数字类型 certificatecodecopy = certificatecode.replace(/^(.{6})(?:\d+)(.{4})$/,  "\$1****\$2");所有类型 enginenocopy = engineno.replace(/^(.{2})(?:\w+)(.{1})$/, "\$1****\$2"); enginenocopy = engineno.replace(/^(.{4})(?:\w+)(.{4})$/, "\$1*

Dbus所支持两类数据源的实现原理与架构拆解. 大体来说,Dbus支持两类数据源: RDBMS数据源 日志类数据源 一.RMDBMS类数据源的实现 以mysql为例子. 分为三个部分: 日志抽取模块 增量转换模块 全量拉取模块 1.1 日志抽取模块(Extractor) mysql 日志抽取模块由两部分构成: canal server:负责从mysql中抽取增量日志. mysql-extractor storm程序:负责将增量日志输出到kafka中,过滤不需要的表数据,保证at least on

摘要: 2018年云数据库RDS发展上,不但针对MySQL.SQL Server.PostgreSQL提供了适合个人入门用户的基础版产品,以实惠的价格普惠广大中小用户.更加入最新的MariaDB TX企业版,及大幅度提高PPAS的Oracle兼容性,从企业需求出发,重点在全生命周期.全链路安全.全链路监控.全方位运维.多引擎覆盖 5个方面进行发力,为企业用户提供更优质的云数据库服务. 云计算已经进入普及期,不少企业开始从自建数据中心转向云计算.在云计算资源的使用上,从最开始只是使用IaaS层基础

Scala Macros对scala函数库编程人员来说是一项不可或缺的编程工具,可以通过它来解决一些用普通编程或者类层次编程(type level programming)都无法解决的问题,这是因为Scala Macros可以直接对程序进行修改.Scala Macros的工作原理是在程序编译时按照编程人员的意旨对一段程序进行修改产生出一段新的程序.具体过程是:当编译器在对程序进行类型验证(typecheck)时如果发现Macro标记就会将这个Macro的功能实现程序(implementation

二.Scala基础 1.变量:三种修饰符 -> ①val 常亮②var 变量③lazy val 惰性变量求值 2.类型 3.代码块 Block {exp1;exp2} 或 { exp1 exp2 } 4.函数 def functionName(param : paramType) : ReturnType = { //function body : expressions } 5.if表达式 if() val A else val B 6.for comprehension 用于循环的推导式 f

Effective Scala Marius Eriksen, Twitter Inc.marius@twitter.com (@marius)[translated by hongjiang(@hongjiang)] Table of Contents 序言 格式化: 空格, 命名, Imports, 花括号, 模式匹配, 注释 类型和泛型: 返回类型注解(annotation), 变型, 类型别名, 隐式转换 集合: 层级, 集合的使用, 风格, 性能, Java集合 并发: Future,

数据清洗时数据科学项目的第一步,往往也是最重要的一步. 本章主要做数据统计(总数.最大值.最小值.平均值.标准偏差)和判断记录匹配程度. Spark编程模型 编写Spark程序通常包括一系列相关步骤: 1. 在输入数据集上定义一组转换. 2. 调用action,用以将转换后的数据集保存到持久存储上,或者把结果返回到驱动程序的本地内存. 3. 运行本地计算,本地计算处理分布式计算的结果.本地计算有助于你确定下一步的转换和action. 2.4 小试牛刀:Spark shell和SparkConte

继续学习,这一篇主要是通过scala来吐槽java的,同样是jvm上的语言,差距咋就这么大呢? 作为一个有.NET开发经验的程序员,当初刚接触java时,相信很多人对java语言有以下不爽(只列了极小一部分): 1. 一堆的setter/getter方法,没有c#中的property属性概念 2. 方法的参数值,不能设置缺省值 3. 不定个数参数的写法太单一 ... 然后java的拥护者讲出一堆大道理,说这样设计是如何如何有道理,各种洗脑,时间长了,也就被迫习惯了.要不是遇到scala,我还真就

前言 本篇主要讲Scala的Array.BufferArray.List,更多教程请参考:Scala教程 本篇知识点概括 若长度固定则使用Array,若长度可能有 变化则使用ArrayBuffer 提供初始值时不要使用new,复杂对象数组没有提供初始值时必须提供new 用()来访问元素 用for(elem <- arr)来遍历数组 用for(elem <- arr if...)...yield...来将原数组转型为新数组 Scala数组和Java数组可以互操作 数组 1.定长数组定义: //定

执行 上一篇讲述了如何通过scala提供的内置DSL支持,实现一个可以解析sql的解析器,这篇讲如何拿到了解析结果-AST以后,如何在数据上进行操作,得到我们想要的结果.之前说到,为什么选择scala作为这个引擎的实现,之一是scala提供了方便的DSL实现支持,其二是因为作为一门函数式编程语言,scala提供了丰富对于集合操作的函数.此外,函数在scala中是一个独立的类型,所以能够把现有的函数进行组合,得到更为强大的函数(和上一篇提到的用解析组合子组合已有的解析器得到更强大的解析器一样).

