2017/10/11 干货分享

推荐几个经常使用的办公软件给大家，对提高工作效率很有帮助，尤其是频繁使用电脑的网友。

1、Power Map

这个在知乎上已经安利很多次了，微软官方出版的一个3D数据地图插件，包含在线地图+在线演示+制作视频等各项功能。可以基于Bing地图绘制可视化三维列，包括气泡、饼图，热图和地区的数据，之前的一次回答中已经演示过了。

李启方：怎么在 Excel 上做数据地图？

2、方方格子Excel插件

这就是一个Excel偷懒的工具，将一些常用的需要写函数或写宏的功能给封装成现成的按钮。比如：过滤文本、删除文本、汇总拆分、重复值工具、数据对比、高级排序、颜色排序、合并单元格排序等等。提供了大量常用宏及函数。

日常的表制作，配上这个插件可以大大提高工作效率。

① 一键删除空格

② 提取数字文字英文

3、Excel图表插件-EasyChart

EasyCharts是Excel的图表插件，能一键生成Excel未提供的图表，修改成R 、Python、Matlab的风格图表，像下图就有一种R既视感。

4、FineReport

这是一个商用报表软件，主要应用于企业级的办公上。比如业务系统报表，数据分析报表。可集成在OA，ERP，CRM内。主要两大核心是填报和数据展示。懂点java的话可以做开发，比如我同事用这个开发了一个公司内部的考试系统。

主要用途还是做报表，大数据量的报表和可视化。

1、 类似excel制作报表，不用数据透视表，也不要写VBA，功能都是封装好的

2、 填报功能，收集数据审核入（数据）库简直无压力

3、 Dashboard(决策报表)，表格立马变高大上的“驾驶舱”

4、 移动端报表随时随地看

制作界面大概长这样，类似excel.

下面小编为大家准备了《软件行业进阶》这套资料的分享！

小编花费九九八十一天为大为大家准备了这份资料的分享！

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涉及各个行业的 22 款软件，以及第三方平台软件

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很多财务数据涉及很多累计数，都使用久其软件进行报表统计，但是对于新建表格，如何利用公式进行累计汇总？希望本文能帮到你。

问题

如何利用久其软件实现自动累计每月金额加总？

方法/步骤

一、学会看懂表达式，才能更好写公式

[*,3].2=[*,2].2+[*,2].1

意思是第三列数据=第二列二月份数据+第二列一月份数据

以此类推，一直写下去，这样每个月数据，点击【运算】即可汇总。

二、解决Excel汇总难问题

财务数据基本上利用久其软件，Excel汇总要是单位数量多，汇总起来容易出现差错，尤其累计数。那么我们利用公式管理建立公式进行汇总。

步骤：

高级-【公式管理】

三、建立公式

书写表达式，出错说明，现场数据以及使用范围。

可以使用【fx】进行界面上书写，这样可以清晰知道单元格内容。不容易获取数据错误哦。

另外，设置完之后，勾选自动运算和审核，这样点击【运算】即可算出累计数据。

四、装入数据

装入数据，选择月份，进行编辑。

打开点击运算，或者直接输入当前月份数据，就会自动累计加总。比较方便。

备注：有公式自动运算都会有颜色区分，但这种自动累计就没有，输入数据就会自动运算了。

五、填报月份多，注意内容

我们累计所有月份，那么1到12月份数据都要一行行写出来，这样选择不同月份都能累计。若填漏，这样就会漏计算数据，因此公式做好之后，需要测试，利用Excel数据跟软件数据进行对比。

总的来说，能利用上都可以利用上，对于多个单位来说，单纯利用手工统计，不但容易出错，也增加很多工作量，效率也随之降低。那么我们如何利用手上资源，更是我们每位维护人员思考地方。

注意事项

1.每月累计数据不能漏；

2.利用运算和审核功能，否则不会自动运算。

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每个行业都有自己需要的办公类软件，工程行业也不例外，今天小编做了一个简单的汇总，统计了一下我们工程行业需要的办公软件，希望对大家有所帮助。

