文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

java读取输入字符串的操作过程_java查找字符串中重复字符

读取输入字符串的方法: 通过Scanner类读取字符串的方法next()和nextLine() import java.util.*; public class Main{ public...(b);//输出 ab cd ef } } next():一定要读取到有效字符后才可以结束输入，对输入有效字符之前遇到的空格键、Tab键或Enter键等结束符，next()方法会自动将其去掉，只有在输入有效字符之后...，next()方法才将其后输入的空格键、Tab键或Enter键等视为分隔符或结束符。...nextLine():结束符只是Enter键，即nextLine()方法返回的是Enter键之前的所有字符，它是可以得到带空格的字符串的。...通过BufferReader类读取字符串 import java.io.*; public class Main{ public static void main(String []args) throws

1K40

快速入门Flink (4) —— Flink批处理的DataSources和DataSinks，你都掌握了吗?

-- zip -d learn_spark.jar META-INF/*.RSA META-INF/*.DSA META-INF...读取本地文件 读取HDFS数据 读取CSV数据 还包括一些特殊的文件格式，例如读取压缩文件数据，或者基于文件的 source （遍历目录） 针对上述陈述的几种方式，下面将一一展示代码的书写...a").withParameters(configuration) result.print() } } 1.3 数据输出 Data Sinks 既然上边都谈到了Flink的输入...其中需要用到一个方法，writeAsText()：TextOuputFormat - 将元素作为字符串写入行。字符串是通过调用每个元 素的 toString()方法获得的。...，然后为大家详细介绍了Flink的数据输入DataSource和输出DataSink的多种方式。

1.4K20
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    6道经典大数据面试题（ChatGPT回答版）

    客户端读取数据块，并向 DataNode 发送确认。 如果需要读取的数据跨越了多个数据块，客户端将重复执行步骤 3~5，直到读取了整个文件。 客户端关闭文件，结束读取过程。...数据读取效率低下：小文件较多时，HDFS 中存在大量的小文件，导致 NameNode 需要进行大量的元数据信息的管理，同时也会增加网络传输的开销，降低数据读取效率。...而 Spark Streaming 使用 Spark 的任务调度器，调度器仅仅会考虑 CPU 和内存资源，无法考虑网络带宽等其他因素。...如果需要实现低延迟、高吞吐量的实时数据处理，可以考虑使用 Flink；如果需要对大规模数据进行批量处理，可以考虑使用 Spark Streaming。 6、星型模型和雪花模型的区别是什么？...而雪花模型的结构比较复杂，可读性相对较低。 综上所述，星型模型比较适合简单的数据分析场景，如数据统计、报表分析等；而雪花模型比较适合复杂的数据分析场景，如数据挖掘、OLAP 分析等。

    1.4K60

    助力工业物联网，工业大数据之数仓维度层DWS层构建【十二】

    SparkSQL：pyHive SparkSQL用法 编程方式：python文件 | jar包 流程 step1：SparkSession step2：读取数据源...调度开发 流程 JDBC | PyHive | Beeline：代码中开发 spark-sql -f xxxx.sql：SQL文件的运行 如果实现SQL语句的执行？...02：项目目标 回顾维度建模 建模流程：划分主题域和主题 维度设计：构建维度矩阵 维度模型：雪花模型、星型模式 项目中的建模流程和维度设计 划分了哪些主题域，每个主题域有哪些主题？...05：维度建模回顾：维度模型 目标：掌握维度设计的常用模型 路径 step1：雪花模型 step2：星型模型 step3：星座模型 实施 雪花模型 设计：部分维度通过其他维度间接关联事实表...，可以提高性能 缺点：数据冗余度相比雪花模型较高 星座模型 星座模型：基于星型模型的演变，多个事实共同使用一个维度表 小结 掌握维度设计的常用模型

    49810

    程序员进阶之算法练习（八十八）- CF883

    ，添加k条边以及对应的新节点； 不断重复规则2达到2次以上，则能形成雪花结构： 现在想知道，是否存在一个雪花结构的结点数为n； 输入： 第一行，整数 表示t个样例 (1≤≤10000) 每个样例一行整数...，添加k条边以及对应的新节点； 不断重复规则2达到2次以上，则能形成雪花结构： 现在想知道，是否存在一个雪花结构的结点数为n； 输入： 第一行，整数 表示t个样例 (1≤≤10000) 每个样例一行整数...s来表示，第i个字符为0表示第i种症状未出现，第i个字符为1表示第i种症状出现； 现在有m种药，每种药可以治疗若干症状，但是也会造成若干副作用的症状，分别用字符0和字符1组成的字符串x和字符串y表示；...输入： 第一行，整数 表示t个样例 (1≤≤100) 每个样例的第一行整数,(1≤≤10,1≤≤1000) 第二行是长度为n的字符串s，表示小明已经出现的症状 接下来m · 3行，表示m种药品...第一行，整数，表示该药吃完需要的时间(1≤≤1000) 第二行，字符串x，表示该药能治疗的症状 第三行，字符串y，表示该药会产生的副作用症状 输出： 每个样例一行，输出小明消除所有症状需要的时间

