最近想做用户昵称的限制，但是网上百度了很多方法效果都不是我自己想要的，终于找到种方法 如下： 1、声明两个属性 nickname是昵称的textfleld canEditSizeLAbel是提示用户剩余可添加的数...addTarget:self action:@selector(limitLength:) forControlEvents:UIControlEventEditingChanged]; 3、监听用户的输入...} else { isChinese = true; } if(sender == self.nickName) {//判断当前输入框是我想要的输入框...self.nickName positionFromPosition:selectedRange.start offset:0]; // 没有高亮选择的字，则对已输入的文字进行字数统计和限制...position) { // NSLog(@"汉字"); if ( str.length>8) {//长度大于8时进行截取
CheckType { None, Int, SignInt, Float, SignFloat, Chinese, Mail } /// /// 检测字符串类型...object inputObj) { SetLabel(lbl, inputObj.ToString()); } #endregion #region 对于用户权限从数据库中读出的解密过程...s_temp; s_temp = ""; } return s_out; } #endregion #region 用户权限的加密过程...RegNumber.Match(strInput); return m.Success; } } #endregion #region 检查输入的参数是不是某些定义好的特殊字符...：这个方法目前用于密码输入的安全检查 /// /// 检查输入的参数是不是某些定义好的特殊字符：这个方法目前用于密码输入的安全检查 /// </summary
1 问题 利用Python编写网站要求用户输入用户名和密码进行注册。编写程序以检查用户输入的密码的有效性。...2 方法 以下是检查密码的标准： [a-z]之间至少有1个字母 [0-9]之间至少有1个数字 [A-Z]之间至少有一个字母 3. [$＃@]中至少有1个字符 4.最短交易密码长度：6 5.交易密码的最大长度...：12 代码清单 1 3 结语 如果以下密码作为程序的输入： ABd1234@1,a F1#,2w3E*,2We3345 然后，程序的输出应该是：ABd1234 @ 1
DataSets 继承了编译时类型安全性的好处 - 这意味着线上应用程序可以在运行之前检查错误。它们还允许直接对用户自定义的类操作。...表格表示使用 Spark 的内部 Tungsten 二进制格式存储，允许对序列化数据进行操作并提高内存利用率。...Spark 1.6 支持自动生成各种类型的 Encoder，包括原始类型（例如String，Integer，Long），Scala Case 类和Java Beans。...Spark内置支持自动生成原始类型（如String，Integer，Long），Scala Case 类和 Java Beans 的 Encoder。 3....这种统一对于 Java 用户来说是个好消息，因为它确保了他们的API不会落后于 Scala 接口，代码示例可以很容易地在两种语言中使用，而库不再需要处理两种稍微不同的输入类型。
RDD需要用户自己优化程序，对程序员要求较高。 从不同数据源读取数据相对困难。 合并多个数据源中的数据也较困难。...Row运行时类型检查 比如salary是字符串类型，下面语句也只有运行时才进行类型检查。...DataFrame API，提供了编译时类型检查，面向对象风格的API。...DataFrame和Dataset可以采用更加通用的语言（Scala或Python）来表达用户的查询请求。...scala> 这里的Spark session对象是对Spark context对象的进一步封装。
Spark 编程接口 Spark 利用 Scala 语言作为 RDD 抽象的接口，因为 Scala 兼顾了精确（其函数式语义适合交互式场景）与高效（使用静态类型）。...RDD 本身会被包装成静态类型的参数进行传递。由于 Scala 支持类型推断，大部分例子都省掉了 RDD 数据类型。...由于 Spark 将数据保存在内存中，我们希望可以借助 Scala 的这个交互式环境让用户对大数据集进行交互式实时的查询。...Scala 的解释器对用户代码进行解释执行的通常做法是，将用户键入的每一行 Scala 命令编译成一个 Java Class 字节码，然后将其加载到 JVM 中。...Spark 现阶段提供检查点的 API （给 persist 函数传 REPLICATE 标志），然后由用户来决定是否对其持久化。但我们在思考，是否可以进行一些自动的检查点计算。
