做了这么多年的Java程序员，好像使用多数据源的情况非常少，特别是现如今微服务这么火的情况下，不同的业务访问一个数据库是常态，而且Java访问数据源真没有PHP等脚本语言来得那么简单方便，但是在特殊业务情况下，还不得不使用多数据源，今天我们就来讲讲这方面的话题一.应用案例我们的数据库A为主库，其他数据库配置在主库中，从库B,C,D的数量是不固定的，会根据业务的需要动态的把配置写入到主库中并动态在创
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2023-12-22 15:52:03
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# 数据清洗规则与Java实现
在数据分析的过程中，数据清洗是必不可少的一步。无论是面对电子表格、数据库，还是大数据集，脏数据都对结果产生负面影响。因此，了解数据清洗规则并掌握相应工具非常重要。本文将以Java为例讲解数据清洗的基本规则，并展示一些具体的代码示例。
## 数据清洗的主要规则
数据清洗主要包括以下几个方面：
1. **去除重复数据**：删除在数据集中重复出现的记录，以减少冗余
原创
2024-11-01 03:50:43
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文章目录一、概述二、接口interfaces1、基本关系说明2、Collection 接口说明2.1、Collection 常用方法说明2.2、Collection 实例3、Map 接口说明3.1、Map 常用方法说明3.2、Map 示例三、接口和其各自对应的常见实现类之间的关系总结（重点）1、Java 集合框架中接口、之间的关系及其含义2、Java 集合框架中接口和其各自对应的常见实现类之间的
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2023-10-20 07:45:23
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# Java 数据清洗规则适配指南
作为一名经验丰富的开发者，我将为你讲解如何实现“Java 数据清洗规则适配”。数据清洗是数据分析前不可或缺的步骤，涉及到对无效、错误或不完整数据的识别和修正。下面我们将详细讨论整件事情的流程，并逐步讲解每一步的实现方式。
## 1. 数据清洗流程
数据清洗的流程如下表所示：
| 步骤 | 描述
文章目录一、快餐数据1.1 探索数据1.1.1 数据表一共多少行数据？有多少列1.1.2 是否存在缺失值？哪个字段？1.1.3 数据去重操作1.2 描述性统计1.2.1 被下单数最多的前五的商品(item_name)有哪些？1.2.2 在item_name这列中，一共有多少商品被下单？1.2.3 商品下单总数量是多少？1.2.4 目前item_price数据类型为？如何转换为浮点数？1.2.5
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2023-11-06 15:18:51
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文章目录Flink 基本处理流程（上）数据读取直接读取文件从列表当中读取文件从socket读取网络数据从Kafka读取数据addSource自定义数据源数据处理map与flatmap的区别过滤分组处理（滚动聚合）reduce使用 Flink 基本处理流程（上）目前对于我对flink的基本的一个流程的了解来看的话，对于Flink其实的流处理我们其实完整的步骤只需要大概四步。1.对数据的读取2.对数
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2024-03-15 15:36:27
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在进行“Java 数据清洗规则 模板引擎”项目时，我们需要一套有效的规则和机制来处理和清理数据。本文将详细介绍如何在Java项目中实现数据清洗规则的模板引擎，从环境准备到具体实施、配置详解和确保验证过程的每一步。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保开发环境的准备，包括 Java 运行时和 Maven 依赖等组件的安装。
**前置依赖安装：**
```shell
# 安装 OpenJD
数据采集完，要进行数据清洗工作，整个数据分析过程中，数据清洗工作几乎要占到80%的时间。数据质量的准则数据清洗规则总结为四个关键点：“完全合一”。1、完整性：单条数据是否存在空值，统计的字段是否完善。2、全面性：观察某一列的全部数值，比如平均值、最大值、最小值，根据常识判断是否有问题。如：数据定义、单位标识、数值本身。3、合法性：数据的类型、内容、大小的合法性。如：存在非ASCII字符、性别未知、
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2023-12-24 10:52:41
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Java的数据类型分为两大类，一类是基本数据类型，还有一类就是引用数据类型。1、基本数据类型 Java一共有8种基本数据类型，分别是byte,short,int,long,float,double,boolean和char。它们存储的都是数据量比较小的数据，只需要一个或几个字节。下图是基本类型的大小及范围：直接存储在栈上。例如：基本数据类型的定义是通过诸如i
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2024-04-13 06:22:58
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之前在分享微智能的话题中提到了应用服务监控，本文将会着重介绍Java环境下如何实现无侵入的监控，以及无侵入模式对实现各种技术架构统一服务治理的意义，还会破解“监控系统如何监控自己”的悖论。此次分享包含宜信众多关键技术实践和落地办法，内容提纲如下：1. 服务治理监控，机房监控，APM的区别与联系2. “无侵入”的应用服务监控3. 无侵入引领统一服务治理4. 打破悖论：监控系统如何监控自己在开始之前，
