poi 大数据导入

一、poi 大数据导入

随着移动互联网的快速发展，越来越多的企业开始重视数据的收集和分析。在旅游行业中，景点（POI）大数据导入成为了一个重要的环节。景点数据的质量和准确性对于用户提供最佳的旅游体验至关重要。

POI大数据导入的意义

POI大数据导入不仅仅是简单的数据迁移和整合，更是对于企业未来发展方向的重要参考。通过对大量POI数据的导入和分析，企业可以更好地了解用户的需求和偏好，提升用户体验和服务质量。

POI大数据导入的挑战

然而，POI大数据导入也面临着诸多挑战，比如数据源的多样性、数据质量的保障、数据处理的效率等。如何解决这些挑战，是企业在进行POI大数据导入时需要认真思考的问题。

解决方案

为了更好地应对POI大数据导入的挑战，企业可以采取以下一些解决方案：

• 建立完善的数据清洗和预处理流程，确保导入的数据准确无误；
• 利用先进的数据分析工具和算法，对大量数据进行高效处理和分析；
• 定期对POI数据进行更新和维护，保证数据的时效性和准确性；
• 加强数据安全和隐私保护措施，确保用户数据的安全性。

结语

在当今信息化的时代，POI大数据导入已成为企业发展的必由之路。只有通过科学规划和有效实施，企业才能更好地利用POI大数据来提升竞争力和服务水平。

二、poi导入大数据

博客文章：如何使用poi导入大数据

随着大数据时代的到来，如何高效地导入大数据成为了许多企业和开发者面临的问题。POI作为一个流行的API，为我们提供了强大的数据读写能力，使得导入大数据变得更加容易。本文将介绍如何使用POI导入大数据。

POI简介

POI（Java Office API）是一个由Apache提供的一组Java类库，用于读写Microsoft Office文档，如Excel、Word等。通过POI，我们可以轻松地访问Excel文件中的数据，进行数据处理和分析。POI支持读取Excel 97-2003、.xlsx等多种格式的文件，同时提供了丰富的API供开发者使用。

导入大数据的流程

导入大数据一般需要以下步骤：读取文件、解析数据、存储数据。对于Excel文件，我们可以使用POI的API读取文件，解析数据并存储到数据库或内存中。具体流程如下：

• 使用POI的XSSF或HSSF类库读取Excel文件。
• 使用POI提供的API解析Excel文件中的数据。
• 将解析后的数据存储到数据库或内存中。

需要注意的是，在处理大数据时，我们需要考虑内存和性能问题。POI提供了多种优化方式，如分页读取、批量处理等，以降低内存占用和提高处理效率。

使用POI导入大数据的示例

以下是一个使用POI导入大数据的示例代码：

import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import org.apache.poi.ss.usermodel.Cell; import org.apache.poi.ss.usermodel.Row; import org.apache.poi.ss.usermodel.Sheet; import org.apache.poi.ss.usermodel.Workbook; import org.apache.poi.ss.usermodel.WorkbookFactory; public class ExcelImporter { public static void main(String[] args) { try { // 读取Excel文件 FileInputStream inputStream = new FileInputStream(new File("data.xlsx")); Workbook workbook = WorkbookFactory.create(inputStream); Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0); // 解析数据并存储到数据库或内存中 for (Row row : sheet) { // 处理每一行数据，例如插入到数据库中 // ... } // 关闭资源 workbook.close(); inputStream.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } }

在上述示例中，我们首先使用POI的类库读取Excel文件，然后逐行解析数据并存储到数据库或内存中。需要注意的是，在实际应用中，我们需要根据具体的数据格式和存储方式对代码进行相应的调整。

总结

使用POI导入大数据是一种高效且实用的方法。通过POI的API，我们可以轻松地读取Excel文件中的数据并进行数据处理和分析。同时，POI提供了多种优化方式，以降低内存占用和提高处理效率。在实际应用中，我们需要根据具体的数据格式和存储方式对代码进行相应的调整。

三、poi导入excel大数据

在当今互联网时代，数据被视为一种珍贵的资源，而大数据技术的应用已经渗透到各行各业。对于许多企业而言，通过对大数据进行分析和利用，可以发现潜在的商机和优化运营效率。而地理信息数据（POI）作为大数据中的一种重要形式，其导入和处理对企业意义重大。

