有的时候，你需要动态构建一个比较复杂的查询条件，传入数据库中进行查询。而条件本身可能来自前端请求或者配置文件。那么这个时候，表达式树，就可以帮助到你。...你也可能接到过这些需求 从模型进行查询 基于配置查询 今天我们看看表达式树如何实现这些需求。 一切都还要从盘古开天开始说起 以下是一个简单的单元测试用例。...那可以使用 minValue 和 maxValue 作为参数来制作工厂方法，那么用委托当然也可以。...这是一个自定义的扩展方法，你可以通过 ObjectVisitor[1] 来引入这个方法。 限于篇幅，我们此处不能展开谈 Unwrap 的实现。我们只需要关注和前一个示例中注释的不同即可。...通过外部参数来决定。就基本完成了一个多 And 的值比较查询条件的动态构建。
有的时候，你需要动态构建一个比较复杂的查询条件，传入数据库中进行查询。而条件本身可能来自前端请求或者配置文件。那么这个时候，表达式树，就可以帮助到你。...int minValue, int maxValue) { return x => x >= minValue && x < maxValue; } } 有一天盘古突然醒了但天还没亮...那可以使用 minValue 和 maxValue 作为参数来制作工厂方法，那么用委托当然也可以。...这是一个自定义的扩展方法，你可以通过 ObjectVisitor 来引入这个方法。 限于篇幅，我们此处不能展开谈 Unwrap 的实现。我们只需要关注和前一个示例中注释的不同即可。...通过外部参数来决定。就基本完成了一个多 And 的值比较查询条件的动态构建。
PS ： mybatis 中也有对于 criteria 的使用，见另一文章：mybatis ：Criteria 查询、条件过滤用法 1. 业务场景： (1) ....按业务条件查到所有数据后，要过滤掉其中 “当前领导自己填报的但不由自己审批的数据” ，本来我一直在想是不是会有和 sql 中类似于 except 效果的实现 ，就一直想找这个方法，但没有点出这个方法来，...直到在源码中看到一个 not 方法 。...在微信端要求在一个输入框中实现多种类型数据查询。可输入“姓名、项目名称、工作任务、工作类型” 中的任意一种，并作相应条件过滤。...这种只给一个参数却可能代表多种类型数据的实现 如下： Predicate p = cb.or(cb.like(root.get("employeeName"), "%" + search + "%"
第一个接口返回值是这样的：添加描述如何取 account_id：660和account_id：118（ account_id的值会一直变化、有时可能多个值不一样、如何取用用于第二个接口）第二个接口要传的参数如下
问题描述：在 Windows 环境中，您希望通过一个 Python 脚本来实现特定的自动化任务，该任务需要依次运行其他多个带 argparse 命令行参数的 .py 文件。...问题分析与解决： 在 Linux 开发环境中，我们通常可以使用 Bash 脚本来依次运行其他多个带 argparse 命令行参数的 .py 文件。...下面将提供一个示例代码，展示如何在 Windows 中依次运行多个带 argparse 参数的 Python 脚本。...script_01.py、script_02.py … script_06.py：用于测试的其他多个带 argparse 命令行参数的 .py 文件。...参考链接： 在 Python 中处理命令行参数详解（sys.argv 与 argparse 详解） Python 如何运行多个 py 文件 带参数 Python 中四种运行其他程序的方式
ElasticJob分布式调度，分布式多个微服务执行只需要执行一个定时任务，基本概念介绍（一） 问题背景 ElasticJob简介 单节点的定时任务 分布式调度 分片的概念 Dataflow类型调度任务...但当我们部署了多台服务，同时又每台服务又有定时任务时，若不进行合理的控制在同一时间，只有一个定时任务启动执行，这时，定时执行的结果就可能存在混乱和错误了 2 两种情况使用分布式调度 例1：要去对表的数据进行备份的操作...使用分布式调度，因为集群中都是同样功能，但是定时器只需要其中一个进行执行就可以 3 ElasticJob功能列表 – 分布式调度 在分布式环境中，任务能够按照指定的调度策略执行，并且能够避免同一任务多实例重复执行...某示例在任务执行失败后，会被转移到其他实例执行 – 错过执行任务重触发 若因某种原因导致作业错过执行，自动记录错误执行的作业，并在下次次作业完成后自动触发 – 支持并行调度 支持任务分片，任务分片是指将一个任务分成多个小任务在多个实例同时执行...若是使用dataflowjob 那么我们可以一次查询20W条数据备份完后再去处理后面的20W条数据，依次如此，一点点处理完 总结 多个应用程序的定时任务，分布式调度只会使一个应用程序运行，并且可以进行故障转移