1、办公常用软件：WPS

可能之前大家都使用的是WORD，不过相对于WORD小编更建议大家使用WPS，因为它是一款办公软件套装，可以实现办公软件最常用的各种功能。

（1）文字功能：WORD。WPS的文字功能就相当于WORD，可以编辑文字，插入图片、艺术字、数学公式等，还可进行文件打印以及文件格式的变更。

（2）表格功能：EXCEL。WPS的表格功能就相当于EXCEL，可以绘制各种表格以及各种的图形，例如我们施工常用到的劳动力柱状图。

（3）演示功能：PPT。WPS的演示功能就相当于PPT，PPT全称POWER POINT，是一种演示文稿图形程序，可以制作各种的演示文件，方便我们进行安全知识培训或者用来展示我们的工程情况。

2、图纸操作软件：CAD

不知道大家之前用的都是什么CAD软件，在这里小编给大家推荐几款特别好用的CAD软件。

（1）电脑端专业的制图软件：浩辰CAD2017。浩辰CAD不仅提供基础的CAD平台软件，还有面向工程建设和制造业的专业CAD应用软件，专业软件内有各个专业的图形模块，直接调用，方便绘图。

（2）电脑端快速的看图软件：浩辰云图电脑版。开图快速、显示准确、操作方便，体积小功能全，是行业内首款支持外部参照的CAD看图软件，开图相应快，3D图纸也能轻松查看。

（3）网页端便捷的浏览软件：浩辰云图网页版。无需安装任何软件，在浏览器上就可轻松查看、分享您的所有CAD图纸。内嵌天正实体解释器，完美显示天正高版本图纸；独创的CAD云字体，支持图纸字体正确显示；支持输出PDF、JPG、PNG等多种类型文件。

（4）移动端高效的手机软件：浩辰云图手机版（CAD手机看图）。独创极速看图模式和高级制图模式，不但能实现在手机上快速看图，还能让你轻松绘图，不受办公时间地点的约束，随时随地共享你的设计创意。

3、图片处理软件：PS

PS全称PHOTOSHOP，可以帮助我们修复图片以及进行图片制作，对我们工程行业来说主要用于建筑效果图的后期修饰。

4、三维建模软件：3DMAX

3DMAX对我们工程行业来说主要就是用于室内效果图，室内设计师以及装修人员用的比较多；再就是建筑效果图，这一般是房地产开发商和市政建设用的比较多。

5、数值分析软件：ANSYS

ANSYS是通用有限元软件，可以进行各种建模和分析，包括岩土、结构、桥梁等等，一般就是用来做数值分析和模拟的。

工程上一般用的就是这几款软件，前面两个WPS和CAD属于工程人必须要有的，因此介绍的比较详细，后面的三款，根据自己的工作需要，有需要用的，也有不用的，大家根据自己的情况来选择，相信这些软件里面怎么的都有你要用的。

经常看到有些人在汇报时会拿出一大串的数据与图表，看着很高大上而且很有说服力。

但却没人告诉我那些数据与图表是如何获取的。

不告诉我又怎么样，我可以自己找啊！今天就将他们公之于众，看你们以后还怎么装！

举个例子，为了更好的说明，我们现在假设一个竞争对手“清风”，可别以为我被收买了。

首先我们可以通过百度指数查看竞争对手近期的大致状况。

这里，系统自动给出了几个峰值，但更重要的是低谷开始上升的时候，因为对手在低谷发了力，才会出现峰值。（这里我只截了一张图，在顶部标红线的地方还可以选择查看需求图谱、用户画像等内容）

当然，百度指数很好用，但还需要配合一个更高级的：微指数（大家不要着急，文章结尾我会将这些各种工具与使用方法打包给大家）

在这个图表中，点击每一个节点都可以看到波动原因。

然而仅仅靠这个来推测波动原因还是不够的，我们还可以在百度指数那一栏，点击资讯关注

也可以看到，每一次波动对应的数据，百度指数和微指数相结合，就差不多把握住大致方向了。

但仅仅做这些，还是有点low。

我们还可以用 百 度 新 闻 与微博搜索 （对手任何发动顾客做的事，都会在微博体现）， 网络 广 告 监 测 数 据 与 新 闻 监 测 数 据，以竞争对手品牌名为关键词搜索，看竞争对手用付费媒体做了哪些事，用用户口碑做了哪些事。

