❶ 請教MS sql Server 2008 大數據處理方案
話說本來我的電腦有個2000的資料庫，去年我在那個電腦上新裝了一個2005的資料庫。前不久我買了台新電腦，裝了資料庫2008 將在舊電腦上的一個資料庫附加到了2008上面。做完項目，將資料庫傳到空間時，空間資料庫是2000的，報錯說我的資料庫是2005的 現在我想把我的資料庫轉成2000，但是我的2008資料庫的腳本向導裡面沒有轉成2000這個選項，2005的版本又附加不上去。 關於這個問題，上網請教了網友，真實人多力量大，給出了一系列答案，下面就為大家整理的內容，希望可以幫助大家解決SQLServer資料庫從高版本降級到低版本的問題。 網友DBA_Huangzj 給出的解決方法： 步驟1： 步驟2： 步驟3：把腳本拖到2000的查詢分析器界面，然後點運行，2000以前的我不清楚，但是從2000開始的所有SQLServer版本F5都是運行的意思....你不會沒用過SQLServer吧？生成完之後 。 步驟4：按照我文章中的那個步驟的截圖打開導入導出工具，然後一直點下去，注意在【目標伺服器】那裡填寫2000的那個實例名，然後到這個地方全選，再點下一步。 步驟5：點完成。 然後基本上就完事了。 但是這里注意，因為你從2008直接降到2000，跨度很大，而且2000~2005是個大跨越，多處很多兼容性的問題，所以不排除你在生成腳本及導數據的時候會存在報錯（並且可能性比較大！），如果有，那你要手動去除那些報錯的，然後記下來，繼續運行不報錯的，最後再手動創建那個報錯的。 補充一句，比較穩妥的辦法是在生成腳本時，先生成表的，也就是在步驟2中的【選擇對象】那裡選表，然後生成腳本，成功了，再生成其他比如存儲過程等。 以上就是本文的全部內容，謝謝網友的分享，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
❷ mysql5.5與sql server 2008 處理大量數據哪個好
這個和 it 預算有關
如果有錢 那麼 sql2008
如果預算有限 那麼 mysql
畢竟 資料庫 處理 大量數據時候的效率.
依賴很多東西.
例如:
CPU 處理速度 （ 計算得快， 某些查詢處理就快啊）
內存大小 ( 內存多了， 可以設置一些 Cache ， 某些查詢就不必訪問磁碟了， 直接內存裡面處理掉 )
磁碟I/O ( 這個要看 數據重要性了， RAID 5 還是 10 什麼的。 )
網路 ( 區域網內的話， 現在這個應該不會是 瓶頸了。 )
也就是如果預算充足， 那麼 硬體買好的， 軟體嘛 Windows Server , SQL Server。
如果預算不是很多， 那麼硬體買一般的， 軟體嘛 Linux Server + MySQL
==========
如果說是 同樣的硬體配置+操作系統， 非要說 SQL Server 好 還是 MySQL 好嘛...
那還是 SQL Server 配置起來方便， 容易使用。
❸ .Net+SqlServer 怎麼解決 大數據量 高並發問題
數據分表 分頁獲取 緩存 擴大伺服器內存及CPU數量 也就這些了 沒別的辦法了
再就是做集群伺服器 或者 CDN節點分發
❹ 大數據雲計算好不好學習
說一下大數據的四個典型的特徵：
數據量大；
數據類型繁多，（結構化、非結構化文本、日誌、視頻、圖片、地理位置等）；
商業價值高，但需要在海量數據之上，通過數據分析與機器學習快速的挖掘出來；
處理時效性高，海量數據的處理需求不再局限在離線計算當中。
第一章：Hadoop
在大數據存儲和計算中Hadoop可以算是開山鼻祖，現在大多開源的大數據框架都依賴Hadoop或者與它能很好的兼容。
關於Hadoop，你至少需要搞清楚這些是什麼：
自己學會如何搭建Hadoop，先讓它跑起來。建議先使用安裝包命令行安裝，不要使用管理工具安裝。現在都用Hadoop 2.0。
目錄操作命令；上傳、下載文件命令；提交運行MapRece示常式序；打開Hadoop WEB界面，查看Job運行狀態，查看Job運行日誌。知道Hadoop的系統日誌在哪裡。
以上完成之後，就應該去了解他們的原理了：
MapRece：如何分而治之；HDFS：數據到底在哪裡，究竟什麼才是副本；
Yarn到底是什麼，它能幹什麼；NameNode到底在幹些什麼；Resource Manager到底在幹些什麼；
如果有合適的學習網站，視頻就去聽課，如果沒有或者比較喜歡書籍，也可以啃書。當然最好的方法是先去搜索出來這些是干什麼的，大概有了概念之後，然後再去聽視頻。
第二章：更高效的WordCount
在這里，一定要學習SQL，它會對你的工作有很大的幫助。
就像是你寫（或者抄）的WordCount一共有幾行代碼？但是你用SQL就非常簡單了，例如：
SELECT word,COUNT(1) FROM wordcount GROUP BY word；
