『壹』 如何做好大数据时代的档案管理工作
档案是机构内部最为规范的知识，是机构存在的历史依据，做好档案专管理工作是一个机属构健康发展的需要，档案管理工作是机构管理工作的一部分，是提高机构工作质量和工作效率的基础条件，是维护历史真实面貌的一项重要工作，是衡量一个机构管理水平的重要尺度。会博通知识管理系统提供承载档案全生命周期管理的管理体系。档案的采集与形成：对于档案的信息化采集，支持多种采集渠道以及多种采集方法。机构可以按照内部管理的习惯以及需要，匹配采用符合自身需要的档案管理规范，对实体档案与电子档案进行统一管理。档案的信息化存储：对于企业来说，如何把档案进行有序化管理，是档案管理的重点，3Hmis综合档案管理能有效帮助企业，对档案进行分门别类的有序化管理。并且，系统提供例如封面、背脊、目录、备考表等表格打印，辅助档案人员轻松地完成对纸质档案的手工处理。档案的信息化利用：在如今信息化管理时代，档案并非单单把档案封存在档案室或系统中，而是利用档案借阅、归还与发放，搜索平台，提醒，历史版本，水印防扩散等功能，助力企业日后的生产经营管理提供重复利用、历史借鉴以及促进改善与创新的重要材料。
『贰』 EXCEL大数据量导出的解决方案
EXCEL大数据量导出的解决方案
将web页面上显示的报表导出到excel文件里是一种很常见的需求。润乾报表的类excel模型，支持excel文件数据无失真的导入导出，使用起来非常的方便。然而，当数据量较大的情况下，excel本身的支持最多65535行数据的问题便凸显出来。下面就给出大数据量导出到excel的解决方案。
首先，对于数据超过了65535行的问题，很自然的就会想到将整个数据分块，利用excel的多sheet页的功能，将超出65535行后的数据写入到下一个sheet页中，即通过多sheet页的方式，突破了最高65535行数据的限定。
具体做法就是：
单独做一个链接，使用JSP导出，在JSP上通过程序判断报表行数，超过65535行后分SHEET写入。这样这个问题就得以解决了。
更进一步地说，在这种大数据量的报表生成和导出中，要占用大量的内存，尤其是在使用TOMCAT的情况下，JVM最高只能支持到2G内存，则会发生内存溢出的情况。此时的内存开销主要是两部分，一部分是该报表生成时的开销，另一部分是该报表生成后写入一个EXCEL时的开销。由于JVM的GC机制是不能强制回收的，因此，对于此种情形，我们给出一个变通的解决方案。
首先，将该报表设置起始行和结束行参数，在API生成报表的过程中，分步计算报表，比如一张20万行数据的报表，在生成过程中，可通过起始行和结束行分4-5次进行。这样，就降低了报表生成时的内存占用，在后面报表生成的过程中，如果发现内存不够，即可自动启动JVM的GC机制，回收前面报表的缓存。
导出EXCEL的过程，放在每段生成报表之后立即进行，改多个SHEET页为多个EXCEL，即在分步生成报表的同时分步生成EXCEL，则通过POI包生成EXCEL的内存消耗也得以降低。通过多次生成，同样可以在后面EXCEL生成所需要的内存不足时，有效回收前面生成EXCEL时占用的内存。
再使用文件操作，对每个客户端的导出请求在服务器端根据SESSIONID和登陆时间生成唯一的临时目录，用来放置所生成的多个EXCEL，然后调用系统控制台，打包多个EXCEL为RAR或者JAR方式，最终反馈给用户一个RAR包或者JAR包，响应客户请求后，再次调用控制台删除该临时目录。
使用这种方法，首先是通过分段运算和生成，有效降低了报表从生成结果到生成EXCEL的内存开销。其次是通过使用压缩包，响应给用户的生成文件体积大大缩小，降低了多用户并发访问时服务器下载文件的负担，有效减少多个用户导出下载时服务器端的流量，从而达到进一步减轻服务器负载的效果。
『叁』 Java 大数据量导出，该怎么解决
对于数据规模复太大的，做成制任务。
用户点击导出，检查他的数据规模，超过50W的，提示其数据规模过大，可能需要 N 小时完成，请稍候再来查询和下载导出结果。如果用户点击确定，你就提示：“任务已进入队列，点击此连接查询导出进度。”