然而我们忘了一件事……

微信！

不担心，这个直接用搜狗微信搜索就可以了

然后全部是公号文章，再加一个工具：新榜，直接就可以看出每篇文章或公号的影响力有多大，还可以实时监测操作、对比分析等。

然而以上这些学会了也没啥用，用这些工具得出来的东西于你而言顶多装一下格调！

土鸡瓦狗！

带不来实质性的改变与效果，下篇文章带大家在这些基础之上来一些更深层次的东西。

谢谢大家的阅读，我是王不留，一个营销人，致力于推动营销科学化、理性化。

这几天总有小伙伴在后台问有没有Excel模板。对此小e表示，Word、PPT都有了，怎么会少了Excel！E职家族常年致力治疗各种职场疑难杂症。攻克办公软件这件事就交给我们了！你们要的Excel模板合集，这期统统都给你 ~

也许有人认为Excel这样的数据记录工具没什么经验可取。升级个人技能只能靠日复一日的摸索，和前辈模板的无私奉献。事实上并非如此。数据内容也许无法复制，可常用数据登记项目、表格样式设计还是大有规律可循。尤其是财务部门工作者，提起做表格大概是说不尽道不完的苦闷。试想：月初、年末数据汇总时正在头痛的你忽然拥有一份格式完美、条目清晰的表格模板，区区几个数字录入又怎么会难倒你！

再也不用为月初年末的工作报表愁白了头！

再也不用随时掏出小本本记录函数公式！

再也不用一字一词输入分类！

再也不用绞尽脑汁设置突显！

只是想一想是不是就觉得自己终于可以摆脱大表姐、大表哥的荣誉称号了~

话不多说，快来看看小e倾心推荐：各行业Excel财务账表模板大合集！

01、总账、明细账表

02、商贸企业财务表

03、工资、个税、考勤表

04、餐饮酒店营业表

不够用？看这里 ↓↓↓

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个人考勤记录软件报表查询统计

1 个人考勤记录软件下载考勤记录信息：当需要考勤查询统计时需要将考勤记录信息从设备下载之电脑才能统计

-连接设备-选中待下载设备-下载设备记录信息

2 查看个人考勤记录软件考勤记录

3 个人考勤记录软件报表统计：根据自己的需求可在查询计算后选择合适自己公司的报表导出或打印

排班软件统计报表

排班软件统计报表：班次明细统计前提条件:

1. 设置排班软件时间段

2. 设置排班软件班次

3. 员工自动排班

4. 设置排班软件考勤规则

5. 员工在排班日期内没有考勤记录 步骤：

选择菜单项“查看/打印->统计报表“

2。 选择“班次明细统计”标签页

3. 选择人员，选择时间段，点击查询

排班软件期望结果：

1. 如果用户在签到时间内有记录并在迟到时间段内（如上班时间5分钟后）才有签到记录，则显示迟到状态

2. 如果用户最后签退时间在签退时间段内并在早退时间段（如下班前5分钟）内有最后的签退记录，则应显示早退状态

3. 如用户在正常排班日期内没有考勤记录则显示矿工状态

4. 如用户在排班时间段内有请假，则有相应的公出/请假类型状态（例外列）

Excel的重度用户对这个话题肯定非常感兴趣。

因为每天重复以下事情，一天两天还好，时间长了谁都受不了。

收集数据、复制、粘贴、清洗数据、转换数据，然后用固定的处理逻辑，输出同样的结果

我把这些工作称为常规工作，属于必须做，做好不出彩，做不好有责任。

作为数据民工，每天要处理非常多的数据，深有体会。相比之下，我更愿意每天处理新的需求，分析异常业务情况的数据分析工作，显然这样的价值更高。

可如果大部分的时间已被常规工作占据，哪还有时间来做更有价值的事情？

把这些工作推给别同事？ —— 凭什么！拼手速、学快捷键节省时间？ —— 一切不能释放你双手的办法都不是好办法。

自动化是唯一的出路！把原先需要几十分钟，几个小时甚至几天的工作内容自动化。腾出了时间，才有机会搞更有价值的东西。

一说到自动化，很多人就想到Excel宏、VBA什么的，这可是编程呀，必须VBA吗？

误会啊误会，如果是这样，我今天就不写这些文字了。

从我自己在企业的数据工作经历来看，70%的自动化都不需要VBA，VBA我只用于处理一些极个别复杂的需求。大部分常规性的报表我们都交给更专业的报表工具去开发，尤其是固定式报表，这个自动化比例能达到90%，上手难度却只是VBA的一半。