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2023-10-04 10:33:01
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什么是数据清洗？数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。与问卷审核不同，录入后的数据清理一般是由计算机而不是人工完成。数据清洗的步骤缺失值的处理无效值的处理统一规格纠正错误和逻辑删除重复项转换构造缺失值的处理对于缺失值看重要性和缺失率。如果重要性高的，就需要从其他渠道补全，根据经验填满。如果没办法处理，就去除该数据，并在结果中说明。如果
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2023-10-24 05:37:52
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目录数据清洗的概念数据清洗实战案例 数据清洗的概念类比定义数据分析过程 做菜过程
明确需求 >>> 明确做什么菜品
收集数据 >>
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2023-10-20 22:07:38
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# 数据清洗：Java中的几条规则
数据清洗是数据分析和机器学习流程中至关重要的一步。它确保数据的准确性、一致性和完整性，从而为后续的分析和建模提供可靠的基础。在Java中进行数据清洗，通常遵循一些规则，使这一过程更加高效和系统。本文将介绍几条常见的数据清洗规则，并附带代码示例帮助理解。
## 数据清洗规则
1. **去除重复数据**
重复数据会影响分析结果，需要在数据集中检测并去除重
什么是Easy Rules？Easy Rules是一个简单而强大的Java规则引擎，提供以下功能：轻量级框架和易于学习的API基于POJO的开发与注解的编程模型定义抽象的业务规则并轻松应用它们支持从简单规则创建组合规则的能力支持使用表达式语言（如MVEL和SpEL）定义规则的能力在一篇非常有趣的规则引擎的文章中，Martin Fowler说：
您可以自己构建一个简单的规则引擎。您只需要创建一
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2023-08-16 19:03:31
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规则引擎调用Java类 通过myEclipse编写一个简单工程，其中方法是两数相加等到结果，既结果1=输入值1+输入值2。实现规则调用外部接口的方法有三种。 1：接口实例：在myEclipse中制作一个TestInterface.java接口类和Test.java实现类，在Test.java实现类中写一个double型的方法
# 动态配置字段规则Java实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白理解如何实现“动态配置字段规则Java”。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，包括必要的步骤、代码示例以及注释，以确保你能够顺利掌握这一技能。
## 流程概览
首先，让我们通过一个甘特图来了解整个项目的流程：
```mermaid
gantt
title 动态配置字段规则Java实现流程
原创
2024-07-24 10:26:00
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数据清洗规则一、 规则总览 数据清洗针对的对象主要有四个——缺失值、异常值、重复值和无用值，针对不同对象的不同形式，采取相应的方法进行处理，从而得到期望的数据。 1.1 非空校核 要求字段为非空的情况下，对该字段数据进行校核。如果数据为空，需要进行相应处理。 1.2 重复校核 多个业务系统中同类数据经过清洗后，在统一保存时，为保证主键唯一性，需进行校核工作。 1.3 异常值校核 包括取值错误、格式
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2023-11-27 15:20:59
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正则匹配全部汇总匹配中文:[\u4e00-\u9fa5]英文字母:[a-zA-Z]数字:[0-9]匹配中英，英文字母和数字及下划线：^[\u4e00-\u9fa5_a-zA-Z0-9]+$同时匹配判断输入长度：[\u4e00-\u9fa5_a-0zA-Z0-9_]{4,10}5.(?!_) 不能以——开头(?!.*?_S) 不能以_结尾)[a-zA-Z0-9u4e00-u9fa5]+ 至少一个汉字
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2024-02-25 09:52:03
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# Java 参数动态配置校验规则
在Java开发中，我们经常需要对传入的参数进行校验，以确保程序的健壮性和安全性。传统的做法是在每个方法中手动编写校验逻辑，这样不仅繁琐，而且容易出错。为了简化这一过程，我们可以动态配置校验规则，使得校验逻辑更加灵活和易于维护。
## 动态配置校验规则的实现
我们可以通过自定义注解和反射机制来实现动态配置校验规则。首先，我们定义一个注解`@ParamVali
原创
2024-04-27 07:11:05
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# 数据清洗中的规则与Java实现
在数据分析和数据科学领域，数据清洗是一个至关重要的步骤。有效的数据清洗可以提高数据的准确性和分析结果的可靠性。然而，数据清洗并不是一个简单的过程，它涉及到多个规则和标准。在本文中，我们将探讨如何使用Java实现基于特定规则的数据清洗，并通过实际示例来说明具体操作。
## 数据清洗的常见规则
在进行数据清洗时，通常会用到以下几个规则：
1. **去除重复数