也可以将 RDD 进行检查点，检查点会将数据存储在 HDFS 中，该 RDD 的所有父 RDD 依赖都会被移除。...第3章 键值对 RDD 键值对 RDD 是 Spark 中许多操作所需要的常见数据类型。本章做特别讲解。...除了在基础 RDD 类中定义的操作之外，Spark 为包含键值对类型的 RDD 提供了一些专有的操作，在 PairRDDFunctions 专门进行了定义。...和 aggregate() 一样，combineByKey() 可以让用户返回与输入数据的类型不同的返回值。 要理解 combineByKey()，要先理解它在处理数据时是如何处理每个元素的。...Spark 中所有的键值对 RDD 都可以进行分区。系统会根据一个针对键的函数对元素进行分组。主要有哈希分区和范围分区，当然用户也可以自定义分区函数。 通过分区可以有效提升程序性能。
对输入的查询将生成 “Result Table” （结果表）。...在这个模型中，当有新数据时， Spark 负责更新 Result Table ，从而减轻用户对它的考虑。...自 Spark 2.1 以来，我们对于 watermarking 进行了支持，允许用户指定 late data 的阈值，并允许引擎相应地清理旧状态。...如果这些 columns （列）显示在用户提供的 schema 中，则它们将根据正在读取的文件路径由 Spark 进行填充。...检查点的语义将在下一节中进行更详细的讨论。 Output Modes （输出模式） 有几种类型的输出模式。
此外，随着Scala新版本解释器的完善，Spark还能够用于交互式查询大数据集。我们相信Spark会是第一个能够使用有效、通用编程语言，并在集群上对大数据集进行交互式分析的系统。...首先，需要在Spark解释器中输入如下Scala代码： lines = spark.textFile("hdfs://...")...Spark编程接口 Spark用Scala[5]语言实现了RDD的API。Scala是一种基于JVM的静态类型、函数式、面向对象的语言。...另外，函数名与Scala及其他函数式语言中的API匹配，例如map是一对一的映射，而flatMap是将每个输入映射为一个或多个输出（与MapReduce中的map类似）。...当前Spark版本提供检查点API，但由用户决定是否需要执行检查点操作。今后我们将实现自动检查点，根据成本效益分析确定RDD Lineage图中的最佳检查点位置。
（3）Hive 的集成，Spark SQL 通过内嵌的 Hive 或者连接外部已经部署好的 Hive 实例，实现了对 Hive 语法的集成和操作。 ...3、DataFrame 是一个弱类型的数据对象，DataFrame 的劣势是在编译期不进行表格中的字段的类型检查。在运行期进行检查。... from people").show() ========== 应用 UDAF 函数（用户自定义聚合函数） ========== 1、弱类型用户自定义聚合函数 步骤如下： （1）新建一个 Class...// 设定之间值类型的编码器，要转换成 case 类 // Encoders.product 是进行 scala 元组和 case 类转换的编码器 override def bufferEncoder...========== Spark SQL 的输入和输出 ========== 1、对于 Spark SQL 的输入需要使用 sparkSession.read 方法 （1）通用模式 sparkSession.read.format
2、DataSet 1）是Dataframe API的一个扩展，是Spark最新的数据抽象。 2）用户友好的API风格，既具有类型安全检查也具有Dataframe的查询优化特性。...比如可以有Dataset[Car]，Dataset[Person]. 7）DataFrame只是知道字段，但是不知道字段的类型，所以在执行这些操作的时候是没办法在编译的时候检查是否类型失败的，比如你可以对一个...String进行减法操作，在执行的时候才报错，而DataSet不仅仅知道字段，而且知道字段类型，所以有更严格的错误检查。...5、用户自定义聚合函数 方式一 scala object hello4 { def main(args: Array[String]): Unit = { //设置配置 val sparkConf...） scala import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.sql.