举个例子，有一份每天早上需要发布的销量报表，老板的要求是：

1）从总体，区域，产品，城市，分公司视角

2）展示当天、当月、当年的销售情况

3）还要给出利润及利润率

4）除此以外，还要展示出营业利润额的趋势。

正常不出意外的情况下，这份报表每天要花2~3个小时汇总制作。用报表工具做自动化模板后，一键刷新，整个过程不超过5分钟，只需要翘脚等待刷新完成。

这个报表工具就是FineReport。

罗列几个能解决大家报表制作的痛点，也是它广泛为人所用的亮点：

1、 制作报表高效低重复，自动化；

2、 数据填报，数据自动更新汇总；

3、 可视化dashboard真是酷炫；

一、高效做报表，1张模板顶替数百张Excel

为什么能如此高效，关键在于他做报表的逻辑。

1、FineReport自动化模板的做表逻辑

常规我们用Excel做报表，是把数据从数据库导出来，复制粘贴到一张或多张表上，然后对这个表数据做处理，每天有数据，就每天手动复制更新。

而FineReport直接是通过连接数据库，读取数据字段来设计报表模板的，和数据库实时对接。制作模板处理的对象是数据字段（区别于Excel的单元格数据）。模板中一个单元格放一个数据字段，对数据字段进行求和、求平均等各种函数公式的运算。且当这个数据字段下的数据有新增时，设置自动刷新就能一键更新报表。

其实和excel类似，excel对一个单元格做公式处理，然后下拉。这边是直接对数据字段处理，省去了下拉的过程，展示报表时，自动扩展开来,就相当于报报表结果中的每一个数据，都变成能自动计算的公式。只要你改变数据源，它将像多米诺骨牌一样，自动进行。

以下是用FineReport做报表模板时的场景，做的时候可能是仅仅一行，但预览时却是扩展出来的密密麻麻的 “风景”，这里就要谈谈它的数据是怎么展开的，即扩展原理。

FineReport报表中单元格的扩展是有方向的，可纵向扩展，也可横向扩展，也可以不扩展。

单元格的扩展是针对某一个单元格，当报表主体中绑定了多个单元格时，单元格与单元格之间依靠父子格关系跟随扩展。子格的数据会根据父格的数据进行过滤分组显示，并且还会跟随父格的扩展方向而扩展。

2、三大类报表设计方式，基本能解决日常所有报表需求，并且一表复用。

1）普通模板设计，此者最常用。依靠着单元格的扩展与父子格的关系来实现模板效果，可进行参数查询，填报报表，图表设计等。比如交叉报表、行式报表、分组报表等等。（以上↑）

2）聚合报表设计，针对不规则大报表。适用于一张模板中显示多个独立模块的报表，几个报表块汇总在一起的复杂报表。（以下↓）

3）决策报表设计，就是表单，也是dashboard，用于弥补普通报表分页预览不能展示控件的问题。同时表单可以进行自由拖拽设计，自适应页面大小显示，自由制作驾驶舱可以更好的在各种大小类型的屏幕上展示，包括移动端、大屏。

以下举例一些常见的报表格式。

交叉表

行式报表

分组报表

自由报表

3、参数实现数据查询和过滤

在很多情况下，我们需要根据条件查询数据，过滤。在FineReport中，通过设置参数绑定数据字段和过滤的控件（单选框复选框等等），参数可用JS编辑更多复杂的情况，通过界面输入查询条件来控制报表显示的内容及形式，而后导出打印。

二、数据填报自动更新汇总

做报表的另外一个难题是有关数据源的提交，审批，更新，汇总。试想你有没有经历过每天守着点等大家发邮件送Excel，挨个保存、打开、汇总数据的麻木操作。回头数据出错，还要打回重新沟通，数据采集总是最难的。

填报就是向数据库中录入数据，用于固定格式固定条件的数据收集。就好比你注册头条时提交的邮箱、收集、用户名、密码，都会按照格式存放到数据库中。

填报也需要一个模板，类似于一个可写入的操作模式，操作流程如下：

填报模板由控件组成，文本控件、数字控件、密码控件、单复选框、网页、文件等等。控件对应着数据字段。有了填报，就可以收集数据，并且允许用户实现对数据库的增删改。出于数据质量和数据安全的考虑，还可以对填报进入的数据做校验操作。

