Разработка приложения для обработки больших данных, как вы описали, требует тщательного выбора технологий и языков программирования, которые позволят эффективно работать с большими объемами информации и обеспечат хороший пользовательский интерфейс.
### Выбор технологии
1. **Язык программирования**:
- **Python**:
- Отличный выбор для обработки данных благодаря библиотекам, таким как `pandas` для манипуляции данными, `Dask` или `Vaex` для работы с большими наборами данных, `json` и `csv` для работы с файлами.
- Простота в разработке и высокая производительность для прототипирования.
- **Java / Scala**:
- Применимы, если вы хотите интегрировать приложение с большим объемом данных в экосистеме Hadoop или Spark.
- Apache Spark — мощный инструмент для обработки больших объемов данных; может работать с данными в реальном времени.
2. **Платформа**:
- **Веб-приложение**:
- Эффективно для взаимодействия с пользователями. Можно использовать фреймворки, такие как Flask или Django для Python, для создания API и пользовательского интерфейса.
- **Десктопное приложение**:
- Можно использовать библиотеки для создания графического интерфейса: PyQt или Tkinter для Python.
### Архитектура приложения
1. **Импорт данных**:
- Пользователь загружает файлы (`.txt`, `.csv`, `.json`).
- Приложение читает файл и извлекает данные. Использование библиотек для обработки данных (например, `pandas`) для чтения различного формата.
2. **Предварительный просмотр**:
- Отображение первых 10-100 строк загруженного файла.
- Если заголовки отсутствуют, приложение должно предложить пользователю ввести их.
3. **Манипуляция данными**:
- Визуальный интерфейс для выбора необходимых колонок и фильтрации данных.
- Нормализация данных (преобразование в единый формат).
4. **Экспорт данных**:
- Формирование CSV-файла с выбранными колонками и данными.
- Возможность выбора, где сохранять результат, и просмотр итогового набора строк перед экспортом.
### Примерные технологии и инструменты
- **Back-end**:
- `Flask` (Python) для создания API.
- `pandas` или `Dask` для обработки данных.
- **Front-end**:
- `React` или `Vue.js` для создания интерактивного пользовательского интерфейса.
- `Bootstrap` или `Tailwind CSS` для стилизации.
- **База данных**:
- `PostgreSQL` для хранения и работы с данными.
### Заключение
Соблюдая эти рекомендации, вы сможете создать приложение для обработки больших данных, которое будет эффективно работать даже с объемом более 100 ГБ, предоставляя пользователям удобство в выборе и нормализации данных перед их экспортом в PostgreSQL. Python с библиотеками для обработки данных выглядит как наиболее подходящий выбор благодаря своей простоте, мощным инструментам для работы с данными и высокой производительности.