POI导入Excel大数据的重要性

POI即Point of Interest的缩写，是指在地图上能够引起人们兴趣的点，比如餐厅、商店、景点等。将POI数据导入Excel中，可以帮助企业更好地管理和分析这些信息，从而为业务决策提供支持。在处理大数据时，将POI数据与其他数据结合使用，可以为企业带来更全面的视角和更深入的洞察。

POI导入Excel大数据，不仅可以帮助企业分析客户偏好和行为模式，还可以帮助企业确定市场需求、竞争对手分布等关键信息。随着行业竞争的日益激烈，企业需要利用数据来进行精准营销和业务优化，这就需要对大数据进行整合和分析，而POI数据的导入是这一过程中的关键一环。

如何实现POI导入Excel大数据

实现POI导入Excel大数据的过程并不复杂，关键在于选择合适的工具和方法。首先，企业需要收集和整理POI数据，可以通过地图服务提供商获取相关API，或者通过网络爬虫等方式抓取数据。接下来，将获取的数据导入Excel表格中，可以按照分类、地理位置等方式进行整理和标注。

一种常用的方法是利用Excel的数据透视表功能，可以对POI数据进行筛选、汇总和分析，帮助企业快速了解各个地区的POI分布情况，为市场研究和定位提供依据。除此之外，还可以通过Excel的图表功能，将POI数据可视化展示，更直观地呈现出数据之间的关联和趋势。

另外，企业还可以考虑使用专业的数据处理工具如Python、R等，通过编写脚本实现POI数据的自动导入和处理，提高工作效率的同时保证数据的准确性和完整性。这些工具不仅支持大规模数据处理，还可以结合机器学习和数据挖掘等技术，挖掘出隐藏在数据背后的商机和价值。

POI导入Excel大数据的应用场景

POI数据的导入与Excel大数据的结合，可以在许多行业中发挥重要作用。例如，在零售行业，企业可以通过分析不同地区的POI数据，确定新店选址和促销策略，提升销售效率和盈利能力。在旅游行业，可以根据景点和酒店等POI数据，为游客提供个性化的行程推荐和服务。

此外，在物流和供应链管理领域，POI数据的导入可以帮助企业优化配送路线和仓储布局，降低成本提高效率。在金融领域，通过分析银行网点和ATM等POI数据，可以为客户提供更便捷的理财服务和金融支持。

总的来说，POI导入Excel大数据不仅可以帮助企业更好地理解市场和客户，还可以为企业提供精细化运营和个性化服务的基础。随着大数据技术的不断发展和普及，相信POI数据的导入将在企业中扮演越来越重要的角色。

四、Java POI读取Excel文件，快速高效的数据导入

引言

在现代数字化时代，大量的数据需要进行导入和处理。Excel是最常见的办公软件之一，很多企业和个人都使用它来存储和管理数据。而Java POI库（即Apache POI）则是一个强大的Java库，用于处理Microsoft Office格式的文件。

什么是Java POI？

Java POI是一个开源的Java库，用于读取、写入和操作Microsoft Office格式的文件，其中包括Word文档、Excel文件和PowerPoint演示文稿。它提供了丰富的API，可以使我们以编程方式处理这些文件，实现数据的导入、导出和操作。

如何使用Java POI读取Excel文件

Java POI提供了一套易于使用的API，使我们可以轻松地读取Excel文件中的数据。下面是一些使用Java POI读取Excel文件的基本步骤：

1. 导入Java POI库的相关类和依赖。
2. 创建一个Workbook对象来表示Excel文件。
3. 选择要读取的工作表。
4. 遍历工作表中的每一行，并获取每一单元格中的数据。
5. 将数据保存到适当的数据结构中，如List或Map。

示例代码

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用Java POI读取Excel文件：

    
import org.apache.poi.ss.usermodel.*;

public class ExcelReader {
  public static void main(String[] args) {
    try {
      // 创建一个Workbook对象
      Workbook workbook = WorkbookFactory.create(new File("path/to/excelFile.xlsx"));
      
