用struts2+spring+hibernate框架+jsp开发以下功能:导出千万级数据量，以每50000笔数据导入到excel表格，生成多个表格后压缩成一个压缩包，最后导出的是一个压缩包，当数据量超过两千万时在后端弹出框提示:最大导出数据笔数为两千万，不允许导出！请用代码实现以上功能

好的，我来给您提供一个大致的代码实现。

1. 后端实现

首先，我们需要在后端实现数据的导出功能。在这里，我们使用Apache POI这个Java API来操作Excel文件，并且使用java.util.zip包来压缩Excel文件。

具体实现过程为：

- 在后端Controller中，使用Hibernate来查询需要导出的数据；
- 将每50000笔数据导出到Excel表格中；
- 生成多个Excel表格后，将它们压缩成一个压缩包；
- 将压缩包输出到前端。

在导出数据之前，需要判断数据量是否超过了两千万，如果超过了就在后端弹出提示框，不允许导出。

以下是具体的代码实现：

public class ExportController extends ActionSupport {
    // 一次导出的数据量
    private static final int EXPORT_COUNT = 50000;
    // 最大导出数据笔数
    private static final int MAX_EXPORT_COUNT = 20000000;

    private HttpServletResponse response;

    // 将Hibernate注入进来
    private SessionFactory sessionFactory;
    public void setSessionFactory(SessionFactory sessionFactory) {
        this.sessionFactory = sessionFactory;
    }

    // 导出数据
    public String exportData() {
        // 查询需要导出的数据
        Session session = sessionFactory.openSession();
        List<Data> dataList = session.createQuery("FROM Data").list();
        session.close();

        // 判断数据量是否超过了两千万
        int dataCount = dataList.size();
        if (dataCount > MAX_EXPORT_COUNT) {
            // 超过两千万，弹出提示框，不允许导出
            String message = "最大导出数据笔数为两千万，不允许导出！";
            String script = "<script>alert('" + message + "');</script>";
            try {
                response.getWriter().write(script);
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            return null;
        }

        // 将数据分批导出到Excel
        List<File> excelList = new ArrayList<>();
        int excelCount = (dataCount + EXPORT_COUNT - 1) / EXPORT_COUNT;
        for (int i = 0; i < excelCount; i++) {
            // 创建Excel文件
            File excelFile = createExcelFile(i, dataList);
            excelList.add(excelFile);
        }

        // 压缩Excel文件
        File zipFile = zipExcelFiles(excelList);

        // 输出压缩文件
        outputZipFile(zipFile);
        return null;
    }

    // 创建Excel文件
    private File createExcelFile(int index, List<Data> dataList) {
        int start = index * EXPORT_COUNT;
        int end = Math.min(start + EXPORT_COUNT, dataList.size());

        // 创建Excel工作簿
        Workbook workbook = new HSSFWorkbook();
        Sheet sheet = workbook.createSheet("Sheet1");

        // 写入表头
        Row row = sheet.createRow(0);
        row.createCell(0).setCellValue("ID");
        row.createCell(1).setCellValue("Name");
        row.createCell(2).setCellValue("Age");

        // 写入数据
        int rowIndex = 1;
        for (int i = start; i < end; i++) {
            Data data = dataList.get(i);
            row = sheet.createRow(rowIndex++);
            row.createCell(0).setCellValue(data.getId());
            row.createCell(1).setCellValue(data.getName());
            row.createCell(2).setCellValue(data.getAge());
        }

        // 将Excel文件保存到本地
        File excelFile = new File("data" + index + ".xls");
        try (FileOutputStream fos = new FileOutputStream(excelFile)) {
            workbook.write(fos);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return excelFile;
    }

    // 压缩Excel文件
    private File zipExcelFiles(List<File> excelList) {
        // 创建压缩文件
        File zipFile = new File("data.zip");

        try (ZipOutputStream zos = new ZipOutputStream(new FileOutputStream(zipFile))) {
            // 将每个Excel文件添加到压缩文件中
            for (File excelFile : excelList) {
                ZipEntry entry = new ZipEntry(excelFile.getName());
                zos.putNextEntry(entry);

                try (FileInputStream fis = new FileInputStream(excelFile)) {
                    byte[] buffer = new byte[1024];
                    int len;

                    while ((len = fis.read(buffer)) > 0) {
                        zos.write(buffer, 0, len);
                    }
                }

                zos.closeEntry();
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        return zipFile;
    }

    // 输出压缩文件
    private void outputZipFile(File zipFile) {
        try (FileInputStream fis = new FileInputStream(zipFile)) {
            response.setContentType("application/zip");
            response.setHeader("Content-Disposition", "attachment;filename=data.zip");

            byte[] buffer = new byte[1024];
            int len;

            while ((len = fis.read(buffer)) > 0) {
                response.getOutputStream().write(buffer, 0, len);
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    // 将HttpServletResponse注入进来
    public void setServletResponse(HttpServletResponse response) {
        this.response = response;
    }
}

2. 前端实现

在前端，我们使用JavaScript来判断数据量是否超过了两千万，并且在数据导出完成后，将生成的压缩包下载下来。

具体实现过程为：

- 使用AJAX向后端发送请求，获取数据量；
- 判断数据量是否超过两千万，如果超过就弹出提示框；
- 如果没有超过，则继续发送请求，进行数据导出；
- 数据导出完成后，使用JavaScript来下载生成的压缩包。

以下是具体的代码实现：

function exportData() {
    // 使用AJAX向后端发送请求，获取数据量
    $.get("exportData.action", function(data) {
        // 判断数据量是否超过两千万
        if (data > 20000000) {
            // 超过两千万，弹出提示框
            alert("最大导出数据笔数为两千万，不允许导出！");
        } else {
            // 没有超过，继续发送请求，进行数据导出
            window.location.href = "exportData.action";
        }
    });
}

function downloadZipFile() {
    // 下载生成的压缩包
    window.location.href = "downloadZipFile.action";
}

在JSP页面中，我们可以将以上两个函数绑定到两个按钮上：

<button onclick="exportData()">导出数据</button>
<button onclick="downloadZipFile()">下载压缩包</button>