三、可视化dashboard及分析

酷炫的dashboard都需要通过FineReport的表单（决策报表）来设计展现。通过拖拽报表块、图表块和各类控件初步设计界面。

不同于普通报表，普通报表是一个整体，无法实现局部刷新。表单是由各个组件组成，可以实现组件内刷新，即局部刷新。像动态大屏都是全局或者局部刷新的，所以需要用决策报表制作实现。

决策报表制作过程

新建表单：FineReport支持新建工作薄，即普通报表模板，还支持新建表单，两种设计模式；

拖入组件：FineReport表单支持多种不同的组件类型，包括报表块、tab块、绝对画布块、参数、图表和控件等等；

定义数据集：定义各个组件数据来源，图表组件数据即可来源于数据集，也可来源于单元格；

设置表单样式：即设置表单的显示样式。

2、数据可视化与交互

大家看到上述的可视化会好奇，这是什么图表制作的。其实大多由FineReport自带的H5图表。此前有提到FineReport良好的开放性，可让IT同事写代码开发，所以在制作时，也可接入Echarts等第三方控件来制作图表。

最后

以上便是FineReport一部分功能，篇幅有限，很多细节无法展开。

要说效率，最大的好处就是从数据库中读出数据自动产生报表，且一类报表做成一个固定样式的模板，每次只要同步一下，自动生产周期性的报表，如日报、周报、月报、季报等。 每次按照条件查询，Excel批量导出/打印，少了人力去一个一个用Excel统计汇总。

而且操作上，大多数功能FineReport都封装成模块了，包括写SQL取数，汇总筛选过滤等，基本上都有对应的功能键。像著名的资产负债表，如果按照以往写代码或者写复杂的SQL语句，就有点摧残生命了，而且那天书般的SQL语句要是出点错谁来查，如果数据来自多个源，那就彻底无法解脱了。

最后，对于新手，刚开始尝试这么做时，会遇到非常多的阻力。原因有两个：

做表的思维方式完全不一样，需要适应上手finereport自动化模板需要学习新的技能你需要不断的尝试和练习。但是，当你拥有这种思维方式，掌握相应的技能后，你将深深体会到它的威力，不过切记低调、低调。

还等什么呢？赶紧解放自己，get这个技能吧！

1、 Talend Open Studio

是第一家针对的数据集成工具市场的ETL(数据的提取Extract、传输Transform、载入Load)开源软件供应商。Talend的下载量已超过200万人次，其开源软件提供了数据整合功能。其用户包括美国国际集团（AIG）、康卡斯特、电子港湾、通用电气、三星、Ticketmaster和韦里逊等企业组织。

2、DYSON

探码科技自主研发的DYSON智能分析系统，可以完整的实现大数据的采集、分析、处理。DYSON智能分析系统专业针对互联网数据抓取、处理、分析，挖掘。可以灵活迅速地抓取网页上散乱分布的信息，并通过强大的处理功能，准确挖掘出所需数据，是目前使用人数最多的网页采集工具.

3、YARN

一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，解决了旧MapReduce框架的性能瓶颈。它的基本思想是把资源管理和作业调度/监控的功能分割到单独的守护进程。

4、Mesos

由加州大学伯克利分校的AMPLab首先开发的一款开源群集管理软件，支持Hadoop、ElasticSearch、Spark、Storm 和Kafka等架构。对数据中心而言它就像一个单一的资源池，从物理或虚拟机器中抽离了CPU，内存，存储以及其它计算资源， 很容易建立和有效运行具备容错性和弹性的分布式系统。

5、Datale

由探码科技研发的一款基于Hadoop的大数据平台开发套件，RAI大数据应用平台架构。

6、 Ambari

作为Hadoop生态系统的一部分，提供了基于Web的直观界面，可用于配置、管理和监控Hadoop集群。目前已支持大多数Hadoop组件，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeper、Sqoop和Hcatalog等。

7、ZooKeeper

一个分布式的应用程序协调服务，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的工具，让Hadoop集群里面的节点可以彼此协调。ZooKeeper现在已经成为了 Apache的顶级项目，为分布式系统提供了高效可靠且易于使用的协同服务。

