月的销售完成情况没有对比没有伤害，即好看又直观，完胜第一种纯表格式报表。看上去很复杂，其实有一个Excel功能就可以轻松搞定,它就是： 数据透视表 下面就分享一下这种动态报表的制作方法。 步骤1：添加数据数据透视表 选取源表格插入数据透视表 - 添加任务
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2023-09-12 18:45:08
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JAVA解析Excel工具EasyExcelJava解析、生成Excel比较有名的框架有Apache poi、jxl。但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存，poi有一套SAX模式的API可以一定程度的解决一些内存溢出的问题，但POI还是有一些缺陷，比如07版Excel解压缩以及解压后存储都是在内存中完成的，内存消耗依然很大。easyexcel重写了poi对07版Excel的解析，能够原本一个
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2023-09-20 10:07:34
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# Go语言在大数据处理中的应用
在当今信息爆炸的时代，大数据已经成为推动各行各业发展的重要动力。作为一种高效的编程语言，Go语言（也称为Golang）因其并发处理能力、性能以及易用性，逐渐受到数据工程师的青睐。本文将探讨Go语言在大数据处理中的应用，并通过代码示例展示其基本使用。
## Go语言的优势
1. **高效的并发支持**：Go语言内置的goroutines提供了轻量级的线程支持，
业务人员对Excel进行数据收集时，原始数据量动辄几十万上百万条；因数据量大，导致excel打开慢，编辑卡顿，在多指标分析时，需拆分多个excel进行分析，领导查看分析结果时，连带要查看多个报表，体验不好。更棘手的是，excel分析具有时效性，当数据更新后，要重新导数做报表，分析效率低。想要处理超大的数据量，Smartbi一站式数据分析平台来帮你。针对数据量大的问题，小编将以Smartbi为例，为
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2023-11-08 18:10:20
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4. Python大数据编程入门4.1 Python操作MySQL4.2 Spark与PySpark4.2.1 PySpark基础4.2.2 数据输入4.2.2.1 Python数据容器转换为RDD对象4.2.2.2 读取文本文件得到RDD对象4.2.3 数据计算4.2.3.1 map算子4.2.3.2 flatMap算子4.2.3.3 reduceByKey算子4.2.3.4 案例：单词计数4
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2023-09-18 16:20:31
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Java开发是IT行业的经典岗位，行业当中存在普遍的需求，Web开发、Android开发、游戏开发等岗位，基本上Java语言是主力队伍。而进入大数据时代，Java又在大数据方向上有了用武之地。今天我们主要来讲讲Java大数据开发做什么，又该如何进行成长路线规划。在Java程序界流行着一种默认的说法叫「黄金5年」，也就是一个程序员从入职的时候开始算起，前五年的选择直接影响着整个职业生涯中的职业发展方
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2023-07-21 16:24:31
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python在数据科学中非常流行，有大量可供开发人员使用的库和框架，这些库对数据分析和机器学习都特别有用，为处理大数据提供了无数的支持，使python成为大数据最受欢迎的语言。一、Python 环境搭建1.1 安装 Python安装Python最简单的方法是访问 Python 官方网站并下载相应的版本。Python 的官方网站（http://www.python.org/）提供了 Python 的
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2023-07-27 13:42:04
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/**
* DemoListView
* @version 1.0
* @author ＷｕＸｘ
* @Time 2014-08-15
* */
/*一、实现功能：（1）当列数较多，超过一屏时，整体视图支持左右滑动；（2）当单列数据较长，可以通过拖拽表头改变列宽；（3）为表格中每一项添加点击事件。二、效果图： 图片有些小。 三、搭建布局：四、主要代码：由易到难顺序：MyOnI
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2023-08-18 20:58:50
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工具mysqlmysqldump应用举例导出导出全库备份到本地的目录
mysqldump -u$USER -p$PASSWD -h127.0.0.1 -P3306 --routines --default-character-set=utf8 --lock-all-tables --add-drop-database -A > db.all.sql导出指定库到本地的目录(例如mysql库)
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2024-10-18 09:03:00
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今天给大家分享一个制作数据大屏的工具，非常的好用，100行左右的Python代码就可以制作出来一个完整的数据大屏，并且代码的逻辑非常容易理解。PywebIO介绍Python当中的PywebIO模块可以帮助开发者在不具备HTML和JavaScript的情况下也能够迅速构建Web应用或者是基于浏览器的GUI应用，PywebIO还可以和一些常用的可视化模块联用，制作成一个可视化大屏，我们先来安装好需要用
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2023-08-21 11:06:23
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python在大数据处理中是个万能的胶水，在很多地方用起来很舒适。在处理大数据时，需要使用一些技术和工具来确保Python代码的高效性和可扩展性。一些有用的技术和工具如下：使用numpy而不是纯Python列表。 numpy是一个Python库，提供了一些高效的数据结构，如n维数组，可以处理大量的数据。对于大型数据集，numpy能够更快地对数据进行处理和计算。使用pandas进行数据处理
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2023-07-27 21:32:34
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面对读取上G的数据，python不能像做简单代码验证那样随意，必须考虑到相应的代码的实现形式将对效率的影响。如下所示，对pandas对象的行计数实现方式不同，运行的效率差别非常大。虽然时间看起来都微不足道，但一旦运行次数达到百万级别时，其运行时间就根本不可能忽略不计了：故接下来的几个文章将会整理下渣渣在关于在大规模数据实践上遇到的一些问题，文章中总结的技巧基本是基于pandas，有错误之处望指正。
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2023-06-28 15:30:50
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