      // 选择要读取的工作表
      Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);
      
      // 遍历工作表中的每一行
      for (Row row : sheet) {
        // 遍历每一行中的每一单元格
        for (Cell cell : row) {
          // 获取单元格中的数据
          CellValue cellValue = evaluator.evaluate(cell);
          
          // 在这里处理单元格中的数据
          System.out.print(cellValue.getStringValue() + "\t");
        }
        System.out.println();
      }
      
      // 关闭Workbook对象
      workbook.close();
    } catch (IOException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }
}
    
  

总结

Java POI是一个功能强大的Java库，用于处理Microsoft Office格式的文件。通过使用Java POI，我们可以轻松地读取Excel文件中的数据，并将其导入到我们的应用程序中进行进一步的处理。这不仅提高了工作效率，还为我们提供了更多的数据分析和处理的可能性。

感谢阅读

感谢您阅读本篇文章，希望您对Java POI的Excel文件读取有了更好的理解。通过使用Java POI，您可以快速高效地导入大量的数据，提高您的工作效率和数据处理能力。

五、poi 大数据量导入

在当今互联网时代，随着各行各业对数据的需求不断增加，大数据技术应运而生。而众多企业或个人在数据处理过程中常常会遇到一些诸如 ***poi 大数据量导入*** 等挑战。本文将深入探讨在处理大数据量导入时的关键问题和解决方案。

什么是POI数据？

POI即Point of Interest的缩写，中文翻译为“兴趣点”。在地理信息系统（GIS）中，POI通常指地图上的特定位置，如商店、景点、餐厅等。在大数据领域，POI数据不仅包括位置信息，还可能涵盖业务信息、实时信息等多个维度的数据。

而对于企业来说，POI数据具有重要的商业价值，可以用于分析消费者行为、优化营销策略、提升服务质量等方面。

大数据量导入面临的挑战

随着数据规模的不断扩大，企业在进行 ***poi 大数据量导入*** 时往往会遇到一系列挑战。其中最常见的包括：

• 数据清洗和格式化：大规模POI数据往往存在格式不规范、字段不统一等问题，需要进行清洗和格式化才能保证数据质量。
• 数据存储和管理：海量POI数据需要有效的存储和管理方案，以确保数据的安全和高效访问。
• 数据导入效率：对于大规模POI数据，导入效率成为影响业务运行的关键因素，需要高效的导入策略。

解决大数据量导入的关键策略

针对上述挑战，企业可以采取一系列策略来优化 ***poi 大数据量导入*** 过程，提升数据处理效率和质量。

1. 数据清洗与预处理

在导入大数据量的POI数据之前，对数据进行清洗和预处理是至关重要的。通过清洗数据，去除重复项、缺失值等无效信息，可以提升数据质量并减少后续处理的复杂性。同时，对数据进行格式化处理，统一字段格式和单位，有利于后续数据存储和分析。

2. 数据存储与索引设计

针对大规模POI数据的存储需求，企业可以选择适合自身业务的数据存储方案。常用的包括关系型数据库、NoSQL数据库等。在设计数据存储结构时，合理利用索引可以加快数据查询速度，提高数据访问效率。

3. 数据导入优化策略

针对数据导入效率低下的问题，企业可以通过以下优化策略来提升 ***poi 大数据量导入*** 的速度和效率：

• 批量导入：将POI数据按批次导入数据库，避免一次性导入造成的性能瓶颈。
• 并行导入：采用并行处理技术，同时导入多个数据源，加快数据处理速度。
• 定时任务：将大数据导入过程定时化，避免对业务正常运行造成影响。

4. 数据质量监控与反馈

在POI大数据量导入过程中，数据质量的监控和反馈是至关重要的。企业可以通过建立监控系统，实时监测数据导入过程中的异常情况，并及时反馈给相关人员。同时，建立完善的反馈机制，收集用户反馈，及时调整导入策略和数据处理流程。

结语

综上所述，***poi 大数据量导入*** 是企业数据处理中的重要环节，需要企业高度重视并采取有效的策略来应对各种挑战。通过对POI数据的清洗、存储优化、导入策略优化等方式，可以提升数据处理效率和质量，为企业的业务发展提供有力支持。

