然后右键jxl包，Build Path》》》Configure Build Path，把jxl包添加一下
日常开发当中，业务人员经常会遇到一些重复性整理表格的事情，这时候，就可以通过一些方式进行自动化程序处理，提高工作（摸鱼）效率。
Ansible playbook允许用户使用自定义的变量，不过当变量过大，或者太复杂时，无论是在playbbok中通过vars定义，还是在单独的变量文件中定义，可读性都比较差，而且不够灵活。
Java是一种流行的编程语言，广泛应用于各种领域，包括软件开发、Web应用程序、桌面应用程序等。其中，在业务应用开发中，Excel文件的导入导出功能也非常常见，可以大大提高业务效率。在本篇文章中，我们将讨论如何使用Java实现Excel导入导出功能。
假设有一个学生信息管理系统，需要从Excel文件中读取学生的姓名、年龄、成绩等数据，并将这些数据存储到系统中进行进一步的处理和管理。
文章目录 1. Excel的读取和写入 1.1. 准备 1.2. 简介 1.3. 工作簿 1.3.1. 构造方法 1.3.2. 常用的方法 1.3.3. 例子 1.3.3.1. 读取文件的例子 1.3.3.2. 写入文件的例子 1.4. 工作表(sheet) 1.4.1. 常用方法 1.4.2. 例子 1.4.2.1. 合并单元格 1.4.2.2. 创建一行 1.5. 行 1.5.1. 常用的方法 1.6. 列 1.6.1. 常用的单元格类型 1.6.2. 常用的方法 1.7. 设置单元格样式 1.7.
在Java开发中，有时需要读取DBF（dBase文件）格式的数据文件，而这些文件通常采用GBK（简体中文）编码。本文将介绍如何使用Java读取采用GBK编码的DBF文件。
在CPU高速缓存与内存屏障的介绍中,CPU在对数据进行读取的时候遵循缓存一致性来解决高速缓存的数据不一致问题,现简述如下:
本节主要是对最近使用Spark完成的一些工作做一些抽象和整理。Spark是一个大数据框架（不是一门新的计算机编程语言，而是一个系统，一个框架。如果拿Python实现，就是pyspark，拿scala实现，就是spark-scala等），是大数据开发的一项必备技能，因其分布式系统（distributed system）的实现而被广泛应用。运算速度快的特点让其成为了算法与数据工程任务中的必备技能之一，在大厂的面试中也经常出现对Spark的考察。
文档链接：https://www.yuque.com/easyexcel/doc/write
Parquet仅仅是一种存储格式，它是语言、平台无关的，并且不需要和任何一种数据处理框架绑定，目前能够和Parquet适配的组件包括下面这些，可以看出基本上通常使用的查询引擎和计算框架都已适配，并且可以很方便的将其它序列化工具生成的数据转换成Parquet格式。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Aapche Parquet是一种能有效存储嵌套数据的列式存储格式，在Spark中应用较多。
反序列化（Deserialization）是序列化的逆过程。把字节流转为结构化对象。
你现在是公司的HR，领导想让你在做一个抽奖系统在年会用，参与人员与奖品全在Excel里。见下图
从上图中可以清楚地看出，在Step1.4也就是第四步中，需要对不同分区中的数据进行排序和分组，默认情况下，是按照key进行排序和分组。
大家好，本文为R语言数据处理120题系列完整版本。作者精心挑选120道数据处理中相关操作以习题形式发布，一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，并对部分题目给出了多种解法与注解。动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
Apache POI是Apache软件基金会的免费开源的跨平台的 Java API，POI提供API给Java程序对Microsoft Office格式（Excel、WORD、PowerPoint、Visio等）读和写的功能。.NET的开发人员则可以利用NPOI (POI for .NET) 来存取 Microsoft Office文档的功能。
而在tensorflow中提供多线程,并行的执行任务,队列(数据的共享),文件(tfrecords)的方式读取数据。来提高解析速度。
Pandas是一个在Python中广泛应用的数据分析包。市面上有很多关于Pandas的经典教程，但本文介绍几个隐藏的炫酷小技巧，我相信这些会对你有所帮助。
Apache POI是Apache软件基金会的开放源码函式库，POI提供API给Java程序对Microsoft Office格式档案读和写的功能。
spark从1.6开始引入，到现在2.4版本，pivot算子有了进一步增强，这使得后续无论是交给pandas继续做处理，还是交给R继续分析，都简化了不少。大家无论在使用pandas、numpy或是R的时候，首先会做的就是处理数据，尤其是将列表，转成成合适的形状。
在计算机里，所有的数据结构本质上其实都可以归为两类：数组和链表。对于链表，我将会在第03 与第 04 讲中着重讲解。今天我将要和你一起探索数据结构中最基本的知识点——数组（Array）。
前言： 关于bmp图片的格式分析：BMP 用java读写24位bmp格式图片的一篇博客：关于Java读取和编写BMP文件的总结， 正文： 乱序和移位加密都属于古典加密方法，容易被破解，本文将两种加密方式结合， 再进行多轮加密，保密性能稍微增强一点。 乱序加密： 这里只简单介绍一下列乱序加密： 设明文 m=m1 m2 ... ms，共 s 个字符，现规定每行有 n 个字符(n<s)， 设 t= [s / n] ， 如果n不整除s ， 则明文按通用格式输出，共形成 t+1 行的 一个明文矩阵，第 t+1
一个excel文件就是一个工作簿workbook，一个工作簿中可以创建多张工作表sheet，而一个工作表中包含多个单元格Cell，这些单元格都是由列（Column）行(Row)组成，列用大写英文字母表示，从A开始到Z共26列，然后再从AA到AZ又26列，再从BA到BZ再26列以此类推。行则使用数字表示，例如；A3 表示第三行第一列，E5表示第五行第五列。
使用过 poi 的开发同学可能都有此体会，每次都要写一坨代码，最后的代码如下面一样:
添加依赖 <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId> <artifactId>poi</artifactId> <version>4.0.1</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.poi</groupId>
1、最近项目基本进入最后阶段了，然后会统计一下各个数据库的各个数据表的数据量，开始使用的报表工具，report-designer，开源的，研究了两天，发现并不是很好使，最后自己下班回去，晚上思考，想着还不如自己做一个，领导下命令，说这个活给你了，你做好给经理就行了。然后就开始不断的做。思路大概如下所示：
Jxl 简单运用 jxl.jar 包简介 下载地址:http://www.andykhan.com/jexcelapi/ 特征： ● 支持Excel 95-2000的所有版本 ● 生成Excel 2000标准格式 ● 支持字体、数字、日期操作 ● 能够修饰单元格属性 ● 支持图像和图表 最关键的是这套API是纯Java的，并不依赖Windows系统，即使运行在Linux下，它同样能够正确的处理Excel文件。另外需要说明的是，这套API对图形和图表的支持很有限，而且仅仅识别PNG格式。 搭建环境 将下载后
前几天群里有个小伙伴问了一个问题，关于Python读取文件夹下多个CSV文件中的第一列数据并求其最大值和最小值，大家讨论的甚为激烈，在此总结了两个方法，希望后面有遇到该问题的小伙伴可以少走弯路。
发现有一列通过get(String columnName)方式获取不到，其他列都可以，而且名称反复核对都OK。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-grep.html
Pandas进阶修炼120题系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，希望通过120道精心挑选的习题吃透pandas。并且针对部分习题给出了多种解法与注解，动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
在「HBase」中, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀
Excel转Json的需求 反正我对SSM基本不会的情况下来到现在这家公司，都是90后，感觉很好。第二天就给我开发任务，就是把用户上传的Excel文件转成JSON返回给前台用于大屏的数据展示。 解决方案 方案1：百度一下，全是Java使用jxl去做的，我一开始也尝试这样做，但是卡死在一个地方，我们公司的SSM框架用户上传的File是MultipartFile的，它的流InputStream在构造Workbook时传递InputStream并不起作用，本地文件FileInputStream就可以，不知道是不
ORC的全称是(Optimized Row Columnar)，ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式，它的产生早在2013年初，最初产生自Apache Hive，用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度。和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。ORC文件是自描述的，它的元数据使用Protocol Buffers序列化，并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消耗，目前也被Spark SQL、Presto等查询引擎支持，但是Impala对于ORC目前没有支持，仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。2015年ORC项目被Apache项目基金会提升为Apache顶级项目。ORC具有以下一些优势:
上篇博客，我们详细的说明了mysql的索引存储结构，也就是我们的B+tree的变种，是一个带有双向链表的B+tree。那么我今天来详细研究一下，怎么使用索引和怎么查看索引的使用情况。
本文精心挑选在数据处理中常见的120种操作并整理成习题发布。并且每一题同时给出Pandas与R语言解法，同时针对部分习题给出了多种方法与注解。本系列一共涵盖了数据处理、计算、可视化等常用操作，动手敲一遍代码一定会让你有所收获！
CSV文件是一种纯文本文件，其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑，简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站中的表格数据导出到CSV文件中。CSV文件将在Excel中打开，几乎所有数据库都具有允许从CSV文件导入的工具。标准格式由行和列数据定义。此外，每行以换行符终止，以开始下一行。同样在行内，每列用逗号分隔。
数据分析、数据挖掘、可视化是Python的众多强项之一，但无论是这几项中的哪一项都必须以数据作为基础，数据通常都存储在外部文件中，例如txt、csv、excel、数据库。本篇中，我们来捋一捋Python中那些外部数据文件读取、写入的常用方法。
反正我对SSM基本不会的情况下来到现在这家公司，都是90后，感觉很好。第二天就给我开发任务，就是把用户上传的Excel文件转成JSON返回给前台用于大屏的数据展示。
Hbase是一种NoSql模式的数据库，采用了列式存储。而采用了列存储天然具备以下优势：
要获取username的话 ，就需要用a[0]的方式去获取，当元组中数据比较多的时候，用下标的方式获取数据就容易写错索引值。在这些场景下，用tuple存储数据就没那么方便，就会采用其他的方式去存储数据。
有一个矩阵，如何按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个元素？本文将跟大家分享下这个算法，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
Linux本身有一个生成随机数的设备，也就是/dev/random或者/dev/urandom。通过读取这个随机数设备我们就不需要安装任何的加密库就能得到随机数了，也能用它生成UUID字符串。
在工作中往往需要读取 excel 文件，但是读取 excel 的方式很多，本文只列举集中比较好用的读写 2003 或者 2007 的方法：
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