8、Thrift

在2007年facebook提交Apache基金会将Thrift作为一个开源项目，对于当时的facebook来说创造thrift是为了解决facebook系统中各系统间大数据量的传输通信以及系统之间语言环境不同需要跨平台的特性。

9、Chukwa

监测大型分布式系统的一个开源数据采集系统。建立在HDFS/MapReduce框架之上并继承了Hadoop的可伸缩性和可靠性，可以收集来自大型分布式系统的数据，用于监控。它还包括灵活而强大的显示工具用于监控、分析结果。

10、Lustre

一个大规模的、安全可靠的、具备高可用性的集群文件系统，它是由SUN公司开发和维护的。该项目主要的目的就是开发下一代的集群文件系统，目前可以支持超过10000个节点，数以PB的数据存储量。

11、HDFS

Hadoop Distributed File System，简称HDFS，是一个分布式文件系统。HDFS是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。

12、GlusterFS

一个集群的文件系统，支持PB级的数据量。GlusterFS 通过RDMA和TCP/IP方式将分布到不同服务器上的存储空间汇集成一个大的网络化并行文件系统。

13、Alluxio

前身是Tachyon，是以内存为中心的分布式文件系统，拥有高性能和容错能力，能够为集群框架（如Spark、MapReduce）提供可靠的内存级速度的文件共享服务。

14、Ceph

新一代开源分布式文件系统，主要目标是设计成基于POSIX的没有单点故障的分布式文件系统，提高数据的容错性并实现无缝的复制。

15、PVFS

一个高性能、开源的并行文件系统，主要用于并行计算环境中的应用。PVFS特别为超大数量的客户端和服务器端所设计，它的模块化设计结构可轻松的添加新的硬件和算法支持。

16、QFS

Quantcast File System (QFS) 是一个高性能、容错好、分布式的文件系统，用于开发支持 MapReduce处理或者需要顺序读写大文件的应用。

17、 Logstash

一个应用程序日志、事件的传输、处理、管理和搜索的平台。可以用它来统一对应用程序日志进行收集管理，提供了Web接口用于查询和统计。

18、Scribe

Scribe是Facebook开源的日志收集系统，它能够从各种日志源上收集日志，存储到一个中央存储系统（可以是NFS，分布式文件系统等）上，以便于进行集中统计分析处理。

19、Flume

Cloudera提供的一个高可用的、高可靠的、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，Flume支持对数据进行简单处理，并写入各种数据接受方（可定制）。

20、RabbitMQ

一个受欢迎的消息代理系统，通常用于应用程序之间或者程序的不同组件之间通过消息来进行集成。RabbitMQ提供可靠的应用消息发送、易于使用、支持所有主流操作系统、支持大量开发者平台。

21、ActiveMQ

Apache出品，号称“最流行的，最强大”的开源消息集成模式服务器。ActiveMQ特点是速度快，支持多种跨语言的客户端和协议，其企业集成模式和许多先进的功能易于使用，是一个完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的JMS Provider实现。

22、Kafka

一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模网站中的所有动作流数据，目前已成为大数据系统在异步和分布式消息之间的最佳选择。

23、Spark

一个高速、通用大数据计算处理引擎。拥有Hadoop MapReduce所具有的优点，但不同的是Job的中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce的算法。它可以与Hadoop和Apache Mesos一起使用，也可以独立使用。

24、Kinesis

可以构建用于处理或分析流数据的自定义应用程序，来满足特定需求。Amazon Kinesis Streams 每小时可从数十万种来源中连续捕获和存储数TB数据，如网站点击流、财务交易、社交媒体源、IT日志和定位追踪事件。

25、 Hadoop

一个开源框架，适合运行在通用硬件，支持用简单程序模型分布式处理跨集群大数据集，支持从单一服务器到上千服务器的水平scale up。Apache的Hadoop项目已几乎与大数据划上了等号，它不断壮大起来，已成为一个完整的生态系统，拥有众多开源工具面向高度扩展的分布式计算。高效、可靠、可伸缩，能够为你的数据存储项目提供所需的YARN、HDFS和基础架构，并且运行主要的大数据服务和应用程序。