這便是SQL的魅力，編程需要幾十行，甚至上百行代碼，而SQL一行搞定；使用SQL處理分析Hadoop上的數據，方便、高效、易上手、更是趨勢。不論是離線計算還是實時計算，越來越多的大數據處理框架都在積極提供SQL介面。
另外就是SQL On Hadoop之Hive於大數據而言一定要學習的。
什麼是Hive？
官方解釋如下：The Apache Hive data warehouse software facilitates reading, writing, and managing large datasets residing in distributed storage and queried using SQL syntax。
為什麼說Hive是數據倉庫工具，而不是資料庫工具呢？
有的朋友可能不知道數據倉庫，數據倉庫是邏輯上的概念，底層使用的是資料庫，數據倉庫中的數據有這兩個特點：最全的歷史數據（海量）、相對穩定的；所謂相對穩定，指的是數據倉庫不同於業務系統資料庫，數據經常會被更新，數據一旦進入數據倉庫，很少會被更新和刪除，只會被大量查詢。而Hive，也是具備這兩個特點，因此，Hive適合做海量數據的數據倉庫工具，而不是資料庫工具。
了解了它的作用之後，就是安裝配置Hive的環節，當可以正常進入Hive命令行是，就是安裝配置成功了。
了解Hive是怎麼工作的
學會Hive的基本命令：
創建、刪除表；載入數據到表；下載Hive表的數據；
MapRece的原理（還是那個經典的題目，一個10G大小的文件，給定1G大小的內存，如何使用Java程序統計出現次數最多的10個單詞及次數）；
HDS讀寫數據的流程；向HDFS中PUT數據；從HDFS中下載數據；
自己會寫簡單的MapRece程序，運行出現問題，知道在哪裡查看日誌；
會寫簡單的Select、Where、group by等SQL語句；
Hive SQL轉換成MapRece的大致流程；
Hive中常見的語句：創建表、刪除表、往表中載入數據、分區、將表中數據下載到本地；
從上面的學習，你已經了解到，HDFS是Hadoop提供的分布式存儲框架，它可以用來存儲海量數據，MapRece是Hadoop提供的分布式計算框架，它可以用來統計和分析HDFS上的海量數據，而Hive則是SQL On Hadoop，Hive提供了SQL介面，開發人員只需要編寫簡單易上手的SQL語句，Hive負責把SQL翻譯成MapRece，提交運行。
此時，你的」大數據平台」是這樣的：那麼問題來了，海量數據如何到HDFS上呢？
第三章：數據採集
把各個數據源的數據採集到Hadoop上。
3.1 HDFS PUT命令
這個在前面你應該已經使用過了。put命令在實際環境中也比較常用，通常配合shell、python等腳本語言來使用。建議熟練掌握。
3.2 HDFS API
HDFS提供了寫數據的API，自己用編程語言將數據寫入HDFS，put命令本身也是使用API。
實際環境中一般自己較少編寫程序使用API來寫數據到HDFS，通常都是使用其他框架封裝好的方法。比如：Hive中的INSERT語句，Spark中的saveAsTextfile等。建議了解原理，會寫Demo。
3.3 Sqoop
Sqoop是一個主要用於Hadoop/Hive與傳統關系型資料庫，Oracle、MySQL、SQLServer等之間進行數據交換的開源框架。就像Hive把SQL翻譯成MapRece一樣，Sqoop把你指定的參數翻譯成MapRece，提交到Hadoop運行，完成Hadoop與其他資料庫之間的數據交換。
自己下載和配置Sqoop（建議先使用Sqoop1，Sqoop2比較復雜）。了解Sqoop常用的配置參數和方法。
使用Sqoop完成從MySQL同步數據到HDFS；使用Sqoop完成從MySQL同步數據到Hive表；如果後續選型確定使用Sqoop作為數據交換工具，那麼建議熟練掌握，否則，了解和會用Demo即可。
3.4 Flume
Flume是一個分布式的海量日誌採集和傳輸框架，因為「採集和傳輸框架」，所以它並不適合關系型資料庫的數據採集和傳輸。Flume可以實時的從網路協議、消息系統、文件系統採集日誌，並傳輸到HDFS上。
因此，如果你的業務有這些數據源的數據，並且需要實時的採集，那麼就應該考慮使用Flume。
下載和配置Flume。使用Flume監控一個不斷追加數據的文件，並將數據傳輸到HDFS；Flume的配置和使用較為復雜，如果你沒有足夠的興趣和耐心，可以先跳過Flume。
3.5 阿里開源的DataX
現在DataX已經是3.0版本，支持很多數據源。
第四章：把Hadoop上的數據搞到別處去
Hive和MapRece進行分析了。那麼接下來的問題是，分析完的結果如何從Hadoop上同步到其他系統和應用中去呢？其實，此處的方法和第三章基本一致的。
HDFS GET命令：把HDFS上的文件GET到本地。需要熟練掌握。
HDFS API：同3.2.