    16840

    Spark SQL 外部数据源

    一、简介 1.1 多数据源支持 Spark 支持以下六个核心数据源，同时 Spark 社区还提供了多达上百种数据源的读取方式，能够满足绝大部分使用场景。...2.1 读取CSV文件 自动推断类型读取读取示例： spark.read.format("csv") .option("header", "false") // 文件中的第一行是否为列的名称...四、Parquet Parquet 是一个开源的面向列的数据存储，它提供了多种存储优化，允许读取单独的列非整个文件，这不仅节省了存储空间而且提升了读取效率，它是 Spark 是默认的文件格式。...("/tmp/spark/txt/dept") 八、数据读写高级特性 8.1 并行读 多个 Executors 不能同时读取同一个文件，但它们可以同时读取不同的文件。...SimpleDataFormat 的字符串yyyy-MM-ddBothtimestampFormat任何能转换为 Java 的 SimpleDataFormat 的字符串yyyy-MMdd’T’HH:mm

    2.4K30

    洛谷P2391 白雪皑皑(并查集)

    雪花纷纷，降落人间。 美能量星球（pty 在 spore 上的一个殖民地）上的人们被这美景所震撼。但是 pty 却不高兴，他不喜欢白色的世界，他觉得这样太单调了。...Pty 要对雪花进行 M 次染色操作，第 i次染色操作中，把第（i*p+q）%N+1 片雪花和第（i*q+p）%N+1 片雪花之间的雪花（包括端点）染成颜色 i。其中 p,q 是给定的两个正整数。...他想知道最后 N 片雪花被染成了什么颜色。 输入输出格式 输入格式： 包含 4 行： N M p q 意义如题中所述。...输出格式： 包含 N 行: 第 i 行表示第 i 片雪花被染成的颜色 c 输入输出样例 输入样例#1： 复制 4 3 2 4 输出样例#1： 复制 2 2 3 0 说明 20%的数据满足：1<=n,...EOF:*p1++) using namespace std; const int MAXN=1e6+10; const int INF=1e9+10; //char buf[1<<20],*p1=buf

    70840

    MarsTalk | 一次bug发现的Base64编码的用法

    01 发现问题 经过试验，发现TiSpark读取`BIT`类型列的Default Value的时候，报下面这个错 spark-sql> select * from t_origin_default_value...ERROR SparkSQLDriver: Failed in [select * from t_origin_default_value_2] java.lang.NumberFormatException...这个错误大概的意思是说，TiSpark在解析这个JSON的时候抛错，也就是说这是一个非法的JSON字符串。...查了下JSON中字符串的定义，发现并不是所有的字符串都是符合JSON规范的，如下图所示 在JOSN字符串中如果出现了`control characters` 或者 `"` 或者 `\`...是需要转义的，也就是说需要在这些字符前面加上一个额外的`\`，否则就是非法的JSON字符串，例如下面几个就是非法的JSON字符串： `a"a` `a\a` 正确的表示应该是： `a\"a` `a\\

    35520

    如何构建更好的数据立方体系统(Cube)

    每一维使用一个表表示，表中的属性可能会形成一个层次或格。 ? 雪花模式 它是星模式的变种，将其中某些表规范化，把数据进一步的分解到附加的表中，形状类似雪花。...第一轮读取原始数据（RawData），去掉不相关的列，只保留相关的。...; By-layer Spark Cubing算法 我们知道，RDD（弹性分布式数据集）是Spark中的一个基本概念。...通过将父RDD缓存在内存中，子RDD的生成可以比从磁盘读取更有效。下图描述了这个过程 ?...”，可以复用大部分代码 Spark中Cubing的过程 下图DAG，它详细说明了这个过程： 在“Stage 5”中，Kylin使用HiveContext读取中间Hive表，然后执行一个一对一映射的“map

    4.4K40

    Scala教程之:Either

    为了尊重历史习惯，当Either 用于表示错误标志或某一对象值时，Left 值用于表示错误标志，如：信息字符串或下层库抛出的异常；而正常返回时则使用Right 对象。...,j.toString)}") 1+1 = 2 2+1 = 3 2+2 = 4 3+1 = 4 3+2 = 5 204 ｜ 第7 章 3+3 = 6 scala> addInts("0", "x") java.lang.NumberFormatException...如果两个参数都是可以转换的字符串当然没问题，但是如果输入了一个无法转换的字符串就会报异常。 虽然异常有时候是好事情，但是异常会阻止程序的正常运行。...NumberFormatException,Int] scala> println(addInts2("1", "2")) Right(3) scala> println(addInts2("1", "x")) Left(java.lang.NumberFormatException...: For input string: "x") scala> println(addInts2("x", "2")) Left(java.lang.NumberFormatException: For

