首先在stdafx.h里加入对IDispatch接口提供支持的头文件: #include <afxDisp.h> 再在应用程序类的InitInstance()函数里加入: AfxOleInit(); // 初始化OLE Automation库 我们应该怎么引用Excel对象库呢?按Ctrl+W启动Class Wizard, 再选择“Add Class...”->“From a type library...”,然后 选择“c:\program files\microsoft office

对Excel进行解析\生成\查询\计算等处理是Java下较常见的任务,但Excel的文件格式很复杂,自行编码读写太困难,有了POI\EasyExcel\JExcel等类库就方便多了,其中POI最为出色. POI具有全面而细致的xls读写能力 POI可读写多种Excel文件格式,既支持古老的二进制格式(xls),也支持现代的OOXML格式(xlsx),既支持全内存一次性读写,也支持小内存流式读写.POI为大量Excel元素设计了相应的JAVA类,包括workbook.printer.sheet.r

2019年10月11日13:59:52 使用PhpSpreadsheet计算引擎 执行公式计算 由于PhpSpreadsheet表示内存中的电子表格,因此它还提供公式计算功能.单元格可以是值类型(包含数字或文本),也可以是公式类型(包含可以求值的公式).例如,该公式=SUM(A1:A10) 计算得出A1,A2,...,A10中的值之和. 要计算公式,可以调用包含公式方法的单元格getCalculatedValue(),例如: $spreadsheet->getActiveSheet()->ge

  指数平滑法 原数数据如下: 点击数据——数据分析 选择指数平滑 最一次平滑 由于我们选择的区域是B1:B22,第一个单元格“钢产量”,被当做标志,所以我们应该勾选标志.当我们勾选了标志后,列中的第一个单元格将不被用于计算,计算从第二个单元格开始. 结果如下: 做二次平滑 这里,我们不再采用标志,所以数据区间选择在C3:C22 对比一下 阻尼系数=0.3 阻尼系数=0.05 阻尼系数=0.9 画在一张图上对比下,可见阻尼系数越大,曲线越平.         移动平均(一阶和二阶) 同理可以使用

alibaba/jstorm JStorm 是一个分布式实时计算引擎. JStorm 是一个类似Hadoop MapReduce的系统, 用户按照指定的接口实现一个任务,然后将这个任务递交给JStorm系统,Jstorm将这个任务跑起来,并且按7 * 24小时运行起来,一旦中间一个worker 发生意外故障, 调度器立即分配一个新的worker替换这个失效的worker. 因此,从应用的角度,JStorm 应用是一种遵守某种编程规范的分布式应用.从系统角度, JStorm一套类似MapReduc

本章导读 RDD作为Spark对各种数据计算模型的统一抽象,被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写.在所有MapReduce框架中,shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁.map任务的中间输出要作为reduce任务的输入,就必须经过shuffle,shuffle的性能优劣直接决定了整个计算引擎的性能和吞吐量.相比于Hadoop的MapReduce,我们可以看到Spark提供多种计算结果处理的方式,对shuffle过程进行了优化. 本章将继续以word count为例讲解.

excel计算时间差值 2018/10/1 10:59:00 减去 2018/9/21 1:05:13 获取 多少天. 如1.2天.这种. ==

[原创 Hadoop&Spark 动手实践 7]Spark计算引擎剖析与动手实践 目标: 1. 理解Spark计算引擎的理论知识 2. 动手实践更深入的理解Spark计算引擎的细节 3. 通过编程案例加深理解

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark核心概念 2.1 RDD及RDD操作 2.2 Transformation和Action 2.3 Spark程序架构 2.4 Spark on Yarn运行流程 2.5 WordCount执行原理 3.Spark计算引擎原理 3.1 Spark内部原理 3.2 生成逻辑执行图 3.3 生成物理执行图 4.Spark Shuffle解析 4.1 Shuffle 简史 4.2  Spark Shuffle ·Shuffle Write

转自 https://www.csdn.net/article/2014-05-19/2819831-TDW-Shuffle/1 摘要:腾讯分布式数据仓库基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,TDW计算引擎包括两部分:MapReduce和Spark,两者内部都包含了一个重要的过程—Shuffle.本文对Shuffle过程进行解析,并对两个计算引擎的Shuffle过程进行比较. 腾讯分布式数据仓库(Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW)基于开源软