然后你要做两件事情：
1、给这个用户记录个标识，就是他已经启动某导出任务，不能再启动新的了（或者限制一个人最多同时启动几个导出任务）；
2、后台有个调度程序，开始执行导出工作，并将生成的Excel放在某磁盘目录或存在数据库中；这个调度任务可以控制下最大同时并发的导出任务数，以避免任务太多拖垮系统。
另外需要开发界面查询导出进度以及下载导出结果。导出结果可以考虑一个最大保存周期，比如7天。
『肆』 大数据导出分析，导出什么格式最好excel才6万多，还是太少
您是否可以这样反复馈给客户制：
一、Excel目前做不到超大记录数据，即使Excel2007也不过100万行数据。暂时无法满足客户要求。除非客户有自己的可行方案。
二、导出为数据库Access（或FoxPro或Sql格式的），总可以吧？毕竟，数据库通用Sql查询语句，从数据分析的角度来说，能力非常强大，只比Excel强，不比excel弱。
（以下可能用户并不关心，毕竟用户比较低端，可以不说这些理由）
三、从速度上来说，数据库毕竟是经过优化处理的，它的速度比Excel要快很多倍。
四、从安全角度来说，数据库的机制完整，出错机率极少，而专家分析过，Excel的出错机会，是数据库的成千上万倍。
『伍』 如何开展大数据时代下的电子会计档案管理工作
档案是复内部最为规范的知识，是制存在的历史依据，做好档案管理工作是一个健康发展的需要，档案管理工作是管理工作的一部分，是提高工作质量和工作效率的基础条件，是维护历史真实面貌的一项重要工作，是衡量一个管理水平的重要尺度。会博通知识管理系统提供承载档案全生命周期管理的管理体系。档案的采集与形成：对于档案的信息化采集，支持多种采集渠道以及多种采集方法。可以按照内部管理的习惯以及需要，匹配采用符合自身需要的档案管理规范，对实体档案与电子档案进行统一管理。档案的信息化存储：对于来说，如何把档案进行有序化管理，是档案管理的重点，会博通综合档案管理能有效帮助，对档案进行分门别类的有序化管理。并且，系统提供例如封面、背脊、目录、备考表等表格打印，辅助档案人员轻松地完成对纸质档案的手工处理。档案的信息化利用：在如今信息化管理时代，档案并非单单把档案封存在档案室或系统中，而是利用档案借阅、归还与发放，搜索，提醒，历史版本，水印防扩散等功能，助力日后的生产经营管理提供重复利用、历史借鉴以及促进改善与创新的重要材料。
『陆』 oracle sqldeveloper大数据量如何导入导出
方法一：利用PL/SQL Developer工具导出：
菜单栏---->Tools---->Export Tables
方法二：利用cmd的操作命令导出，详情如下：
1:G:Oracleproct10.1.0Client_1NETWORKADMIN目录下有个tnsname.ora文件，内容如下：
CMSTAR=
(DESCRIPTION=
(ADDRESS_LIST=
(ADDRESS=
(PROTOCOL=TCP)(HOST=172.18.13.200)(PORT=1521))
)
(CONNECT_DATA=
(SERVICE_NAME=cmstar)
)
)
其中：CMSTAR为数据库名，HOST为IP地址，所以可以仿效上面的例子手动添加数据录连接。
2：用cmd进入命令行
输入：tnsping cmstar
就是测试172.18.13.200是否连接成功
3：导入与导出，如下：
数据导出：
1 将数据库TEST完全导出,用户名system 密码manager
导出到D:chu.dmp中
exp system/manager@TEST file=d:chu.dmp
full=y
2将数据库中system用户与sys用户的表导出
expsystem/manager@TESTfile=d:chu.dmpowner=(system,sys)
3将数据库中的表table1、table2导出
expsystem/manager@TESTfile=d:chu.dmptables=(table1,table2)