    46620

    使用IDEA编写Spark程序（4）

    META-INF/*.RSA ●maven-assembly-plugin和maven-shade-plugin的区别 https://blog.csdn.net/lisheng19870305/article...//A Resilient Distributed Dataset (RDD)弹性分布式数据集 //可以简单理解为分布式的集合,但是spark对它做了很多的封装, //让程序员使用起来就像操作本地集合一样简单...)//.setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(config) sc.setLogLevel("WARN") //2.读取文件...//A Resilient Distributed Dataset (RDD)弹性分布式数据集 //可以简单理解为分布式的集合,但是spark对它做了很多的封装, //让程序员使用起来就像操作本地集合一样简单...,这样大家就很happy了 val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile(args(0)) //文件输入路径 //3.处理数据 //3.1对每一行按空切分并压平形成一个新的集合中装的一个个的单词

    36520

    Spark离线导出Mysql数据优化之路

    这样再增加需要同步的表，就只需要指定业务字段，而不需要关心数据读取的实现。考虑到以下几个方面，决定用Spark重新实现这个工具： 1. 执行效率：Spark支持并发处理数据，可以提升任务执行速度。...个区间（整数类型区间的划分比较直接，字符串类型的划分就复杂一点，DataX是将字符串转成128进制的大整数，然后再当做整数切分），最后将区间范围转化为SQL中的where条件进行数据读取。...当SplitPK是字符串的时，区间划分的逻辑相对复杂，且对于主键是随机字符串的场景（如雪花算法生成主键），主键分布不均匀的问题会更严重。...JDBC本身提供了并发读取数据表的方式[3]，可以直接把划分好的区间转换成查询条件传入JDBC接口中，Spark就为每一个区间生成一个SQL查询，并发执行。...Spark SQL功能强大，可以在数据读取的同时，通过配置做一些简单的ETL操作。

    2.7K101

    如何在IDEA上编写Spark程序?(本地+集群+java三种模式书写代码)

    本篇博客，Alice为大家带来关于如何在IDEA上编写Spark程序的教程。 ?...---- 写在前面 本次讲解我会通过一个非常经典的案例，同时也是在学MapReduce入门时少不了的一个例子——WordCount 来完成不同场景下Spark程序代码的书写。...").setMaster("local[*]") val sc = new SparkContext(config) sc.setLogLevel("WARN") // 2.读取文件...读取文件 // A Resilient Distributed Dataset (RDD) 弹性分布式数据集 // 可以简单理解为分布式的集合，但是spark对它做了很多的封装...// 让程序员使用起来就像操作本地集合一样简单，这样大家就很happy了 val fileRDD: RDD[String] = sc.textFile(args(0)) // 文件输入路径

    3.2K30

    分布式ID

    ，具有唯一性，缺点：无序的字符串，不具备趋势自增特性，没有具体的业务含义，长度过长 16 字节 128 位，36 位长度的字符串，存储以及查询对 MySQL 的性能消耗较大，MySQL 官方明确建议主键要尽量越短越好...AOF 会对每条写命令进行持久化，即使 Redis 挂掉了也不会出现 ID 重复的情况，但由于 incr 命令的特殊性，会导致 Redis 重启恢复的数据时间过长雪花算法雪花算法(Snowflake)，...是 twitter 公司内部分布式项目采用的 ID 生成算法美团(Leaf)Leaf 由美团开发，支持号段模式和 snowflake 算法模式，可以切换使用雪花算法结构图片snowflake 生成的是...id(10bit)：也被叫做 workId，这个可以灵活配置，机房或者机器号组合都可以自增值(占 12 比特)：序列号部分(12bit)，自增值支持同一毫秒内同一个节点可以生成 4096 个 ID存在的问题雪花算法目前存在时间回拨问题...dependency> leaf-boot-starter com.sankuai.inf.leaf

    27610

    Spark Extracting,transforming,selecting features

    ，NGram类将输入特征转换成n-grams； NGram将字符串序列（比如Tokenizer的输出）作为输入，参数n用于指定每个n-gram中的项的个数； from pyspark.ml.feature...，实际就是将字符串与数字进行一一对应，不过这个的对应关系是字符串频率越高，对应数字越小，因此出现最多的将被映射为0，对于未见过的字符串标签，如果用户选择保留，那么它们将会被放入数字标签中，如果输入标签是数值型...，读取一个含标签的数据集，使用VectorIndexer进行处理，转换类别特征为他们自身的索引，之后这个转换后的特征数据就可以直接送入类似DecisionTreeRegressor等算法中进行训练了：..."inf")] data = [(-999.9,), (-0.5,), (-0.3,), (0.0,), (0.2,), (999.9,)] dataFrame = spark.createDataFrame...R中的公式用于线性回归一样，字符串输入列会被one-hot编码，数值型列会被强转为双精度浮点，如果标签列是字符串，那么会首先被StringIndexer转为double，如果DataFrame中不存在标签列

    21.9K41
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券