便捷的 Tuple 类型 有时方法的返回值可能不止一个，Scala 提供了 Tuple (元组)类型用于临时存放多个不同类型的值，同时能够保证类型安全性。...六、并发编程 挑逗指数: 五星 在 Scala 中，我们在编写并发代码时只需要关心业务逻辑即可，而不需要关注任务如何执行。我们可以通过显式或隐式方式传入一个线程池，具体的执行过程由线程池完成。...例如我们想在 Scala 项目中使用 MongoDB 的官方 Java 驱动执行数据库查询操作，但是查询接口接受的参数类型是 BsonDocument，由于使用 BsonDocument 构建查询比较笨拙...，我们希望能够使用 Scala 的 JSON 库构建一个查询对象，然后直接传递给官方驱动的查询接口，而无需改变官方驱动的任何代码，利用隐式转换可以非常轻松地实现这个功能。...在 Scala 中，为了实现上面的运算，我们只需要实现一个简单的隐式转换就可以了。 ? 更好的运行时性能 在日常开发中，我们通常需要将值对象转换成 Json 格式以方便数据传输。
__doc__) # 打印注释信息 执行结果 from test test 测试 带参数的装饰器 import time flag = False #标志位 def timer(flag): ...多个装饰器装饰一个函数 def warpper1(func): def inner1(*args, **kwargs): print("wrapper1, before func.../usr/bin/env python # coding: utf-8 __author__ = 'www.py3study.com' 1.写函数，返回一个扑克牌列表，里面有52项，每一项是一个元组 例如...写函数，传入一个参数n，返回n的阶乘 例如: cal(7) 计算7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1 1 递归求解,设置一个出口 def factorial(n): if n =...相关提示：用带参数的装饰器。装饰器内部加入判断，验证不同的账户密码。
便捷的 Tuple 类型 有时方法的返回值可能不止一个，Scala 提供了 Tuple (元组)类型用于临时存放多个不同类型的值，同时能够保证类型安全性。...例如我们想在 Scala 项目中使用 MongoDB 的官方 Java 驱动执行数据库查询操作，但是查询接口接受的参数类型是 BsonDocument，由于使用 BsonDocument 构建查询比较笨拙...，我们希望能够使用 Scala 的 JSON 库构建一个查询对象，然后直接传递给官方驱动的查询接口，而无需改变官方驱动的任何代码，利用隐式转换可以非常轻松地实现这个功能： implicit def toBson...同时我们也可以将来自三方库的数据类型无缝集成到现有的接口中，也只需要实现一个隐式转换方法即可。...在 Scala 中，为了实现上面的运算，我们只需要实现一个简单的隐式转换就可以了： implicit def doubleToDollar(d: Double) = new Dollar(d) 0.5
小勤：怎么实现透视的时候也能把多个内容合并起来放到一个单元格里？ 大海：在Power Query或Power Pivot里实现起来都很简单啊。 小勤：不对啊。...小勤：但你怎么知道这个函数有第三个参数啊？...大海：碰到这种情况的时候，就可以查函数帮助了（当然，如果平时多看一些相关的文章，就会有很多很好的经验），比如，直接在PQ里加一个步骤，输入函数名称并回车，就可以看到这个函数的相关信息了： 小勤：看名称这是一个函数的意思...大海：这个也很简单，首先，你看帮助里面有没有关于这个参数的示例，如果有，就很容易判断，比如这个函数的示例： 第三个参数用了List.Max，说明这个参数要接收的内容就是一个列表啊。...大海：刚开始的时候，你可能会觉得Power Query里函数的参数比较复杂，但当你慢慢熟悉一些常用的函数的情况后，就很容易形成一些有用的判断经验了，平时多练，多结合函数的功能思考一下就好了。
