R数据导入/导出

R数据导入导出描述了在R本身或通过CRAN可用的包中提供的导入和导出功能。

R 语言的**数据导入与导出**挺重要的，毕竟数据一开始就要这些。R 为了不少工具和函数来轻松实现数据从各种格式的文件里导入或导出，像是 CSV、Excel、SPSS、SAS 和 Stata 等。你可以用内建函数来这些格式，还可以通过一些流行的包来简化过程。比如，使用read.csv()来导入 CSV 文件，或者用write.xlsx()来导出 Excel 文件。嗯，有了这些工具，你的数据会变得更加高效。对于新手来说，可以先从一些格式入手，逐步过渡到复杂的文件格式。别忘了，如果你有不同的数据格式需求，R 几乎都能搞定。不要怕犯错，操作几次就会熟悉了！

Sybase 数据导入导出 数据导出： 使用 select 语句查询需要导出的数据。 使用 output to 将查询结果输出到文件。 指定文件格式为 foxpro 或 ascii。 数据导入： 使用 input into 语句将数据导入到指定表。 指定数据源文件。 指定文件格式为 foxpro 或 ascii。

详细介绍了Oracle数据导入导出的操作技巧及步骤。

Oracle数据导出和导入时的实用技巧，可通过简单命令完成。

Oracle 的导入导出工具，还是老牌的 expdp/impdp 比较好用，尤其是你想批量迁移数据时，效率挺高，配置也清晰。命令行操作虽然有点古早感，但只要熟悉几个参数，基本就能应对大部分场景。 Oracle 的 expdp 导出逻辑结构，压缩比也不错，搭配 impdp 一起用，可以实现全库、单用户、甚至某几张表的数据迁移。嗯，挺灵活的。你还可以加点过滤条件，比如 INCLUDE 或 EXCLUDE，让导出的内容更精准。 如果你打算从 Oracle 迁移到 MySQL，也有现成的教程，比如这篇《从 Oracle 迁移到 MySQL 数据库迁移指南》，讲得挺细，适合第一次搞跨库迁移的同学。 还有

sqoop 其实挺好用的，主要用来做大数据的导入导出操作。如果你有需要频繁地将数据从数据库导入 Hadoop，或者相反地将 Hadoop 的数据导出到关系型数据库，sqoop 就能帮你节省不少时间和精力。使用起来也蛮，基本命令就能搞定，大部分场景下都不需要复杂的配置。例如，通过命令行，你可以直接将 MySQL 的数据导入 HDFS：sqoop import --connect jdbc:mysql://localhost/db_name --table table_name --username user --password pass --target-dir /user/hdfs/data

数据的导入与导出在ORACLE中具有重要意义。

在编写程序时，经常需要从外部导入数据或保存程序运行结果。使用save和load函数可以方便地实现数据的保存和加载。例如，使用save('FILENAME', 'VARIABLES')将内存中的变量保存到指定文件中，而load('FILENAME', 'VARIABLES')则可以加载之前保存的数据。另外，可以使用dlmread函数来导入具有固定分隔符的数据文件。这些方法可以帮助简化数据管理，提高程序的效率。