Sqoop：同3.3.使用Sqoop完成將HDFS上的文件同步到MySQL；使用Sqoop完成將Hive表中的數據同步到MySQL。
如果你已經按照流程認真完整的走了一遍，那麼你應該已經具備以下技能和知識點：
知道如何把已有的數據採集到HDFS上，包括離線採集和實時採集；
知道sqoop是HDFS和其他數據源之間的數據交換工具；
知道flume可以用作實時的日誌採集。
從前面的學習，對於大數據平台，你已經掌握的不少的知識和技能，搭建Hadoop集群，把數據採集到Hadoop上，使用Hive和MapRece來分析數據，把分析結果同步到其他數據源。
接下來的問題來了，Hive使用的越來越多，你會發現很多不爽的地方，特別是速度慢，大多情況下，明明我的數據量很小，它都要申請資源，啟動MapRece來執行。
第五章：SQL
其實大家都已經發現Hive後台使用MapRece作為執行引擎，實在是有點慢。因此SQL On Hadoop的框架越來越多，按我的了解，最常用的按照流行度依次為SparkSQL、Impala和Presto.這三種框架基於半內存或者全內存，提供了SQL介面來快速查詢分析Hadoop上的數據。
我們目前使用的是SparkSQL，至於為什麼用SparkSQL，原因大概有以下吧：使用Spark還做了其他事情，不想引入過多的框架；Impala對內存的需求太大，沒有過多資源部署。
5.1 關於Spark和SparkSQL
什麼是Spark，什麼是SparkSQL。
Spark有的核心概念及名詞解釋。
SparkSQL和Spark是什麼關系，SparkSQL和Hive是什麼關系。
SparkSQL為什麼比Hive跑的快。
5.2 如何部署和運行SparkSQL
Spark有哪些部署模式？
如何在Yarn上運行SparkSQL？
使用SparkSQL查詢Hive中的表。Spark不是一門短時間內就能掌握的技術，因此建議在了解了Spark之後，可以先從SparkSQL入手，循序漸進。
關於Spark和SparkSQL，如果你認真完成了上面的學習和實踐，此時，你的」大數據平台」應該是這樣的。
第六章：數據多次利用
請不要被這個名字所誘惑。其實我想說的是數據的一次採集、多次消費。
在實際業務場景下，特別是對於一些監控日誌，想即時的從日誌中了解一些指標（關於實時計算，後面章節會有介紹），這時候，從HDFS上分析就太慢了，盡管是通過Flume採集的，但Flume也不能間隔很短就往HDFS上滾動文件，這樣會導致小文件特別多。
為了滿足數據的一次採集、多次消費的需求，這里要說的便是Kafka。
關於Kafka：什麼是Kafka？Kafka的核心概念及名詞解釋。
如何部署和使用Kafka：使用單機部署Kafka，並成功運行自帶的生產者和消費者例子。使用Java程序自己編寫並運行生產者和消費者程序。Flume和Kafka的集成，使用Flume監控日誌，並將日誌數據實時發送至Kafka。
如果你認真完成了上面的學習和實踐，此時，你的」大數據平台」應該是這樣的。
這時，使用Flume採集的數據，不是直接到HDFS上，而是先到Kafka，Kafka中的數據可以由多個消費者同時消費，其中一個消費者，就是將數據同步到HDFS。
如果你已經認真完整的學習了以上的內容，那麼你應該已經具備以下技能和知識點：
為什麼Spark比MapRece快。
使用SparkSQL代替Hive，更快的運行SQL。
使用Kafka完成數據的一次收集，多次消費架構。
自己可以寫程序完成Kafka的生產者和消費者。
從前面的學習，你已經掌握了大數據平台中的數據採集、數據存儲和計算、數據交換等大部分技能，而這其中的每一步，都需要一個任務（程序）來完成，各個任務之間又存在一定的依賴性，比如，必須等數據採集任務成功完成後，數據計算任務才能開始運行。如果一個任務執行失敗，需要給開發運維人員發送告警，同時需要提供完整的日誌來方便查錯。
第七章：越來越多的分析任務
不僅僅是分析任務，數據採集、數據交換同樣是一個個的任務。這些任務中，有的是定時觸發，有點則需要依賴其他任務來觸發。當平台中有幾百上千個任務需要維護和運行時候，僅僅靠crontab遠遠不夠了，這時便需要一個調度監控系統來完成這件事。調度監控系統是整個數據平台的中樞系統，類似於AppMaster，負責分配和監控任務。
7.1 Apache Oozie
Oozie是什麼？有哪些功能？
Oozie可以調度哪些類型的任務（程序）？
Oozie可以支持哪些任務觸發方式？
安裝配置Oozie。
7.2 其他開源的任務調度系統
Azkaban，light-task-scheler，Zeus，等等。另外，我這邊是之前單獨開發的任務調度與監控系統，具體請參考《大數據平台任務調度與監控系統》。