它提供了一个称为DataFrame（数据框）的编程抽象，DF的底层仍然是RDD，并且可以充当分布式SQL查询引擎。 1、SparkSQL的由来 SparkSQL的前身是Shark。...4、列存储的适用场景 1）一般来说，一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行，且该查询往往只关心少数几个数据列。...商品的其他数据列，例如商品URL、商品描述、商品所属店铺，等等，对这个查询都是没有意义的。 而列式数据库只需要读取存储着“时间、商品、销量”的数据列，而行式数据库需要读取所有的数据列。...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。 ...③只访问查询涉及的列，可以大量降低系统I/O。 ④每一列由一个线程来处理，即查询的并发处理性能高。 ⑤数据类型一致，数据特征相似，可以高效压缩。
从上图可以很清楚地看到，行式存储下一张表的数据都是放在一起的，但列式存储下都被分开保存了。所以它们就有了如下这些优缺点对比： 1>在数据写入上的对比 1）行存储的写入是一次完成。...4、列存储的适用场景 1）一般来说，一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行，且该查询往往只关心少数几个数据列。...商品的其他数据列，例如商品URL、商品描述、商品所属店铺，等等，对这个查询都是没有意义的。 而列式数据库只需要读取存储着“时间、商品、销量”的数据列，而行式数据库需要读取所有的数据列。...如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。...③只访问查询涉及的列，可以大量降低系统I/O。 ④每一列由一个线程来处理，即查询的并发处理性能高。 ⑤数据类型一致，数据特征相似，可以高效压缩。
每个node都有一个node类型和零个或者多个子节点。Scala中新定义的node类型是TreeNode类的子类。这些对象都是不可改变的，可以使用函数转换来操作。...虽然一个规则可以在其输入树上运行任意代码（给定这个树只是一个Scala对象），但最常见的方法是使用一组模式匹配函数来查找和替换子树为特定结构。...Case关键词是scala的标准模式匹配的语法，可以用来匹配一个节点类型，同时将名字和抽取到的值对应。（就是c1和c2）。 模式匹配的表达式是部分函数，这也意味着只需要匹配到输入语法树的子集。...规则（和Scala模式匹配一般）可以匹配相同转换调用中的多个模式，使其非常简洁，可以一次实现多个转换： tree.transform { case Add(Literal(c1), Literal(c2...它只需要12行代码来编写一个在SUM和AVG表达式中找到这样的小数的规则，并将它们转换为未缩放的64位长整型，然后将聚合后的结果类型转换回来。
只对位置编码进行了一个非常小的改动 与LLaMA 2相比，LLaMA 2 Long的变化并不多。 一是训练参数上，采用了高达4000亿token的数据源。...——相反，原始LLaMA 2包含多个变体，但最多的版本也只有700亿。 二是架构上，与LLaMA 2保持不变，但对位置编码进行了一个非常小的必要修改，以此完成高达3.2亿token的上下文窗口支持。...为此，Meta想出了一个非常简单的破解办法： 减少每个维度的旋转角度。 具体而言就是将超参数“基频（base frequency） b”从10000增加到500000。...而且，尤其在后者任务上，他们提出的RoPE ABF是唯一一个可以始终保持性能的变体。...此外，他们还观察到，嵌入向量之间的相对距离既对RoPE PI的关键参数有线性依赖性，也对RoPE ABF的关键参数也有对数依赖性。 这也就是为什么我们可以很容易地对基频这一超参数“下手”。
