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word文檔打不開，提示文件轉換，請選擇文檔可讀的編碼,怎么解決，較急，請大家幫幫忙

方法一：利用word2002/2003的“打開并修復”功能來修復文擋。

(1)啟動word2002/2003，單擊“文件-----打開”，在“打開”對話框中選重要修復的word文擋。

(2)單擊“打開”按鈕右邊的下三角按鈕，在彈出的下拉菜單中選中“打開并修復”選項，即可對損壞的文擋進行修復，修復完成后，顯示文擋內容。

提示：“打開并修復”是只有word2002以上的版本才具有的功能。

方法二：轉換文擋格式來修復文擋。

如果使用的是word2002以下的版本(如word2000)，可以用此方法來修復文擋。

(1)啟動word2000后單擊“工具------選項-------常規”。在該選項卡中選中“打開時確認轉換”復選框，并單擊“確定”按鈕。

(2)單擊“文件---打開”，在彈出的“打開”對話框中選中要恢復的文件，并在“文件類型”框中選中“從任意文件中恢復文本”。

(3)單擊“打開“按鈕自動對孫換文擋進行轉換修復。

(4)如果顯示的文擋內容混亂，單擊“文件---另存為”，將文擋保存為“RTF格式”或其他word所識別的格式。

(5)保存后關閉文擋，再次打開以“RTF格式”保存的文擋即可看到完整的文擋。

(6)再將文擋保存為“DOC格式”即可，這樣就完成了對孫換文擋的修復操作。

提示：此方法也同樣只可以在word2002以上的版本中使用。

方法三：重設格式法

Word用文檔中的最后一個段落標記關聯各種格式設置信息，特別是節與樣式的格式設置。這樣我們就可以將最后一個段落標記之外的所有內容復制到新文檔，就有可能將損壞的內容留在原始文檔中。步驟如下：

①在Word中打開損壞的文檔，選擇“工具→選項”然后選擇“編輯”選項卡，取消“使用智能段落選擇范圍”復選框前的勾。取消選中該復選框，選定整個段落時，Word將不會自動選定段落標記，然后單擊“確定”按鈕。

②選定最后一個段落標記之外的所有內容，方法是：按“Ctrl+End”組合鍵，然后按“Ctrl+Shift+Home”組合鍵。

③在常用工具欄中，依次單擊“復制”、“新建”和“粘貼”按鈕。

方法四：禁止自動宏的運行

如果某個Word文檔中包含有錯誤的自動宏代碼，那么當你試圖打開該文檔時，其中的自動宏由于錯誤不能正常運行，從而引發不能打開文檔的錯誤。此時，請在“Windows資源管理器”中，按住Shift鍵，然后再雙擊該Word文檔，則可阻止自動宏的運行，從而能夠打開文檔。

方法五：

用修復軟件，如DocRepair。

我在公司電腦上建了個word文檔，可拷貝回家自己電腦打不開，提示：word無法啟動轉換器mswrd632，是怎么回事

第一種方法：選擇開始--運行--輸入“regedit”打開注冊表。定位,然后點擊下面的注冊表子關鍵中的。

“HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Shared Tools\Text Converters\Import\MSWord6.wpc”在編輯菜單,點擊“刪除”鍵。單擊Yes。退出注冊表編輯器

第二種解決方案是一直點“word無法啟動轉換器mswrd632”下面的確定，它會出現文本內容，然后選另存為，再打開就正常了。

第三種解決方法：如果你以后不想用wps2009 ,直接新建一word文檔，把內容復制進去即可。就可以解決這個問題了。

第四種解決方案就是如果該文檔的格式破壞導致WORD不能識別，只能通過文本恢復轉換器來打開，你可能操作不對或者該文檔已無法恢復。

這些就是解決這個“word無法啟動轉換器mswrd632 wpc”問題的一些思路。

大數據如何入門

首先我們要了解Java語言和Linux操作系統，這兩個是學習大數據的基礎，學習的順序不分前后。

大數據

Java ：只要了解一些基礎即可，做大數據不需要很深的Java 技術，學java SE 就相當于有學習大數據基礎。

Linux：因為大數據相關軟件都是在Linux上運行的，所以Linux要學習的扎實一些，學好Linux對你快速掌握大數據相關技術會有很大的幫助，能讓你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大數據軟件的運行環境和網絡環境配置，能少踩很多坑，學會shell就能看懂腳本這樣能更容易理解和配置大數據集群。還能讓你對以后新出的大數據技術學習起來更快。

