牛逼的OSQL----大数据导入

我很早就关注ASP.NET的mvc的,因为最开始是学了Java的MVC,由于工作的原因一直在做.Net开发,最近的几个新项目我采用了MVC做了,我个一直都非常喜欢.Net的MVC.我们为什么使用MVC而不是用WebForm呢?下面就来说说MVC的亮点.由于我最近使用都是MVC5.0和EF6.1,所以下面的所有实例都是基于这两个版本的. 1.创建项目内置了Bootsrap Bootsrap是一个响应式的UI界面库,能快速的搭建响应式界面,如果没有美工,对界面要求不是很高的话完全可以直接作用,很方便

TIOBE 2014年12月份编程语言排行榜中显示, R编程语言受大数据影响,备受业界追捧,市场份额一度攀升,已到排行版12位,而去年同时间为38位, R语言有望成为今年TIOBE年度语言的候选者. R语言到底是神马东东?知牛微课堂与您一同了解下吧. R语言初窥 R语言是用于统计分析.绘图的语言和操作环境.R是属于GNU系统的一个自由.免费.源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具. R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支.可以认为R是S语言的一种实现.而

在平时的项目中,将数据导出到Excel的需求是很常见的,在此对一些常见的方法做以总结,并提供一种大数据量导出的实现. OLEDB   使用OLEDB可以很方便导出Excel,思路很简单,处理时将Excel当做Access处理,利用SQL建表.插入数据.不多说了,直接看代码  使用OLEDB导出Excel public static void Export(DataTable dt, string filepath, string tablename) { //excel 2003格式 strin

今天下午休息的时候又被扔给一项任务:把全国的街道数据导入街道表.但是他们扔给我的SQL脚本是从网上down的一个,跟平台这边的数据库设计的完全不一样. 当时的思路是:先把扔给我的脚本在本地生成一个表,然后选出要的数据,批量插入到开发库所在服务器的表. 然后,按照这个思路做了个测试: INSERT INTO dbo.test_Street(Code,CountyCode,CnName,VersionNo,Creator,CreateTime,ValidStatus) /*要插入数据的表*/ SEL

介绍:就是想实现简单的ajax上传数据,但是当数据量较大的时候,问题就一个一个接着来了,其实数据也不是很大,就是csv格式数据 不到5w条数据.大小5M,一开始认为这个很简单,就是先上传一下文件,然后读取一下,存到数据库就好了,结果,可能我比较菜,弄了半天做出这个功能.环境是linux. 遇到的问题就从先到后的一一说吧. 问题1 按照我最初的想法,先上传文件再读取文件.这里问题就来了,当文件较大的时候上传较慢,导致客户看到的操作一直处于等待状态,不人性化. 处理办法:我是这样做的,大神有更好的办

1 <?php 2 header("content-type:text/html;charset=utf-8"); 3 error_reporting(E_ALL); 4 set_time_limit(0); 5 $file='./test.sql'; 6 $data=file($file); 7 8 echo "<pre>"; 9 //print_r($data); 10 $data_new=array(); 11 $tmp=array(); 1

在实际工作中需要把SQL Server中的表导入Oracle.之前尝试过直接用SQL Server的DTS进行都没问题.但这次因为数据量在千万级所以报虚拟内存不足.最后通过SQL Server导出txt文件和Oracle sqlldr导入的方案解决. 一.SQL Server导出txt文件 方法1.使用DTS进行导出. 方法2.使用BCP命令进行导出,具体可以查看园内文章:SQL Server中bcp命令的用法以及数据批量导入导出 通过以上方法可以生成txt文件 二.Oracle sqlldr导

1. 背景 导入150w数据到mysql,数据格式为tab分隔csv文件.测试索引对导入速度的影响 2. 无索引,导入数据后重建 CREATE TABLE `tab` ( `ct_id` char(36) DEFAULT NULL COMMENT 'id', `ct_title` varchar(200) DEFAULT NULL COMMENT '标题', `bd_id` int(11) DEFAULT NULL COMMENT 'bdid', `org_unit` int(11) DEFAU

大数据分析学习之路 目录: 一.大数据分析的五个基本方面 二.如何选择适合的数据分析工具 三.如何区分三个大数据热门职业 四.从菜鸟成为数据科学家的 9步养成方案 五.从入门到精通--快速学会大数据分析                             一.大数据分析的五个基本方面 1,可视化分析 大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,同时能够非常容易被读者所接受,就如同看图说话一

摘要 : 为什么Zara毛利率比LV高?当百度“大数据引擎”等互联网巨头向社会开放大数据基础设施,敢用.会用,就能创造更多商业奇迹和民生福利. 大数据,是不是“大忽悠”? 当Zara这家零售企业将大数据运用于创新经营时,它创造了比奢侈品巨头LV税前毛利率更高的奇迹!要知道,Zara平均服饰价格只有LV的四分之一. 随着百度开放“大数据引擎”,超级互联网公司们正在向全社会提供大数据的基础设施服务.敢用.会用,就可以创造更多类似的商业突破和民生福利. [为什么Zara毛利率比LV高?] 据悉, Za