貌似就是个数据集，里面有好多相同的元素，spark就通过某些方法对这个数据集里的元素进行分布式的操作。 RDD相关操作 有两种操作，一个是转化操作，一个是行动操作。...filter() 过滤器吧，对RDD进行相应的过滤，比如去除不符合某种条件的元素。...还能进行文件压缩。（是的我为什么不放点代码上来呢，因为我tm根本不会scala好吧（伟笑））。...而在集群上运行Spark应用的过程就是 1）用户通过spark-submit脚本提交应用 2）spark-submit脚本启动驱动器程序，调用用户定义的main()方法。...输入则可以通过文件，或者附加数据源（Apache Kafka,Apache Flume,自定义输入源） 3.检查点 检查点机制则可以控制需要在转化图中回溯多远。不过检查点是用在驱动器程序容错的。
Java源码字符串进行JIT的过程，而且根据不同的输入表数据量，Spark内部会适时选择BrocastHashJoin、SortMergeJoin或ShuffleHashJoin来实现，普通用户无法用RDD...代码地址为：github.com/4paradigm/OpenMLDB 第一步是对输入的左表进行索引列扩充，扩充方式有多种实现，只要添加的索引列每一行有unique id即可，下面是第一步的实现代码。...有可能对输入数据进行扩充，也就是1:N的变换，而所有新增的行都拥有第一步进行索引列拓展的unique id，因此针对unique id进行reduce即可，这里使用Spark DataFrame的groupByKey...源码中，还有一些语法检查类和优化器类都会检查内部支持的join type，因此在Analyzer.scala、Optimizer.scala、basicLogicalOperators.scala、SparkStrategies.scala...这几个文件中都需要有简单都修改，scala switch case支持都枚举类型中增加对新join type的支持，这里不一一赘述了，只要解析和运行时缺少对新枚举类型支持就加上即可。
对于后者，我们使用另一个scala特性，quasiquotes，使得在运行的过程中从组合表达式产生代码更简单。最后，Catalyst提供一些公共扩展点，包括外部数据源和用户自定义类型。...每个批次后，开发人员还可以在新树上进行合理检查（例如，看看是否所有属性都是分配类型了），通常也通过递归匹配来编写。 最后，规则条件及其本身可以包含任意的Scala代码。...如果我们不知道它的类型或者没有将它与输入表（或者别名）匹配，那么这个属性称为未解析。Spark SQL使用Catalyst规则和Catalog对象来跟踪所有数据源中的表以解析这些属性。...Quasiquotes在编译时进行类型检查，以确保仅替换适当的AST或literals ，使其比字符串连接更可用，并且它们直接生成Scala AST，而不是在运行时运行Scala解析器。...为了让大家更彻底的了解spark的Catalyst，后面会陆续出文章结合源码及结构图进行讲解，也会讲解涉及到的规则，模式匹配，scala的语法树，Quasiquotes深入和使用。
该平台对XGBoost模型进行过多次定向优化，在XGBoost模型测试时，并没有出现过本地调用（Java引擎）与平台（Spark引擎）计算结果不一致的情形。...首先想到排查方向就是，两种处理方式中输入的字段类型会不会不一致。如果两种输入中字段类型不一致，或者小数精度不同，那结果出现不同就是可解释的了。...仔细检查XGBoostClassifier和XGBoostRegressor的源代码，两者对输出结果并没有做任何特殊处理。 再次排除了XGBoost on Spark超参数封装问题。...再一次检查模型的输入，这次的排查思路是，检查一下模型的输入中有没有特殊的数值，比方说，NaN、-1、0等。果然，输入数组中有好几个0出现，会不会是因为缺失值处理的问题？...重点来了，Spark ML中对Vector类型的存储是有优化的，它会自动根据Vector数组中的内容选择是存储为SparseVector，还是DenseVector。
Scala是一门小众的语言，但是作者因为工作原因要以Spark作为工作中的一个重心，而Spark采用了Scala语言编写，于是萌生了认真学习Scala的念头，在学习Scala中产生了这篇Scala学习笔记...也是和Spark的迅速普及离不开关系，因此作者重新整理了Scala学习笔记，加入了Scala新的特性，希望能够对大家有所帮助，因为时间有限，能力有限，有描述不准确的地方欢迎各位指正。...scala ，验证方法是直接执行 $ scala 如果进入scala交互界面则配置正确，否则检查$PATH变量，如果采用了brew安装，可以用 $ brew install scala 来进行安装，我这里采用的版本是...\n", "wilson") 输入使用readLine ，可以带一个参数作为提示符 scala> val name = readLine（“Input your name： ”） 2.3 循环 Scala...java里只能用静态方法来进行模拟。
Spark 终端 我觉得 Spark 非常亲民的一点是它提供了一个交互式的命令行终端，这样用户就可以快速地测试一些命令和语句，而无需每次都保存代码脚本然后调用执行，这对于 R 和 Python 用户来说是非常顺心的一件事...虽然这需要花费一些额外的时间，但好在 Scala 的语法非常直观，基本上通过例子就可以模仿写出自己的程序来。 如果对 Scala 语言感兴趣，可以参考这份教程来了解其基本的语法。...下面就是一段用 Scala 实现的 Spark 算回归的程序，其中包括了读取数据，拟合回归，计算回归系数，进行模型预测以及计算 R2R2 的过程。...这是因为 Spark 采用了一种“延迟运行”的机制，意思是数据只有在真正用到的地方才开始运算，其理念就是，“只要老师不检查作业，我就暂时不写”。...在第31行中，我们用拟合出的模型对训练集本身进行了预测。parsed.map(_.features) 的目的是取出训练集中的自变量部分，而 predict() 方法返回的结果就是因变量的预测值向量。
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