26、Spark Streaming

实现微批处理，目标是很方便的建立可扩展、容错的流应用，支持Java、Scala和Python，和Spark无缝集成。Spark Streaming可以读取数据HDFS，Flume，Kafka，Twitter和ZeroMQ，也可以读取自定义数据。

27、Trident

是对Storm的更高一层的抽象，除了提供一套简单易用的流数据处理API之外，它以batch(一组tuples)为单位进行处理，这样一来，可以使得一些处理更简单和高效。

28、Flink

于今年跻身Apache顶级开源项目，与HDFS完全兼容。Flink提供了基于Java和Scala的API，是一个高效、分布式的通用大数据分析引擎。更主要的是，Flink支持增量迭代计算，使得系统可以快速地处理数据密集型、迭代的任务。

29、Samza

出自于LinkedIn，构建在Kafka之上的分布式流计算框架，是Apache顶级开源项目。可直接利用Kafka和Hadoop YARN提供容错、进程隔离以及安全、资源管理。

30、Storm

Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架。编程模型简单，显著地降低了实时处理的难度，也是当下最人气的流计算框架之一。与其他计算框架相比，Storm最大的优点是毫秒级低延时。

31、Yahoo S4 （Simple Scalable Streaming System）

是一个分布式流计算平台，具备通用、分布式、可扩展的、容错、可插拔等特点。程序员可以很容易地开发处理连续无边界数据流（continuous unbounded streams of data）的应用。它的目标是填补复杂专有系统和面向批处理开源产品之间的空白，并提供高性能计算平台来解决并发处理系统的复杂度。

32、HaLoop

是一个Hadoop MapReduce框架的修改版本，其目标是为了高效支持 迭代，递归数据 分析任务，如PageRank，HITs，K-means，sssp等。

33、Presto

是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，可对250PB以上的数据进行快速地交互式分析。Presto的设计和编写是为了解决像Facebook这样规模的商业数据仓库的交互式分析和处理速度的问题。Facebook称Presto的性能比诸如Hive和MapReduce要好上10倍有多。

34、 Drill

于2012年8月份由Apache推出，让用户可以使用基于SQL的查询，查询Hadoop、NoSQL数据库和云存储服务。它能够运行在上千个节点的服务器集群上，且能在几秒内处理PB级或者万亿条的数据记录。它可用于数据挖掘和即席查询，支持一系列广泛的数据库，包括HBase、MongoDB、MapR-DB、HDFS、MapR-FS、亚马逊S3、Azure Blob Storage、谷歌云存储和Swift。

35、Phoenix

是一个Java中间层，可以让开发者在Apache HBase上执行SQL查询。Phoenix完全使用Java编写，并且提供了一个客户端可嵌入的JDBC驱动。Phoenix查询引擎会将SQL查询转换为一个或多个HBase scan，并编排执行以生成标准的JDBC结果集。

36、Pig

是一种编程语言，它简化了Hadoop常见的工作任务。Pig可加载数据、转换数据以及存储最终结果。Pig最大的作用就是为MapReduce框架实现了一套shell脚本 ，类似我们通常熟悉的SQL语句。

37、Hive

是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。 其优点是学习成本低，可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。

38、SparkSQL

前身是Shark，SparkSQL抛弃原有Shark的代码并汲取了一些优点，如内存列存储（In-Memory Columnar Storage）、Hive兼容性等。由于摆脱了对Hive的依赖性，SparkSQL无论在数据兼容、性能优化、组件扩展方面都得到了极大的方便。

39、Stinger

原来叫Tez，是下一代Hive，由Hortonworks主导开发，运行在YARN上的DAG计算框架。某些测试下，Stinger能提升10倍左右的性能，同时会让Hive支持更多的SQL。

40、Tajo

目的是在HDFS之上构建一个可靠的、支持关系型数据的分布式数据仓库系统，它的重点是提供低延迟、可扩展的ad-hoc查询和在线数据聚集，以及为更传统的ETL提供工具。

41、Impala

Cloudera 声称，基于SQL的Impala数据库是“面向Apache Hadoop的领先的开源分析数据库”。它可以作为一款独立产品来下载，又是Cloudera的商业大数据产品的一部分。Cloudera Impala 可以直接为存储在HDFS或HBase中的Hadoop数据提供快速、交互式的SQL查询。