1.通过js计算引擎计算(java自带) 2.计算公式除了支持基本的方法之外还支持简单js脚本分支计算 3.通过设定map传入参数 4.默认返回最后一个计算结果,如果需返回特定值,将变量补写在公式最后 public static void main(String[] args) throws ScriptException { ScriptEngine jse = new ScriptEngineManager().getEngineByName("JavaScript"); Bind

说明:本文为<Flink大数据项目实战>学习笔记,想通过视频系统学习Flink这个最火爆的大数据计算框架的同学,推荐学习课程: Flink大数据项目实战:http://t.cn/EJtKhaz 新一代Flink计算引擎 (1) Flink概述 目前开源大数据计算引擎有很多的选择,比如流处理有Storm.Samza.Flink.Spark等,批处理有Spark.Hive.Pig.Flink等.既支持流处理又支持批处理的计算引擎只有Apache Flink和Apache Spark. 虽然Spar

RDD是Spark对各类数据计算模型的统一抽象,被用于迭代计算过程以及任务输出结果的缓存读写. 在所有MapReduce框架中,shuffle是连接map任务和reduce任务的桥梁.shuffle性能优劣直接决定了 整个计算引擎的性能和吞吐量. 6.1 迭代计算 MappedRDD的iterator方法 6.2 什么是shuffle shuffle是所有MapReduce计算框架所必须经过的阶段,shuffle用于打通map任务的输出与reduce任务的输入, map任务的中间输出结果按照ke

转载原文地址:Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎 Fel的问题 Fel的问题 Fel是轻量级的高效的表达式计算引擎 Fel在源自于企业项目,设计目标是为了满足不断变化的功能需求和性能需求. Fel是开放的,引擎执行中的多个模块都可以扩展或替换.Fel的执行主要是通过函数实现,运算符(+.-等都是Fel函数),所有这些函数都是可以替换的,扩展函数也非常简单. Fel有双引擎,同时支持解释执行和编译执行.可以根据性能要求选择执行方式.编译执行就是将表达式编译成字节码(生成java代码和编译模块都是

在笔者从业这么多年,PCB行业阻抗计算工具都是用Polar公司的阻抗计算工具SI9000,或早期上个版 本SI8000 Prolar是老牌公司,但也不断在推出新的产品,可以进去去了解一下   https://www.polarinstruments.com/ 一直以来在我印象里,好东西都是外国公司创造,但近些年推出[中国制造2025],中国企业崛起, 在一个创新开放的城市,深圳一家创业公司也推出阻抗计算工具了深圳市赛硕尔科技有限公司   大家可以了解一下 http://www.sisolver.

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前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以

本文整理自云栖社区之前对阿里搜索事业部资深搜索专家蒋晓伟老师的一次采访,蒋晓伟老师,认真而严谨.在加入阿里之前,他曾就职于西雅图的脸书,负责过调度系统,Timeline Infra和Messenger的项目.而后在微软的SQL Server引擎担任过Principal Engineer,负责关系数据库的架构工作.2014年加入阿里以后,作为阿里搜索事业部资深搜索专家,他负责搜索工程的数据团队. 谈起大数据框架,业内尤其对于开源大数据生态圈的许多优秀的计算框架耳熟能详,比如Spark.Hadoop

1.前言 目前实时计算的业务场景越来越多,实时计算引擎技术及生态也越来越成熟.以Flink和Spark为首的实时计算引擎,成为实时计算场景的重点考虑对象.那么,今天就来聊一聊基于Kafka的实时计算引擎如何选择?Flink or Spark? 2.为何需要实时计算? 根据IBM的统计报告显示,过去两年内,当今世界上90%的数据产生源于新设备.传感器以及技术的出现,数据增长率也会为此加速.而从技术上将,这意味着大数据领域,处理这些数据将变得更加复杂和具有挑战性.例如移动应用广告.欺诈检测.出租车预

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交互式计算引擎MOLAP篇 摘自:<大数据技术体系详解:原理.架构与实践> MOLAP是一种通过预计算cube方式加速查询的OLAP引擎,它的核心思想是“空间换时间”,典型代表包括Druid和Kylin. 一.Druid简介 Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错,高性能开源分布式OLADP系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析. Durid是基于列存储的,其设计之初主要目的是存储时间序列数据,因此数据强制按照时间分隔不同的数据段(segment),除了时间戳以外,