第八章：我的數據要實時
在第六章介紹Kafka的時候提到了一些需要實時指標的業務場景，實時基本可以分為絕對實時和准實時，絕對實時的延遲要求一般在毫秒級，准實時的延遲要求一般在秒、分鍾級。對於需要絕對實時的業務場景，用的比較多的是Storm，對於其他准實時的業務場景，可以是Storm，也可以是Spark Streaming。當然，如果可以的話，也可以自己寫程序來做。
8.1 Storm
什麼是Storm？有哪些可能的應用場景？
Storm由哪些核心組件構成，各自擔任什麼角色？
Storm的簡單安裝和部署。
自己編寫Demo程序，使用Storm完成實時數據流計算。
8.2 Spark Streaming
什麼是Spark Streaming，它和Spark是什麼關系？
Spark Streaming和Storm比較，各有什麼優缺點？
使用Kafka + Spark Streaming，完成實時計算的Demo程序。
至此，你的大數據平台底層架構已經成型了，其中包括了數據採集、數據存儲與計算（離線和實時）、數據同步、任務調度與監控這幾大模塊。接下來是時候考慮如何更好的對外提供數據了。
第九章：數據要對外
通常對外（業務）提供數據訪問，大體上包含以下方面。
離線：比如，每天將前一天的數據提供到指定的數據源（DB、FILE、FTP）等；離線數據的提供可以採用Sqoop、DataX等離線數據交換工具。
實時：比如，在線網站的推薦系統，需要實時從數據平台中獲取給用戶的推薦數據，這種要求延時非常低（50毫秒以內）。根據延時要求和實時數據的查詢需要，可能的方案有：HBase、Redis、MongoDB、ElasticSearch等。
OLAP分析：OLAP除了要求底層的數據模型比較規范，另外，對查詢的響應速度要求也越來越高，可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL、Kylin。如果你的數據模型比較規模，那麼Kylin是最好的選擇。
即席查詢：即席查詢的數據比較隨意，一般很難建立通用的數據模型，因此可能的方案有：Impala、Presto、SparkSQL。
這么多比較成熟的框架和方案，需要結合自己的業務需求及數據平台技術架構，選擇合適的。原則只有一個：越簡單越穩定的，就是最好的。
❺ 常用的大數據分析軟體有哪些
大數據行業因為數據量巨大的特點，傳統的工具已經難以應付，因此就需要我們使用更為先進的現代化工具，以下是幾款常用軟體：1、思邁特軟體Smartbi大數據分析平台：定位為一站式滿足所有用戶全面需求場景的大數據分析平台。它融合了BI定義的所有階段，對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據分析平台，進行加工處理、分析挖掘和可視化展現；滿足所有用戶的各種數據分析應用需求，如大數據分析、可視化分析、探索式分析、企業報表平台、應用分享等等。
2、HPCC，（高性能計算與通信）的縮寫。1993年，由美國科學、工程、技術聯邦協調理事會向國會提交了「重大挑戰項目：高性能計算與通信」的報告，也就是被稱為HPCC計劃的報告，即美國總統科學戰略項目，其目的是通過加強研究與開發解決一批重要的科學與技術挑戰問題。
2、Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。Hadoop是可靠的，因為它假設計算元素和存儲會失敗，因此它維護多個工作數據副本，確保能夠針對失敗的節點重新分布處理。
數據分析工具靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求
❻ 企業如何進行大數據分析
1、數據存儲和管理
MySQL資料庫：部門和Internet公司通常使用MySQL存儲數據，優點是它是免費的，並且性能，穩定性和體系結構也都比較好。
SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商業智能功能，可為中小型企業提供數據管理，存儲，數據報告和數據分析。
DB2和Oracle資料庫是大型資料庫，適用於擁有大量數據資源的企業。
2、數據清理類
EsDataClean是一種在線數據清理工具，不管是規則定義還是流程管理都無需編寫sql或代碼，通過圖形化界面進行簡單配置即可，使得非技術用戶也能對定義過程和定義結果一目瞭然。
3、數據分析挖掘
豌豆DM更適合初學者。它易於操作且功能強大。它提供了完整的可視化建模過程，從訓練數據集選擇，分析索引欄位設置，挖掘演算法，參數配置，模型訓練，模型評估，比較到模型發布都可以通過零編程和可視化配置操作，可以輕松簡便地完成。
