文章目录前言一、aviator是什么？二、入门和安装1.引入依赖2.第一个示例3.使用说明二、进阶使用1.算术运算表达式2.逻辑表达式3.官方函数4.自定义函数 前言你的业务项目是否有很多规则需要判断？规则是否经常变动？如果全部用代码开发是不是每次变动都需开发人员改动代码逻辑，重新编译、部署上线？是不是觉得非常繁琐麻烦？ 本文推荐使用aviator规则引擎来处理此类场景的问题，做到规则可动态配置
Spark StreamingSpark Streaming 知识点超详细文档！！！可以让基础小白快速入门。有丰富的小案例，边学边练！！Spark Streaming是Spark平台上针对实时数据进行流式计算的组件，提供了丰富的处理数据流的API。SparkStreaming 准实时（秒，分钟），微批次（时间）的数据处理框架第1章 SparkStreaming概述1.1 Spark Streami
Spark系列面试题Spark面试题（一）Spark面试题（二）Spark面试题（三）Spark面试题（四）Spark面试题（五）——数据倾斜调优Spark面试题（六）——Spark资源调优Spark面试题（七）——Spark程序开发调优Spark面试题（八）——Spark的Shuffle配置调优1、Spark中的HashShufle的有哪些不足？1）shuffle产生海量的小文件在磁盘上，此时会
Tackling Fake News Detection by Continually Improving Social Context Representations using Graph Neural Networks基于持续增强社交上下文表示的图神经网络虚假新闻检测论文作者：Nikhil Mehta, Maria Leonor Pacheco, Dan Goldwasser 2
基于规则引擎技术逐渐成为各类风控系统的建设的首选方案。规则引擎是一种嵌入在应用程序中的组件，从基于专家系统中的推理引擎发展而来。它的核心思想是将复杂多变的规则从业务流程中解放出来，以规则脚本的形式存放在文件中或者数据库，引擎工作时动态的加载规则，使用规则引擎的应用实现了业务规则的热插拔，使业务规则的变更
spark
UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架。
1、Spark Streaming：支持高吞吐量、支持容错的实时流数据处理
2、Spark SQL， Data frames: 结构化数据查询
3、MLLib：Spark 生态系统里用来解决大数据机器学习问题的模块
4、GraphX是
sparkStreaming与storm的区别： Sparkstreaming处理数据的过程：sparkstreaming：数据是一段时间处理的，是一个微批处理，这个时间是由自己人为设定的。sparkstreaming的吞吐量高。Storm：是纯实时处理数据的，Storm擅长处理简单的汇总型业务，sparkstreaming擅长处理复杂的计算型的数据。Sparkstreaming可以通过
Drools（JBoss Rules ）具有一个易于访问企业策略、易于调整以及易于管理的开源业务规则引擎，符合业内标准，速度快、效率高。业务分析师或审核人员可以利用它轻松查看业务规则，从而检验是否已编码的规则执行了所需的业务规则。JBoss Rules 的前身是Codehaus的一个开源项目叫Drools。最近被纳入JBoss门下，更名为JBoss Rules，成为了JBoss应用服务器的规则引擎
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2023-08-08 08:45:43
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文章目录前言一、Spark概述1.1Spark特点1.2Spark 与 Hadoop对比1.3Spark对比MR优势1.4Spark架构1.5集群部署模式二、Spark安装部署模式2.1本地模式2.2伪分布式2.3集群模式--Standalone模式2.5 集群模式--Yarn模式 前言Spark是当今大数据领域最活跃、最热门、最高效的大数据通用计算引擎，同时也是我个人非常喜欢的一款计算框
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2023-08-17 23:09:13
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一、相关概念1. Working Memory：工作内存，drools从工作内存中获取数据并和规则文件中的规则匹配，只需要将我们定义的实体对象插入到工作内存中。2. Fact：事实，将一个普通的Java Bean插入到工作内存中后就是Fact对象。3. Rule Base：规则库，在规则文件中定义的规则会被加载到规则库中。4. Pattern Matcher：匹配器，将Rule Base中的所有规
一、什么是规则引擎全称为 业务规则管理系统 ，英文名为 BRMS(即 Business Rule Management System)。规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块（注：领域特定语言）编写业务决策（业务规则）。由用户或开发者在需要时进行配置、管理。 需要注意的是规则引擎并不是一个具体的技术框架，而是指的一