4将数据库中的表table1中的字段filed1以"00"打头的数据导出
expsystem/manager@TESTfile=d:chu.dmptables=(table1)query="wherefiled1like'00%'"
上面是常用的导出，对于压缩我不太在意，用winzip把dmp文件可以很好的压缩。
不过在上面命令后面加上compress=y就可以了
数据的导入
1将D:chu.dmp中的数据导入TEST数据库中。
impsystem/manager@TESTfile=d:chu.dmp
上面可能有点问题，因为有的表已经存在，然后它就报错，对该表就不进行导入。
在后面加上ignore=y就可以了。
2将d:chu.dmp中的表table1导入
impsystem/manager@TESTfile=d:chu.dmptables=(table1)
注意事项：导出dmp数据时需要有导出表的权限的用户，否则不能导出。
PL/SQL Developer是Oracle数据库中用于导入或导出数据库的主要工具，本文主要介绍了利用PL/SQL
Developer导入和导出数据库的过程，并对导入或导出时的一些注意事项进行了说明，接下来我们就一一介绍。
导出步骤：
1 tools ->export user object 选择选项，导出.sql文件。
2 tools ->export tables-> Oracle Export 选择选项导出.dmp文件。
导入步骤：
注：导入之前最好把以前的表删除，当然导入另外数据库除外。
1 tools->import tables->SQL Inserts
导入.sql文件。
2 tools->import talbes->Oracle Import然后再导入dmp文件。
一些说明：
Tools->Export User Objects导出的是建表语句（包括存储结构）。
Tools->Export
Tables里面包含三种导出方式，三种方式都能导出表结构以及数据，如下：
Oracle Export
Sql Insert
pl/sql
developer
第一种是导出为.dmp的文件格式，.dmp文件是二进制的，可以跨平台，还能包含权限，效率也很不错，用得最广
。
第二种是导出为.sql文件的，可用文本编辑器查看，通用性比较好，但效率不如第一种，适合小数据量导入导出。尤其注意的是表中不能有大字段（blob,clob,long），如果有，会提示不能导出(提示如下：
table contains one or more LONG columns cannot export in sql format,user Pl/sql
developer format instead)。
第三种是导出为.pde格式的，.pde为Pl/sql
developer自有的文件格式，只能用Pl/sql developer自己导入导出，不能用编辑器查看。
『柒』 大数据时代如何加强统计档案信息化管理
大数据时代如何加强统计档案信息化管理
大数据是用来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，统计部门需要积极应对大数据带来的环境变化和需求变化，更好地开展统计档案利用工作，更大程度地发掘档案的潜在价值，更加全面地提供档案信息服务，从而实现统计档案信息化管理的跨越式发展。
走进大数据
随着经济社会的快速发展，特别是近几年经济结构和社会布局不断发生变化，统计档案资料急剧增加，同时，社会各界对统计档案的需求也大幅增加。巨量资料、大需求推动着统计档案的收集、整理和利用进入大数据时代。统计部门每年都要接待大批查阅统计档案人员，每年都要调阅数以万计的各类案卷。如何从繁杂的个性化需求和数量庞大的案卷中认识和利用规律，如何在大量提供的数据中确保企业、调查对象隐私安全？这需要统计数据的利用情况，这个过程，我们可以视为一个通过“加工”实现数据“增值”的过程。但是，统计部门如何提高对数据的“加工能力”？必须首先搞清楚大数据给统计档案工作带来的变化，根据变化寻找应变办法，提升统计分析能力。