Hadoop：這是現在流行的大數據處理平臺幾乎已經成為大數據的代名詞，所以這個是必學的。Hadoop里面包括幾個組件HDFS、MapRece和YARN，HDFS是存儲數據的地方就像我們電腦的硬盤一樣文件都存儲在這個上面，MapRece是對數據進行處理計算的，它有個特點就是不管多大的數據只要給它時間它就能把數據跑完，但是時間可能不是很快所以它叫數據的批處理。

Zookeeper：這是個萬金油，安裝Hadoop的HA的時候就會用到它，以后的Hbase也會用到它。它一般用來存放一些相互協作的信息，這些信息比較小一般不會超過1M，都是使用它的軟件對它有依賴，對于我們個人來講只需要把它安裝正確，讓它正常的run起來就可以了。

Mysql：我們學習完大數據的處理了，接下來學習學習小數據的處理工具mysql數據庫，因為一會裝hive的時候要用到，mysql需要掌握到什么層度那?你能在Linux上把它安裝好，運行起來，會配置簡單的權限，修改root的密碼，創建數據庫。這里主要的是學習SQL的語法，因為hive的語法和這個非常相似。

Sqoop：這個是用于把Mysql里的數據導入到Hadoop里的。當然你也可以不用這個，直接把Mysql數據表導出成文件再放到HDFS上也是一樣的，當然生產環境中使用要注意Mysql的壓力。

Hive：這個東西對于會SQL語法的來說就是神器，它能讓你處理大數據變的很簡單，不會再費勁的編寫MapRece程序。有的人說Pig那?它和Pig差不多掌握一個就可以了。

Oozie：既然學會Hive了，我相信你一定需要這個東西，它可以幫你管理你的Hive或者MapRece、Spark腳本，還能檢查你的程序是否執行正確，出錯了給你發報警并能幫你重試程序，最重要的是還能幫你配置任務的依賴關系。我相信你一定會喜歡上它的，不然你看著那一大堆腳本，和密密麻麻的crond是不是有種想屎的感覺。

Hbase：這是Hadoop生態體系中的NOSQL數據庫，他的數據是按照key和value的形式存儲的并且key是唯一的，所以它能用來做數據的排重，它與MYSQL相比能存儲的數據量大很多。所以他常被用于大數據處理完成之后的存儲目的地。

Kafka：這是個比較好用的隊列工具，隊列是干嗎的?排隊買票你知道不?數據多了同樣也需要排隊處理，這樣與你協作的其它同學不會叫起來，你干嗎給我這么多的數據(比如好幾百G的文件)我怎么處理得過來，你別怪他因為他不是搞大數據的，你可以跟他講我把數據放在隊列里你使用的時候一個個拿，這樣他就不在抱怨了馬上灰流流的去優化他的程序去了，因為處理不過來就是他的事情。而不是你給的問題。當然我們也可以利用這個工具來做線上實時數據的入庫或入HDFS，這時你可以與一個叫Flume的工具配合使用，它是專門用來提供對數據進行簡單處理，并寫到各種數據接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用來彌補基于MapRece處理數據速度上的缺點，它的特點是把數據裝載到內存中計算而不是去讀慢的要死進化還特別慢的硬盤。特別適合做迭代運算，所以算法流們特別稀飯它。它是用scala編寫的。Java語言或者Scala都可以操作它，因為它們都是用JVM的。

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