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如何实现在程序中编辑报表数据?
top_spitfire
2005-10-21 01:47:44
菜鸟问题一个,我想在vb.net中使用水晶报表,用户只需要按照我事先设计好的报表填写相应的数据在报表中,然后将数据存入本地数据库,不知道如何实现用户在程序中填表这个功能,请大虾指教
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如何实现在程序中编辑报表数据?
菜鸟问题一个,我想在vb.net中使用水晶报表,用户只需要按照我事先设计好的报表填写相应的数据在报表中,然后将数据存入本地数据库,不知道如何实现用户在程序中填表这个功能,请大虾指教
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5swords
2005-11-11
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报表天生是用来打印的,页面用来显示和编辑。说服你的客户吧,这样简单一点。
xwdd129
2005-11-10
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变通一下,程序调用Excel输入数据,然后报表以Excel作为数据源! 没这样做过,只提个思路
top_spitfire
2005-11-10
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:(
5swords
2005-11-10
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好看是要付出代价的
top_spitfire
2005-11-10
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用页面去模拟的话我觉得工作量比较大啊
还有,以后表格格式要变也麻烦啊
5swords
2005-11-10
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真的要做的话,把报表存下来,用页面去模拟喽。
5swords
2005-11-10
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格式是无所谓的,任何页面都可以登录,非得用报表登录不可?
top_spitfire
2005-10-26
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top_spitfire
2005-10-26
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电子化填表的程序,就是以前有很多表要手工填写,现在要写一个程序能让人在程序中填,将表格存入数据库中,方便管理,EXCEl的表格是能被用户更改的,我现在不能让他们改,还要能方便的管理所有表格
showrock
2005-10-21
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那你这么做跟在EXCEL里填数据再打印没什么区别啊,还要用水晶报表做什么?
top_spitfire
2005-10-21
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回楼上,我是希望能在当前可见的表中填入数据,就如你在填写发票的时候只需要根据发票本身的格式填内容,这里我也希望能这样,我提供一个表格,用户按照要求填完了就可以直接打印或保存起来
xwdd129
2005-10-21
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使用数据集,具体可看阿泰的示例教程,有完整的图片和代码:
创建不受数据库限制的报表 VB.Net 版本 -1
创建不受数据库限制的报表 VB.Net 版本 -2
http://babyt.cnblogs.com/archive/2005/03.html
-----------------------------------------------
用户只需要按照我事先设计好的报表填写相应的数据在报表中
>>>什么意思,要在表里直接填数据?????
lyb_abiandbel
2005-10-21
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水晶报表好象不能实现这个功能啊!
数据不能从报表界面到数据库的吧!
Hadoop集群性能调优实战:从原理到参数配置的完整指南
在大
数据
生态系统
中
,分布式存储与计算框架是处理海量
数据
的核心基础设施。其工作原理基于将
数据
分片存储与并行计算,通过资源统一调度来提升吞吐量。这项技术的核心价值在于,能够以横向扩展的方式,高效、稳定地处理PB级
数据
,并显著降低海量
数据
处理的硬件与运维成本。其典型应用场景包括企业级
数据
仓库、实时
数据
分析平台以及机器学习训练管道。本文将聚焦于Hadoop这一经典框架,深入探讨如何通过系统化的性能调优,解决
数据
倾斜与资源利用率低下等常见工程挑战,从而充分挖掘集群潜力,
实现
从“能用”到“好用”的跨越。
下一代hadoop(Mapreduce),YARN/MRv2
随着Hadoop的流行,其局限性也在一定程度体现,各大公司也在hadoop上做了很多修改,下面是雅虎对Hadoop下一代的重构计划。 回顾 海量
数据
业务
中
,使用数量少规模大的集群比使用数量多规模小集群的成本低。规模大的集群能处理大
数据
集,同时也能支持更多的任务和用户。 Apache Hadoop MapReduce框架大约能够支持4000台机器。下一代的Apache Hadoop
下一代Apache Hadoop MapReduce
下一代Apache Hadoop MapReduce 回顾 海量
数据
业务
中
,使用数量少规模大的集群比使用数量多规模小集群的成本低。规模大的集群能处理大
数据
集,同时也能支持更多的任务和用户。 Apache Hadoop MapReduce框架大约能够支持4000台机器。下一代的Apache Hadoop MapReduce框架会纳入一个通用的资源调度器,用户可以自定义每一个应用
程序
的...
Hadoop生态全景解析:从HDFS/YARN到Spark/Flink的工程本质
分布式
数据
处理是现代大
数据
平台的核心能力,其底层依赖于可靠的分布式存储与智能资源调度。HDFS通过多副本与心跳机制
实现
统计级高可用,YARN解耦计算与存储资源,为Spark、Flink等引擎提供统一调度基础。MapReduce定义了‘移动计算而非
数据
’的范式,Spark以内存计算优化迭代任务,Flink则通过事件时间与状态管理
实现
真正流批一体。HBase弥补HDFS随机读写短板,Kafka承担高吞吐
数据
管道角色,Hive作为SQL翻译层降低使用门槛。这些组件并非孤立工具,而是围绕
数据
生命周期协同演进的有机系
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