原文地址 本文内容 并行数组(Parallel Array) 并行向量(Parallel Vector) 并行范围(Parallel Range) 并行哈希表(Parallel Hash Tables) 并行散列 Tries(Parallel Hash Tries) 并行并发 Tries(Parallel Concurrent Tries) 参考资料 并行数组(Parallel Array) 一个 ParArray 序列包含线性.连续的元素数组.这意味着,通过修改底层数组,可以高效地访问和修改元

Traversable vs Iterable Traversable, Iterable 都是trait. Iterable 继承 Traversable. Traversable: 支持foreach. Iterable: 支持Interator方法. Immutable vs mutable Scala的Collection有Immutable和mutable两个大家族. Immutable: 不可变.初始化后不会发生变化.scala的默认collections.性能更好. Mutable

主要来自 Scala 语言发明人 Martin Odersky 教授的 Coursera 课程 <Functional Programming Principles in Scala>. 很久以前写过一个非常简单的 python lambda 函数博客,里头有 filter,map,reduce等,是python中很有意思的部分,可以先看看. 另外酷壳网陈皓写了一篇介绍函数式编程的博客,言简意赅,对理解函数式编程很有帮助,非常值得一看. Scala 本意是可伸展.它的设计哲学是:允许用户通过定

在学习spark源码的时候看到spark在1.6之后底层的通信框架变成了akka和netty两种方式,默认的是用netty根据源码的思路用scala写了一个Demo级别的netty通信 package com.spark.netty import io.netty.bootstrap.ServerBootstrap import io.netty.channel.ChannelInitializer import io.netty.channel.nio.NioEventLoopGroup im

1.map 在列表中的每个元素上计算一个函数,并且返回一个包含相同数目元素的列表. scala> numbers.map(_ * 2)res3: Array[Int] = Array(2, 4, 6, 8) 2.foreach 和map一样对序列中的每个元素操作,不同的是无返回值 scala> numbers.foreach(println(_))1234 3.filter 移除任何使得传入的函数返回false的元素.返回Boolean类型的函数一般都称为断言函数. scala> num

1. intersect方法找出两个字符串的相同字符: scala> "Hello".intersect("World") res3: String = lo  2. for推导式生成的集合与它的第一个生成器的类型是兼容的. scala> for(c <- "Hello";i <- 0 to 1) yield (c + i).toChar res7: String = HIeflmlmop scala> for(i

统计效果: 代码部分: import org.apache.spark.sql.hive.HiveContext import org.apache.spark.{Logging, SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.sql.{DataFrame, Row, SaveMode, _} import com.alibaba.fastjson.{JSON, JSONObject} import org.apache.hadoop.conf

笔记的整理主要针对Scala对比Java的新特性:   1.if表达式 if表达式是有结果返回的. val a= if (5>2) "你好" else 1 a的值为if表达式返回值为 "你好"   2.while表达式 while表达式是没有返回值的(返回值为 Unit),在scala中避免使用,通常都需要与var结合使用   3.for表达式 枚举集合遍历 val a = Array(1,2,3,4,5,6) for (i <- a) println(

要点: (1)长度固定使用Array,长度变化的则使用ArrayBuffer. (2)提供初始值时,不使用new. (3)用()访问元素 val a= new Array[String](10)//初始化所有疏远为null val s= Array("Hello","World")//用初始值初始化 val b=ArrayBuffer[Int]()//一个空的数组缓冲 b+=1//在尾端添加元素1 b +=(1,2,3,5) b ++=Array(8,13,21)/

Scala中变量需要注意的地方: (1)val,var val 定义的声明是一个常量,不能改变内容. var定义的声明是一个变量,可以改变其内容 在Scala中,尽可能使用val val answer=*//不可变常量 //可变变量 val greeting: String = null//指定类型 val greeting: Any="Hello" (2)常用类型 Scala有7种数值类型:Byte.Char.Short.Int.Long.Float.和Double以及Boolean

转载: 1.变量声明 val answer = 8 * 5 + 2; //常量 var counter = 0;    //变量 //在必要的时候 ,可以指定类型 val greeting:String = null val greeting:Any = "Hello" //可以将多个值或变量放在一起声明 val xmax, ymax = 100 //xmax 和 ymax设为100 var greeting, message:String = null // 都被设为字符串,被初始化