六、java 导入大数据

Java 导入大数据

随着信息技术的不断发展，大数据已经成为当代社会中无法忽视的重要资源。大数据的处理和分析对于企业来说是至关重要的，它能够为企业提供重要的商业洞察和决策支持。而在处理大数据的过程中，Java作为一种广泛应用的编程语言，为导入大数据提供了强大的支持。

首先，要从外部数据源导入大数据，我们需要使用Java的一些特定类和库。其中，最常用的是Java的I/O类和Apache的Hadoop库。使用这些工具，我们可以将大数据从不同的来源导入到Java程序中进行处理。

使用Java I/O类导入大数据

Java的I/O类为我们提供了许多用于读写数据的方法和接口。通过使用这些类，我们可以从文件、网络或其他数据源中读取大量的数据，然后在Java程序中进行处理。

以读取文件为例，Java的FileInputStream类和BufferedReader类是常用的工具。我们可以使用FileInputStream类打开一个文件，然后使用BufferedReader类逐行读取文件中的数据。这样，我们就能够逐行读取大文件，并将其导入到Java程序中进行后续处理。

import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; public class ImportBigData { public static void main(String[] args) { try { FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream("data.txt"); BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(fileInputStream)); String line; while ((line = bufferedReader.readLine()) != null) { // 处理每一行数据的逻辑 } bufferedReader.close(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }

在上面的示例代码中，我们通过创建一个FileInputStream对象来打开文件，然后使用BufferedReader类逐行读取文件中的数据。通过遍历每一行数据，我们可以执行后续的数据处理操作。

使用Apache Hadoop库导入大数据

Apache Hadoop是一个广泛使用的开源大数据处理框架。它提供了用于处理和分析大量数据的各种工具和库。Java与Apache Hadoop的结合使得导入大数据变得更加高效和方便。

Hadoop提供了一种称为MapReduce的编程模型，该模型用于将大数据分为小块并在分布式环境下进行处理。通过使用Hadoop的MapReduce模型，我们可以将大量的数据块导入到Java程序中，并利用Hadoop的分布式计算能力进行并行处理。

以下是使用Hadoop的示例代码：

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.*;

public class ImportBigData {
    public static void main(String[] args) {
        try {
            Configuration conf = new Configuration();
            FileSystem fileSystem = FileSystem.get(conf);
            Path filePath = new Path("hdfs://localhost:9000/data.txt");
            FSDataInputStream inputStream = fileSystem.open(filePath);
            
            // 在这里进行数据处理
            
            inputStream.close();
            fileSystem.close();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

在上面的代码中，我们通过创建一个Configuration对象来配置Hadoop环境，然后使用FileSystem类来打开Hadoop文件系统中的文件。通过读取输入流，我们能够将大数据导入到Java程序中进行后续处理。在处理结束后，及时关闭输入流和文件系统连接。

总结

在处理大数据时，Java提供了许多强大的工具和库。使用Java的I/O类和Apache的Hadoop库，我们可以从外部数据源中导入大数据，并在Java程序中对其进行处理和分析。

无论是使用Java的I/O类还是结合Apache Hadoop来导入大数据，都需要合理地使用内存和资源，以确保程序的性能和稳定性。此外，我们还应该注意数据的有效性和数据安全问题，在导入大数据之前进行必要的数据预处理和身份验证。

对于那些需要处理大量数据的企业来说，掌握Java导入大数据的技巧是非常重要的。通过有效地导入和处理大数据，企业可以更好地进行商业决策，并获得竞争优势。

七、java数据高效导入

在当今信息化的社会中，数据处理已成为各行各业的重要组成部分。对于Java开发者来说，实现数据高效导入是一个常见且关键的任务。本文将探讨如何利用Java技术实现数据的高效导入，帮助开发者提高数据处理效率。

Java数据高效导入的重要性

在日常工作中，我们经常需要从各种数据源中导入数据到数据库或数据仓库中进行进一步处理和分析。如果数据导入过程效率低下，将导致数据处理任务耗时过长，影响整个系统的性能和稳定性。因此，实现数据高效导入对于提升系统的整体性能至关重要。