序言首先明确引入规则引擎的目的是， 从 if... else ...中解放出来。规则引擎可依据不同项目进行选型，本次主要分享bsp中使用到的govaluate规则引擎。其输入为规则表达式和k-v键值对条件对象，通过规则引擎执行表达式，得到表达式的结果。ASTAbstract Syntax Tree简称AST，中文叫做抽象语法树。 govaluate首先将表达式构建出一颗ast。
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2022-06-22 11:24:00
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文章目录1、LiteFlow简介2、解决的痛点3、快速开始3.1 引入依赖3.2 配置规则文件的位置3.3 定义组件3.4 指定规则3.5 编写客户端3.6 运行以及说明3.7 其他的组件4、对于快速开始的思考5、LiteFlow的脚本组件5.1 脚本的定义5.2 脚本的使用5.3 关于脚本使用的思考6、规则引擎的配置源6.1 引入依赖6.2 配置参数6.3 配置apollo环境6.4 Apol
什么是规则引擎规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。规则引擎能做什么降低复杂业务逻辑组件复杂性、降低应用程序的维护和可扩展成本。常见应用场景1.风控配置2.用户积分3.离线计算4.商品等级应用规则引擎带来哪些好处1.逻辑和数据隔离2.可扩展性高3
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2023-08-08 15:02:37
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在 LinkedIn，我们非常依赖离线数据分析来进行数据驱动的决策。多年来，Apache Spark 已经成为 LinkedIn 的主要计算引擎，以满足这些数据需求。凭借其独特的功能，Spark 为 LinkedIn 的许多关键业务提供支持，包括数据仓库、数据科学、AI/ML、A/B 测试和指标报告。需要大规模数据分析的用例数量也在快速增长。从 2017 年到现在，LinkedIn 的 Spark
规则引擎是大型系统必不可少的一个组件，基于规则引擎可以实现灵活的规则和控制功能。本文从需求出发，介绍了一种简单且高效的实现规则引擎的方案。第一章需求概述规则引擎的应用可以说非常的广泛，规则引擎可以分为基于条件配置的简单规则引擎和基于数据分析统计的复杂的规则引擎，本文档主要讨论的是基于条件配置的简单规则引擎实现。1.1 业务场景示例需要实现根据医生诊断的症状来展示可以使用的药
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2023-08-01 20:19:25
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什么是规则引擎规则引擎由推理引擎发展而来，是一种嵌入在应用程序中的组件，
实现了将业务决策从应用程序代码中分离出来，并使用预定义的语义模块编写业务决策。
接受数据输入，解释业务规则，并根据业务规则做出业务决策。简单来说包括像表单验证和动态表达式引擎这样的简单系统都可以称之为规则引擎。概念是不是有点抽象其实讲的就是一个东西，将我们复杂的if else形成的规则抽离出来规则引擎有哪些DroolsVis
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2021-01-20 18:59:16
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官网源码：https://github.com/j-easy/easy-rules 官网案例：https://github.com/j-easy/easy-rules/wiki/fizz-buzz介绍： 规则引擎是为了解决业务代码和业务规则分离的引擎，是一种嵌入在应用程序中的组件，实现了将业务决策从应用程序代码中分离，其实就是将一大堆if/else进行处理，Easy Rules 所做的，它提供了R
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2023-09-17 12:18:58
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gengine是一款基于golang和AST(抽象语法树)开发的规则引擎,使用一套自定义的简单语法来定义规则来实现语言无关，并且还执行规则执行的各种模式，功能也很强大。核心API对于gengine的使用，我们先掌握几个核心的API。
DataContext：用于注入规则中需要使用的数据或者API。
RuleBuilder：接收DataContext作为参数，并将用户传入的字符串构建出可执行的代码。
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2023-09-13 12:48:02
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很早之前就想写一篇关于「规则引擎」的文章，但是一直苦于没有时间。刚好最近给团队小伙伴梳理了我设计的引擎的使用和原理，正好借此机会在此写下我们的心得。
「规则引擎」系统一般而言，在风控中使用较多，但是经过调研，我们发现，其实在业务系统中，对于规则引擎系统的渴求度更大，甚至于，我在脉脉上都看到好几个人在咨询业务规则引擎系统应该如何设计和接入。首先来聊一下痛点。为什么对于规则引擎系统的渴求度这么大？缺点