42、 Elasticsearch

是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式、支持多用户的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索、稳定、可靠、快速、安装使用方便。

43、Solr

基于Apache Lucene，是一种高度可靠、高度扩展的企业搜索平台。知名用户包括eHarmony、西尔斯、StubHub、Zappos、百思买、AT&T、Instagram、Netflix、彭博社和Travelocity。

44、Shark

即Hive on Spark，本质上是通过Hive的HQL解析，把HQL翻译成Spark上的RDD操作，然后通过Hive的metadata获取数据库里的表信息，实际HDFS上的数据和文件，会由Shark获取并放到Spark上运算。Shark的特点就是快，完全兼容Hive，且可以在shell模式下使用rdd2sql()这样的API，把HQL得到的结果集，继续在scala环境下运算，支持自己编写简单的机器学习或简单分析处理函数，对HQL结果进一步分析计算。

45、Lucene

基于Java的Lucene可以非常迅速地执行全文搜索。据官方网站声称，它在现代硬件上每小时能够检索超过150GB的数据，它拥有强大而高效的搜索算法。

46、Terracotta

声称其BigMemory技术是“世界上首屈一指的内存中数据管理平台”，支持简单、可扩展、实时消息，声称在190个国家拥有210万开发人员，全球1000家企业部署了其软件。

47、 Ignite

是一种高性能、整合式、分布式的内存中平台，可用于对大规模数据集执行实时计算和处理，速度比传统的基于磁盘的技术或闪存技术高出好几个数量级。该平台包括数据网格、计算网格、服务网格、流媒体、Hadoop加速、高级集群、文件系统、消息传递、事件和数据结构等功能。

48、GemFire

Pivotal宣布它将开放其大数据套件关键组件的源代码，其中包括GemFire内存中NoSQL数据库。它已向Apache软件基金会递交了一项提案，以便在“Geode”的名下管理GemFire数据库的核心引擎。

49、 GridGain

由Apache Ignite驱动的GridGrain提供内存中数据结构，用于迅速处理大数据，还提供基于同一技术的Hadoop加速器。

50、MongoDB

是一个基于分布式文件存储的数据库。由C++...

日常中，我们利用Excel表格较多，若出现一张表多家单位使用时候，或者多个表格重复某个数据，那么如何汇总起来呢?我们可以借助相关软件进行汇总。希望本文能帮到你。

问题

现一张表多家单位使用时候，或者多个表格重复某个数据，那么如何汇总起来呢?

方法/步骤

一、建立属于自己数据报表

表格不一致，利用自己制作好Excel表进行复制过来，重新修改。打开软件【高级】-【报表定义】

步骤：新增报表，编号报表（报表唯一号，不能为空），选择报表类型，我们一般都是固定表格，所以选择【行列固定】其他可以根据情况输入。

二、设置自己表格，可以复制粘贴过来。利用合并窗体来设计。

双击进入表格设计，第一行全是设计功能键，我们可以设置表格样式，或者你已经有了模板，直接复制粘贴进去，调整字体以及单元格大小。

给单元格进行类型设计，如字符型，数字型等。统计数据我们都使用数值型，将小数点设置两位，根据表格形式设立。

三、如此类推，将所需表格设置好

在表集中可对报表属性进行修改，切记，若建立好报表，填报数据保存之后就不能更改报表格式，但公式还可以修改。

四、数据填报

将各家单位数据填报进去，数据填完整之后，我们可以进行数据汇总。

五、数据汇总

步骤：数据填报完成之后，可以新建汇总封面，意思是你汇总单位属性设置，填报汇总单位信息之后，他们数据都归在旗下。

点击汇总，就会提示【完全汇总完成】

六、汇总明细查看

步骤：汇总完成之后，点击【编辑】，就会发现各家单位数据都在汇总旗下。我们可以查看汇总数据。

例如：我们查看某个数值，它的明细。

我们可以利用久其软件进行汇总，减少很多不便，对于没有数据系统用户来说，这工具既简单又实用，不妨试下。对于数据汇总方式有很多方法进行。Excel也能汇总，但多家单位一起汇总，设置公式较多，容易错乱。因此借助某些软件进行汇总，可以更快速获得有用的数据。

注意事项

1、建立汇总封面才能显示汇总数据；2、各家单位要对应上级代码是一致。

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