基于Java的数据导入方案

在Java领域，有许多成熟的库和框架可以帮助开发者实现数据高效导入的功能。其中，一些常用的技术包括：

• Spring Batch: Spring Batch是一个轻量级、全面的批处理框架，提供了强大的数据导入功能，能够有效处理大量数据的导入任务。
• JDBC: Java Database Connectivity（JDBC）是Java语言操作数据库的标准接口，通过JDBC可以快速高效地进行数据导入操作。
• Apache POI: Apache POI是一个用于读写Microsoft Office格式文件的Java库，可以帮助开发者处理Excel等格式的数据导入。

数据导入的性能优化

为了实现数据的高效导入，开发者需要注意一些性能优化的关键点，包括：

• 合理使用批处理：通过批处理的方式一次性处理多条数据，可以减少与数据库的交互次数，提升数据导入效率。
• 优化数据库连接：合理管理数据库连接池，避免频繁创建和销毁连接，减少连接的开销，提高数据导入速度。
• 使用合适的数据结构：选择合适的数据结构和算法可以在数据处理过程中减少资源消耗，提升处理效率。

实战案例分析

为了更好地理解Java数据高效导入的实现方式，下面通过一个简单的实战案例来演示如何利用Java技术实现数据导入功能。

案例背景

假设我们需要从一个CSV文件中读取数据，并将数据批量导入到MySQL数据库中。接下来，我们将通过Java代码实现这一功能。

代码示例

import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.SQLException; public class DataImporter { private static final String FILE_PATH = "data.csv"; private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase"; private static final String DB_USER = "username"; private static final String DB_PASSWORD = "password"; public static void main(String[] args) { try (Connection conn = DriverManager.getConnection(DB_URL, DB_USER, DB_PASSWORD); BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(FILE_PATH))) { String line; PreparedStatement pstmt = conn.prepareStatement("INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (?, ?)"); conn.setAutoCommit(false); while ((line = br.readLine()) != null) { String[] data = line.split(","); pstmt.setString(1, data[0]); pstmt.setString(2, data[1]); pstmt.addBatch(); } pstmt.executeBatch(); conn.commit(); } catch (SQLException | IOException e) { e.printStackTrace(); } } }

总结

通过本文的介绍，我们了解了在Java开发中实现数据高效导入的重要性以及一些实用的技术和优化方法。希望开发者们能够在实际工作中灵活运用这些知识，提升数据处理的效率和质量。

八、java poi 大数据量导出

在处理大数据量导出时，Java是一种强大的编程语言，而Apache POI则是Java中非常流行的用于操作Microsoft Office文档的开源库。结合Java和POI，可以高效地处理大规模数据导出的需求。

Java在大数据量处理中的优势

Java作为一种跨平台的编程语言，在处理大数据量导出时具有诸多优势。首先，Java具有良好的性能优势，可以高效地处理大规模数据操作。其次，Java拥有丰富的类库和工具，能够提供丰富的API支持，使得开发人员可以快速构建复杂的数据处理逻辑。

此外，Java的跨平台特性也使得它非常适合处理大数据量导出需求，开发的程序可以在各种操作系统上运行而不受限制。因此，将Java与Apache POI结合使用，可以充分发挥Java在大数据处理中的优势，实现高效稳定的数据导出功能。

Apache POI简介

Apache POI是Apache软件基金会的开源项目之一，用于处理Microsoft Office格式文件。它提供了对Word、Excel和PowerPoint等文件格式的读写操作，能够方便地操作这些常用的办公文档。

Apache POI支持各种常见的Office文档格式，包括XLS、XLSX、DOC和DOCX等，为开发人员提供了丰富的API接口和功能，使得操作Office文档变得简单而高效。

结合Java和POI实现大数据量导出

结合Java和Apache POI，可以实现高效处理大数据量的导出功能。通过POI提供的丰富API接口，可以轻松读取、写入和操作Excel文件，实现灵活多样的数据处理需求。

