本发明涉及数据处理，具体为一种基于海量数据处理生成文档的方法。
背景技术：
：：1、当前存在三种常用的获取数据的方案：访问上游模块数据、查询后端接口、查询数据库，在生成多种格式的文档(如ppt、pdf)时，现有的技术通常采用直接访问上游模块数据的方式；2、直接访问上游数据，一般是通过对hashdatatable进行复杂查询，遍历hashdatatable，并结合dictionary、map等数据结构作为分步缓存来实现文档的处理和生成，虽然这种方案相对容易实现，但效率较低，针对上述问题，发明人提出一种基于海量数据处理生成文档的方法用于解决上述问题。技术实现思路1、为了解决现有的技术采用直接访问上游模块数据的方式而导致文档处理和生成的效率低的问题；本发明的目的在于提供一种基于海量数据处理生成文档的方法。2、为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：一种基于海量数据处理生成文档的方法，包括以下步骤：3、s1、优化算法和数据结构：选择适当的算法和数据结构，以在处理大规模数据时减少时间和空间复杂度；4、s2、合理利用并行处理：利用多线程或并行计算技术，将任务划分成较小的子任务，并行处理，提高处理效率；5、s3、注意资源管理：尽量减少内存或其他资源的使用，避免频繁的资源申请和释放，提高程序的运行效率，利用documentuntils算法文档技术加快数据处理和文档生成的速度。6、优选地，在s2中，提供多线程和并行计算的支持，可以将任务分解成多个子任务并行处理，使用并行计算库，简化并行化代码的编写，并自动处理线程管理、负载均衡和同步等问题，充分利用多核处理器和分布式环境的优势，提高处理效率。7、优选地，在s3中，利用documentuntils算法文档技术，通过缓存技术进行缓存数据。8、优选地，在s3中，将程序分解为多个独立的模块，每个模块负责特定的任务或功能，当需要添加新的功能或修改现有功能时，只需修改相关模块而不影响其他模块，提高了代码的可维护性和可扩展性，使用接口和抽象类定义通用的行为和约束，使得代码能够适应不同的实现，通过接口和抽象类，可以实现松耦合的设计，方便替换和扩展具体的实现类。9、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：10、1、本发明中，基于海量数据处理生成文档报告的技术，海量数据处理生成文档报告的技术可以应用于许多领域，包括商业分析、科学研究、金融风险评估等，通过这种技术，可以更高效地处理大量数据，减轻网络和服务端的负载；11、2、本发明中，海量数据处理技术能够利用并行计算和分布式计算等方法，将数据处理任务划分成多个小任务，在多个计算资源上同时执行，从而加快数据处理的速度，这有助于提高整体执行效率，加快对数据的计算和分析，此外，海量数据处理技术能够生成详细的文档报告，记录代码的执行过程和结果，便于后续的跟踪和调试，用户可以根据报告中的信息，追踪代码的执行路径，找到潜在的问题和错误，并进行快速修复，这有助于提高代码的质量和稳定性；12、3、本发明中，通过查询、统计和对比不同类型的报告，用户可以更方便地进行数据的分析和决策，可以使用查询功能来查询特定的数据集，进行统计分析，找到数据中的模式和趋势，同时，还可以对比不同类型的报告，发现其中的差异和规律，进一步优化数据处理的过程和结果；13、4、本发明中，海量数据处理生成文档报告的技术在提高执行效率、减轻网络和服务端负载、跟踪调试代码执行过程以及方便用户进行查询统计对比等方面都具有重要的应用价值，通过合理的应用和运用，可以为各行各业提供更高效、准确和可靠的数据处理解决方案。技术特征：1.一种基于海量数据处理生成文档的方法，其特征在于，包括以下步骤：2.如权利要求1所述的一种基于海量数据处理生成文档的方法，其特征在于，在s2中，提供多线程和并行计算的支持，可以将任务分解成多个子任务并行处理，使用并行计算库，简化并行化代码的编写，并自动处理线程管理、负载均衡和同步等问题，充分利用多核处理器和分布式环境的优势，提高处理效率。3.如权利要求1所述的一种基于海量数据处理生成文档的方法，其特征在于，在s3中，利用documentuntils算法文档技术，通过缓存技术进行缓存数据。4.如权利要求1所述的一种基于海量数据处理生成文档的方法，其特征在于，在s3中，将程序分解为多个独立的模块，每个模块负责特定的任务或功能，当需要添加新的功能或修改现有功能时，只需修改相关模块而不影响其他模块，提高了代码的可维护性和可扩展性，使用接口和抽象类定义通用的行为和约束，使得代码能够适应不同的实现，通过接口和抽象类，可以实现松耦合的设计，方便替换和扩展具体的实现类。技术总结本发明公开一种基于海量数据处理生成文档的方法，涉及数据处理
技术领域：
：；而本发明包括S1优化算法和数据结构、S2合理利用并行处理、S3注意资源管理；本发明中，海量数据处理技术能够利用并行计算和分布式计算等方法，将数据处理任务划分成多个小任务，在多个计算资源上同时执行，从而加快数据处理的速度，这有助于提高整体执行效率，加快对数据的计算和分析，此外，海量数据处理技术能够生成详细的文档报告，记录代码的执行过程和结果，便于后续的跟踪和调试，用户可以根据报告中的信息，追踪代码的执行路径，找到潜在的问题和错误，并进行快速修复，这有助于提高代码的质量和稳定性。技术研发人员：胡志宏,辛琳,李好,胡堂林受保护的技术使用者：江苏道达智能科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/2/19