“三大”趋势
目前，统计档案的利用取得了较好的社会效益和经济效益。但在利用种类上，多数仍局限于“实际利用”，即有特定实用目的的一般性查询利用上，只有人次数、查阅卷次数等数据，缺乏综合分析、研究预测等数据加工过程，更缺乏利用偏好规律、利用趋向等加工结果。简单的数据对于一般利用者来说意义不大，对经济发展、规划、预测和调控来说更是无关痛痒。然而，随着大数据时代到来，统计档案管理将逐步呈现“三大”趋势，也将给现有的统计档案利用带来相应的挑战。
一是大档案。载体形式更加广泛，一切与经济社会有关的、经过统计部门调查取得的文书、数据、声像、实物都被作为统计档案。数字化档案体量更加巨大，原有的纸介质统计资料，以及一切非数字化的统计档案都将通过信息技术不断地加工成电子档案。
二是大服务。大数据时代统计档案服务将朝着社会化、多元化、开放性和先进性方向发展，档案服务以利用者的个性化需求为导向，提供网络化、智慧型的服务。
三是大开发。在传统管理方式下，档案利用只是提供被动的查阅服务。在大数据时代，档案利用将延伸到使用大数据技术对档案进行大量加工和二次开发，更加注重分析、发现与预测，为利用者创造更多价值。
积极应变
面对大数据给现有统计档案利用工作带来的挑战，统计部门应积极应对，全面提升数据加工能力。
做好利用统计项目调整。一是将利用统计的关注点从数量转向效益。建议在统计档案利用项中增加利用效益项目，强调社会效益的统计，如增加利用者满意度或者利用效果项目，将利用者的需求满足状况以顺序数据的形式列入统计项，以反映利用者对档案价值的认知与认可度。二是完善数字档案利用情况统计，根据数字档案资源利用的特殊性，设置数字档案和电子文件的检索量、阅读量和下载量等统计项目。
做好利用统计工作的信息化建设。大数据时代，传统的手工登记、电脑汇总的工作模式正在失去其原有的意义。必须加快利用者自助服务终端设备、服务质量评价设备、统计软件的应用，以及信息系统的建设。利用者在自助服务终端设备上验证身份后，其利用记录及其在获取服务之后对服务质量做出的评价，都将实时传输到信息系统中自动存储。
做好专业人员配备。大数据将使利用统计工作大量化、复杂化和专业化，要求工作人员必须具备一定统计理论和实务素养。因此，要及时对相关工作人员进行专业培训，同时要把统计工作具体实践中的经验、技巧、成果等在工作人员中进行交流，便于工作人员相互借鉴、相互促进。
做好利用情况的统计分析方法运用。利用情况统计分析，是档案利用统计的最后一个阶段，在这个阶段中，通过运用各种专业的统计分析方法，使我们能够对利用情况进行清晰明确的全面认识，并依据统计分析正确估计形势，为决策提供依据。例如，对于历年的利用人次和卷次数，我们可以运用时间序列的描述性分析，通过计算数量的增长率、平均增长率来简单描述现象在不同时间的变化状况，也可以通过制作图形先观察数据随时间的变化模式及变化趋势，为进一步的预测提供基本依据。进行预测时，我们首先要判别历史数据模型是平稳序列、线性趋势，还是非线性趋势，然后结合数据多少选择用移动平均、一元线性回归，还是指数模型的预测方法。
做好利用统计成果的运用和宣传。通过统计分析，我们可能会发现统计档案利用的某些规律，如利用者的喜爱，也许还能够合理预测趋向。统计部门应该积极主动地将这些统计成果运用到服务工作中去，及时调整服务重点或者提前做好服务计划，甚至做出明确的统计预测预警。
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『捌』 如何实现大数据量数据库的历史数据归档
//打开数据库
con.Open();
//读取数据
OdbcDataReader reader = cmd.ExecuteReader();
//把数据加载到临时表
dt.Load(reader);
//在使用完毕之后，一定要关闭，版要不然会权出问题
reader.Close();