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    java:函数--返回多个值

    参考链接: 用Java返回多个值 在开发过程中,经常会有这种情况,就是一个函数需要返回多个值,这是一个问题!!   ...网上这个问题的解决方法:   1、【使用集合类】使用map返回值;这个方法问题是,你并不知道如何返回值的key是什么,只能通过doc或者通过源代码来查看。   ...2、【使用引用传递】传入一个引用进去,修改引用的属性值。问题:不实用。   ...import java.util.Map;public class Test {    /**     * 方法1:使用集合类 (Map以外的集合类也可以随意使用)     * 目标:返回一个数组的最大值和最小值...max);        map.put("min", min);        return map;    }    /**     * 方法2:使用封装对象     * 目标:返回一个数组的最大值和最小值

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    Java 根据占位符名称替换值

    在Java开发中,我们经常需要根据一些模板、格式字符串等动态替换一些变量的值。为了方便处理这些情况,Java提供了字符串格式化功能,可以使用占位符将变量嵌入到字符串中,并在运行时进行替换。...本文将介绍Java中根据占位符名称替换值的方法。...但是,如果我们有一个较大的字符串,需要多次替换其中的多个变量,那么使用占位符 "%s"、"%d"等等进行替换可能会比较繁琐,不易于阅读和维护。...因此,可以考虑使用占位符名称,使替换值能够更清晰地与占位符进行匹配。使用占位符名称为了使用占位符名称进行字符串替换,我们需要引入Java的MessageFormat类。...需要注意的是,在使用格式化字符串进行替换时,占位符名称必须使用 %() 进行括起来,并在名称前面加上 % 符号,例如:%(age)s。总结本文介绍了Java中根据占位符名称替换值的方法。

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    如何使用FME完成值的替换?

    为啥要替换值? 替换的原因有很多。比如,错别字的纠正;比如,数据的清洗;再比如,空值的映射。 如何做? 我们使用FME来完成各种替换,针对单个字符串,可以使用StringReplacer转换器来完成。...StringReplacer转换器是一个功能强大的转换器,通过这个转换器,可以很方便的完成各种替换,甚至是将字段值映射为空。...针对这个需求,我尝试了以下几种解决方式: StringReplacer转换器 针对这种需求,在没拿到数据的时候,我用Creator转换器造了数据, 首先想到了是StringReplacer转换器,我进行了如下图所示的设置...NullAttributeMapper转换器 但实际的数据有多个字段,拿到后进行测试,发现StringReplacer不行,所以我尝试了如下图所示的转换器,结果是ok的: ? 运行结果 ?...总结 StringReplacer转换器,适用于单个字段的指定值映射。在进行多个字段替换为指定值的时候没什么问题,但是在正则模式启用分组的情况下,就会出错。

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    使用jolt替换值(10->男女)

    然后老板说:“哦,对了,我不要你写代码解决,就用jolt库去解这个事情,咱们用的Apache NIFI里也有现成的JOLT组件,你们自己写的代码质量高不高不说,通用性是真的不高,来来回回这么多人写了那么多垃圾...这是shift的规范格式,spec中的是核心的匹配逻辑和输出逻辑 } }] 原值输出脚本解释 接下来我们把脚本中关于男女值替换的逻辑去掉看下效果 [{ "operation": "shift...].sex" } } }] 效果图: 那么看到最后这个啰里啰嗦臃肿不堪显得就不那么高端大气上档次的感觉像是没穿衣服而且实际上只能匹配两个数组元素还绑死了所有字段名字的没啥软用的脚本...(没看懂可以再看几遍,废话不好写啊) 男女值替换脚本解释 下面再单独来看看替换男女值的脚本 [{ "operation": "shift", "spec": { "*":...常量值 1 0 分别匹配了sex的值。 #男 #女 就不是匹配的意思了,而是表示将#符号后面的值作为value输出到右侧脚本指定的位置。

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    用PySpark开发时的调优思路(下)

    上期回顾:用PySpark开发时的调优思路(上) 2. 资源参数调优 如果要进行资源调优,我们就必须先知道Spark运行的机制与流程。 ?...num-executors x executor-memory 是不能超过2000G的,但是也不要太接近这个值,不然的话集群其他同事就没法正常跑数据了,一般我们设置4G-8G。...但如果想要做一些Python的DataFrame操作可以适当地把这个值设大一些。 5)driver-cores 与executor-cores类似的功能。...Plan B: 提前处理聚合 如果有些Spark应用场景需要频繁聚合数据,而数据key又少的,那么我们可以把这些存量数据先用hive算好(每天算一次),然后落到中间表,后续Spark应用直接用聚合好的表...# 在配置信息中设置参数 # 针对RDD rdd.reduceByKey(1000) # 默认是200 Plan D:分配随机数再聚合 大概的思路就是对一些大量出现的key,人工打散,从而可以利用多个

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