在处理大数据量导出时，需要注意一些优化技巧，例如批量写入数据、使用合适的缓冲机制等，以确保程序在处理大规模数据时能够保持高效稳定的性能表现。

另外，结合Java中多线程的特性，可以进一步提升数据处理的效率，将数据导出任务分解成多个子任务并行处理，从而加快导出速度，提高系统的响应能力。

总结

综上所述，Java作为一种强大的编程语言，结合Apache POI这一强大的Office文档处理库，可以实现高效处理大数据量导出的需求。通过合理的设计和优化，开发人员可以充分发挥Java和POI在数据处理中的优势，实现稳定、高效的数据导出功能。

在实际项目中，合理运用Java和POI，针对大数据量导出的需求进行优化和调整，将有助于提升系统的性能和用户体验，为企业的业务发展提供了强有力的支持。

九、Java导入Excel，实现快速数据导入

简介

在日常工作和开发中，许多情况下需要将大量数据从Excel表格中导入到Java应用程序中。本文将介绍如何使用Java编程语言来实现快速、高效地导入Excel数据。

背景

Excel是一种常用的电子表格文件格式，广泛应用于数据存储和共享。在许多业务场景下，从Excel中导入数据是一项常见的任务。由于手动输入数据费时费力，容易出错，因此使用Java程序实现自动导入Excel数据成为了一个重要需求。

实现步骤

1. 准备工作：下载并导入Apache POI库

为了在Java中操作Excel文件，我们需要使用Apache POI库。可以从Apache POI官方网站上下载并导入所需的JAR文件。

2. 创建Java类和方法

首先，在Java项目中创建一个新的Java类，命名为ExcelImporter。然后在ExcelImporter类中添加一个名为importData的方法。该方法的作用是读取Excel文件并将数据导入到Java应用程序中。

3. 读取Excel文件

使用Apache POI库提供的API，可以轻松地读取Excel文件。首先，创建一个Workbook对象来代表Excel文件。然后，使用Workbook对象的getSheet方法获取Excel文件中的工作表。

4. 解析Excel数据

遍历工作表中的每一行，并通过调用Cell对象的getValue方法来获取Excel单元格中的数据。将解析的数据保存到Java对象中，以便后续处理。

5. 导入数据

将解析后的数据存储到数据库或执行其他操作，实现数据的导入。这一步可以根据具体业务需求来进行扩展。

示例代码

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Java导入Excel数据：

    
    import org.apache.poi.ss.usermodel.*;
    import org.apache.poi.xssf.usermodel.*;

    public class ExcelImporter {
        public void importData(String filePath) {
            try {
                Workbook workbook = new XSSFWorkbook(new FileInputStream(filePath));
                Sheet sheet = workbook.getSheetAt(0);
                for (Row row : sheet) {
                    for (Cell cell : row) {
                        String cellValue = cell.getStringCellValue();
                        // 处理单元格数据
                    }
                }
                // 导入数据到数据库或其他操作
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
    
  

总结

通过使用Java编程语言和Apache POI库，我们可以轻松地实现Excel数据的导入。这种方法不仅可以提高工作效率，还可以减少错误。希望本文对你在日常工作中导入Excel数据有所帮助。

感谢阅读

感谢您阅读本文，希望通过本文的内容，您能够掌握Java导入Excel数据的方法，并在实际项目中获得实践经验。

十、excel表格数据导入java项目中？

代码如下： import java.io.*; import jxl.*; import jxl.write.*; public class CreateXLS { public static void main(String args[]) { try { //打开文件 WritableWorkbook book= Workbook.createWorkbook(new File("测试.xls")); //生成名为“第一页”的工作表，参数0表示这是第一页 WritableSheet sheet=book.createSheet("第一页",0); //在Label对象的构造子中指名单元格位置是第一列第一行(0,0) //以及单元格内容为test Label label=new Label(0,0,"test"); //将定义好的单元格添加到工作表中 sheet.addCell(label); /*生成一个保存数字的单元格 必须使用Number的完整包路径，否则有语法歧义 单元格位置是第二列，第一行，值为789.123*/

jxl.write.Number

number = new jxl.write.Number(1,0,789.123); sheet.addCell(number); //写入数据并关闭文件 book.write(); book.close(); }catch(Exception e) { System.out.println(e); } } }