4.數據可視化類
億信ABI是具有可視化功能的代表性工具。當然，它不僅是可視化工具，而且還是集數據分析、數據挖掘和報表可視化的一站式企業級大數據分析工具。
關於企業如何進行大數據分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
❼ SQLSERVER大資料庫解決方案
在微軟的大數據解決方案中，數據管理是最底層和最基礎的一環。
靈活的數據管理層，可以支持所有數據類型，包括結構化、半結構化和非結構化的靜態或動態數據。
在數據管理層中主要包括三款產品：SQLServer、SQLServer並行數據倉庫和
Hadoop on Windows。
針對不同的數據類型，微軟提供了不同的解決方案。
具體來說，針對結構化數據可以使用SQLServer和SQLServer並行數據倉庫處理。
非結構化數據可以使用Windows Azure和WindowsServer上基於Hadoop的發行版本處理;而流數據可以使用SQLServerStreamInsight管理，並提供接近實時的分析。
1、SQLServer。去年發布的SQLServer2012針對大數據做了很多改進，其中最重要的就是全面支持Hadoop，這也是SQLServer2012與SQLServer2008最重要的區別之一。今年年底即將正式發布的SQLServer2014中，SQLServer進一步針對大數據加入內存資料庫功能，從硬體角度加速數據的處理，也被看為是針對大數據的改進。
2、SQLServer並行數據倉庫。並行數據倉庫(Parallel Data Warehouse Appliance，簡稱PDW)是在SQLServer2008 R2中推出的新產品，目前已經成為微軟主要的數據倉庫產品，並將於今年發布基於SQLServer2012的新款並行數據倉庫一體機。SQLServer並行數據倉庫採取的是大規模並行處理(MPP)架構，與傳統的單機版SQLServer存在著根本上的不同，它將多種先進的數據存儲與處理技術結合為一體，是微軟大數據戰略的重要組成部分。
3、Hadoop on Windows。微軟同時在Windows Azure平台和WindowsServer上提供Hadoop，把Hadoop的高性能、高可擴展與微軟產品易用、易部署的傳統優勢融合到一起，形成完整的大數據解決方案。微軟大數據解決方案還通過簡單的部署以及與Active Directory和System Center等組件的集成，為Hadoop提供了Windows的易用性和可管理性。憑借Windows Azure上基於Hadoop的服務，微軟為其大數據解決方案在雲端提供了靈活性。
❽ 常見的大數據分析工具有哪些
大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。
首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。
1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。
2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。
3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;
接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。
1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。
2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。
第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;
1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;
2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。
最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。
1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。
2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;
3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash