数据治理校验字段不满足YYYYMMDD

2024-11-08

正则表达式校验yyyymmdd

正则表达式为 ([\\d]{4}(((0[13578]|1[02])((0[1-9])|([12][0-9])|(3[01])))|(((0[469])|11)((0[1-9])|([12][1-9])|30))|(02((0[1-9])|(1[0-9])|(2[1-8])))))|((((([02468][048])|([13579][26]))00)|([0-9]{2}(([02468][048])|([13579][26]))))(((0[13578]|1[02])((0[1-9])|([

关于IP数据包首部校验字段的理解

关于IP数据包首部校验字段的理解 IP数据包格式及首部个字段: www.2cto.com 对上表的各个数据项就不一一解释了,这里具体关注以下几个数据项: 1.4位首部长度:这里的长度指的是4Bytes单元的个数,例如上图在“选项”字段不存在的情况下,IP包的首部是20Bytes,那么首部长度字段应该为5.另外根据首部长度的位数,也可以得知IP数据包的首部最长为:(2^4 - 1) * 4 = 60 Bytes,当然这个不常用,为了减少开销IP数据包的首部一般为20 Bytes. 2.16

使用spring validation完成数据后端校验

前言数据的校验是交互式网站一个不可或缺的功能,前端的js校验可以涵盖大部分的校验职责,如用户名唯一性,生日格式,邮箱格式校验等等常用的校验.但是为了避免用户绕过浏览器,使用http工具直接向后端请求一些违法数据,服务端的数据校验也是必要的,可以防止脏数据落到数据库中,如果数据库中出现一个非法的邮箱格式,也会让运维人员头疼不已.我在之前保险产品研发过程中,系统对数据校验要求比较严格且追求可变性及效率,曾使用drools作为规则引擎,兼任了校验的功能.而在一般的应用,可以使用本文将要介绍的vali

学习Spring Boot：（十）使用hibernate validation完成数据后端校验

前言后台数据的校验也是开发中比较注重的一点,用来校验数据的正确性,以免一些非法的数据破坏系统,或者进入数据库,造成数据污染,由于数据检验可能应用到很多层面,所以系统对数据校验要求比较严格且追求可变性及效率. 了解了解一点概念性的东东. * JSR 303 是 Java 为 Bean 数据合法性校验提供的标准框架,它已经包含在 JavaEE 6.0 中 . * Hibernate Validator 是 JSR 303 的一个参考实现,所以它多实现了几个校验规则. * Spring 4.0 拥

成功实施的APS项目故事分享---我们数据治理的心路历程

一.故事背景 A企业是易普优APS重要客户之一,是某行业的龙头企业:APS项目历时7个月顺利上线,十个月验收!通过易普优APS的顺利实施,建成了集团的精益计划管控运营平台,树立计划的权威与指挥棒作用,让物流配送.生产执行服从生产计划统一指挥调度,结束了计划.物料相互扯皮等待的死循环,促进了PMC体系朝着正反馈方向不断优化. 二.基础数据现状 A企业有200多个客户,现有10000多笔成品工艺资料,但现有ERP系统的工艺资料规范性差,对于APS的参数获取难度相当大,无法准确获取参数就无法实现自动排

使用 Apache Atlas 进行数据治理

本文由网易云发布. 作者:网易/刘勋(本篇文章仅限知乎内部分享,如需转载,请取得作者同意授权.) 面对海量且持续增加的各式各样的数据对象,你是否有信心知道哪些数据从哪里来以及它如何随时间而变化?采用Hadoop必须考虑数据管理的实际情况,元数据与数据治理成为企业级数据湖的重要部分. 为寻求数据治理的开源解决方案,Hortonworks 公司联合其他厂商与用户于2015年发起数据治理倡议,包括数据分类.集中策略引擎.数据血缘.安全和生命周期管理等方面.Apache Atlas 项目就是这个倡议

Atitit. 数据约束校验原理理论与架构设计理念模式java php c#.net js javascript mysql oracle

Atitit. 数据约束校验原理理论与架构设计理念模式java php c#.net js javascript mysql oracle 1. 主键1 2. uniq index2 3. 检查约束 (Check Counstraint) 对该列数据的范围.格式的限制(如:年龄.性别等)2 4. 默认约束 (Default Counstraint) 该数据的默认值2 5. trigger2 6. 外键机制参照完整性:2 7. 断言约束:不必与特定的列绑定,可以理解为能应用于多个表的

数据治理的王者——Apache Atlas

一.Atlas是什么? 在当今大数据的应用越来越广泛的情况下,数据治理一直是企业面临的巨大问题. 大部分公司只是单纯的对数据进行了处理,而数据的血缘,分类等等却很难实现,市场上也急需要一个专注于数据治理的技术框架,这时Atlas应运而生. Atlas官网地址:https://atlas.apache.org/ Atlas是Hadoop的数据治理和元数据框架. Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务,使企业能够有效,高效地满足Hadoop中的合规性要求,并允许与整个企业数据生态系统集成.

DataHub——实时数据治理平台

DataHub 首先,阿里云也有一款名为DataHub的产品,是一个流式处理平台,本文所述DataHub与其无关. 数据治理是大佬们最近谈的一个火热的话题.不管国家层面,还是企业层面现在对这个问题是越来越重视.数据治理要解决数据质量,数据管理,数据资产,数据安全等等.而数据治理的关键就在于元数据管理,我们要知道数据的来龙去脉,才能对数据进行全方位的管理,监控,洞察. DataHub是由LinkedIn的数据团队开源的一款提供元数据搜索与发现的工具. 提到LinkedIn,不得不想到大名鼎鼎的Ka

大数据分析中数据治理的重要性，从一个BI项目的失败来分析

很多企业在做BI项目时,一开始的目标都是想通过梳理管理逻辑,帮助企业搭建可视化管理模型与深化管理的精细度,及时发现企业经营管理中的问题. 但在项目实施和验收时,BI却变成了报表开发项目,而报表的需求往往和个人习惯有关,一旦人员发生变动,尤其是新入职的高层,会把前公司的内容搬过来,这就需要重新开发一大堆报表. 如果不从源头进行控制,被动服务模式下的IT不可能满足所有人的报表需求.接下来我们要讲的这个案例就真实反应了这个过程,同时也为大家解析问题产生的原因并找到解决问题的方法,建议所有有计划或已经实

Nebula Graph 在微众银行数据治理业务的实践

本文为微众银行大数据平台:周可在 nMeetup 深圳场的演讲这里文字稿,演讲视频参见:B站自我介绍下,我是微众银行大数据平台的工程师:周可,今天给大家分享一下 Nebula Graph 在微众银行 WeDataSphere 的实践情况. 先来说下图数据库应用背景. WeDataSphere 图数据库架构是基于 JanusGraph 搭建,正如邸帅在演讲<NebulaGraph - WeDataSphere 开源介绍>中提及的那样,主要用于解决微众银行数据治理中的数据血缘问题.在使用 Jan

数据治理之元数据管理的利器——Atlas入门宝典

随着数字化转型的工作推进,数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程.作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具,Atlas在其中扮演着重要的位置.但是其官方文档不是很丰富,也不够详细.所以整理了这份文档供大家学习使用. 本文档基于Atlas2.1.0版本,整理自部分官网内容,各种博客及实践过程.文章较长,建议收藏.新版本的文档请关注公众号大数据流动,会持续的更新~ 本文档共分为8个部分,层级结构如下图所示. 文档版权为公众号大数据流动所有,请勿商用.相关技术问题以及安装包可以联系

Django学习——分页器基本使用、分页器终极用法、forms组件之校验字段、forms组件之渲染标签、forms组件全局钩子，局部钩子

内容 1 分页器基本使用 2 分页器终极用法 3 forms组件之校验字段 1 前端 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <script src="https://cdn.bootcdn.net/ajax/libs/jquery/3.6.0/jque

使用Expression实现数据的任意字段过滤（1）

在项目常常要和数据表格打交道. 现在BS的通常做法都是前端用一个js的Grid控件, 然后通过ajax的方式从后台加载数据, 然后将数据和Grid绑定. 数据往往不是一页可以显示完的, 所以要加分页:然后就是根据关键字段做排序, 做筛选过滤. 作为后端人员, 要考虑的是如何优雅的实现分页.排序.筛选的功能. 本文先谈谈筛选. 因为分页.排序.筛选这3个动作, 一定是先处理筛选的——筛选后的结果再去排序, 然后再做分页 , 才有意义. 筛选首先要考虑如下两个问题: 1) 字段类型 2) 比较方式

使用Expression实现数据的任意字段过滤（2）

上一篇<使用Expression实现数据的任意字段过滤(1)>, 我们实现了通过CriteriaCollectionHandler对象来处理集合数据过滤.通过适当的扩展, 应该可以满足一般的筛选条件应用了.但是在我经历的项目中, 突然有个情况让我措手不及.下面和大家分享下. 这个项目叫WebAD,顾名思义, 就是将AD的管理界面使用Web来实现. 无可避免的要查询AD里面的对象,比如UserPrinciple,即查找某一OU节点下的所有用户. 先感受下UserPrinciple的属性再感受下

如果把表单数据的校验交给了javascript那么后台还有没有必要对数据做校验呢

现在很多同事,包括我,我表单的数据验证交给了javascript来做,那么新的问题来了,如果交给了javascript那么后台还有没有必要对数据做校验呢

SQL批量更新数据库中所有用户数据表中字段类型为tinyint为int

--SQL批量更新数据库中所有用户数据表中字段类型为tinyint为int --关键说明:--1.从系统表syscolumns中的查询所有xtype='48'的记录得到类型为[tinyint]的字段--2.更新字段类型前如果该字段有默认值索引则应先删除掉对应的索引--3.数据表字段数据类型为tinyint在CodeSmith中读出来的是DbType.Byte类型,需要修正 declare @TableName nvarchar(250) --声明读取数据库所有数据表名称游标mycursor1de

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牛津大学NIE金融大数据实验室王宁:数据治理的现状和实践我是牛津互联网研究院的研究员,是英国开放互联网的一个主要的研究机构和相关政策制订的一个机构.今天主要给大家介绍一下英国数据治理的一些现状和实践.Data.gov.uk就是相当于英国的电子政务云.我不知道大家还记不记得这个画面,这是2012年伦敦奥运会的时候,当时的一幕,一个房子拉开了之后一个人在里面座着打计算机,这个人是一个英国籍也是牛津大学毕业的科学家,也是万维网之父.他当时创造互联网时候当时是一个博士生,他有一个想法就是说能不能有一个

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一文读懂 Spring Boot、微服务架构和大数据治理三者之间的故事

微服务架构微服务的诞生并非偶然,它是在互联网高速发展,技术日新月异的变化以及传统架构无法适应快速变化等多重因素的推动下诞生的产物.互联网时代的产品通常有两类特点:需求变化快和用户群体庞大,在这种情况下,如何从系统架构的角度出发,构建灵活.易扩展的系统,快速应对需求的变化:同时,随着用户的增加,如何保证系统的可伸缩性.高可用性,成为系统架构面临的挑战. 如果还按照以前传统开发模式,开发一个大型而全的系统已经很难满足市场对技术的需求,这时候分而治之的思想被提了出来,于是我们从单独架构发展到分布式架

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