hdfs-site.xml etc/hadoop/slaves etc/hadoop/log4j.properties 1、hadoop-env.sh: 配置 hadoop 进程运行时的相关环境变量，对于搭建开发环境，只需要设置一个配置项...虽然我们的开发集群只是一个单机节点，但任然需要开通本机(DataNode) 对本地(NameNode) 的 ssh 免密登录，方便集群管理，具体设置方式这里不再赘述，如不了解，可自行搜索相关资料。...万一有端口冲突，也没关系， 这里可以查询所有 HDFS 服务端口配置项，结合日志，更改下冲突项目就行。...本例中这种运行模式 spark 称之为 Standalone(独立模式，不依赖其它服务构成集群)，这种模式一般包括一个 Master 实例和多个 Worker 实例，能以最简单的方式建立起一个集群，方便开发和构建小规模集群...我这里选择 sbt，原因是这三者虽然功能上难分伯仲，但 sbt 与 scala 具备天然的亲和性，它自身是使用 scala 编写的，其工程定义文件实际也是一个 scala 程序，使用它构建 scala
今天给大家推荐的是一个将结构体快速的构造成url查询参数的工具：go-querystring。...包的安装 在程序中使用import引入该包即可使用： import "github.com/google/go-querystring/query" 包的使用 定义一个结构体，然后通过该包的Encode...函数便能将其构造成url中的查询字符串： type Options struct { Query string `url:"q"` ShowAll bool `url:"all"...只要定义一个结构体，调用该包的Encode函数就能将结构体中的字段自动拼接成url的查询参数。当然其缺点就是性能差。...下面是一个使用该包和不使用该包的基准测试结果，基本上该包的性能是go内置包的5倍还多。如下图： 更多项目详情请查看如下链接。
Table API 是一套内嵌在 Java 和 Scala 语言中的查询 API，它允许我们以非常直观的方式，组合来自一些关系运算符的查询（比如 select、filter 和 join）。...这里的两个依赖，是 IDE 环境下运行需要添加的；如果是生产环境，lib 目录下默认已经有了 planner，就只需要有 bridge 就可以了。...Blink planner 会将多个 sink 优化在一个 DAG 中（仅在 TableEnvironment 上受支持，而在 StreamTableEnvironment 上不受支持）。...04 4、连接到文件系统（Csv 格式） 连接外部系统在 Catalog 中注册表，直接调用 tableEnv.connect()就可以，里面参数要传入一个 ConnectorDescriptor...EnvironmentSettings 或者 TableConfig 参数，可以用来配置 TableEnvironment 的一些特性。
这些框架都能够使用标准的 SQL 或者 类 SQL 语法灵活地进行数据的查询分析。...Hive 本质上就是将 SQL 转换为 MapReduce 作业，Spark SQL 将 SQL 转换为一系列的 RDDs 和转换关系（transformations），Phoenix 将 SQL 查询转换为一个或多个...同时针对集群资源管理的需求，又衍生了 Hadoop YARN ; 复杂大数据处理的另外一个显著的问题是，如何调度多个复杂的并且彼此之间存在依赖关系的作业？...Scala 确实足够的精简和灵活，但其在语言复杂度上略大于 Java，例如隐式转换和隐式参数等概念在初次涉及时会比较难以理解，所以你可以在了解 Spark 后再去学习 Scala，因为类似隐式转换等概念在...www.edureka.co/blog/hadoop-ecosystem 至于其它框架，在学习上并没有特定的先后顺序，如果你的学习时间有限，建议初次学习时候，同一类型的框架掌握一种即可，比如日志收集框架就有很多种，初次学习时候只需要掌握一种
众所周知，csv文件默认以逗号“,”分割数据，那么在scala命令行里查询的数据： ?...可以看见，字段里就包含了逗号“,”，那接下来切割的时候，这本应该作为一个整体的字段会以逗号“,”为界限进行切割为多个字段。 现在来看看这里的_c0字段一共有多少行记录。 ?...接着还是查询这个字段的有多少行 ? 很显然，60364>60351 这就是把一个字段里本来就有的逗号当成了分隔符，导致一个字段切割为两个甚至多个字段，增加了行数。...所以如果csv文件的第一行本来有n个字段，但某个字段里自带有逗号，那就会切割为n+1个字段。...自然就会报数组下标越界的异常了 那就把切割规则改一下,只对引号外面的逗号进行分割，对引号内的不分割 就是修改split()方法里的参数为： split(",(?
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