我需要为以下情况找到合适的数据结构。我已经编写了一个带有事件和监听器的简单事件分发系统。该系统是完全顺序的，因此没有任何并发和同步问题。需求与思考每个监听器都注册到预定义(编译时)的1种或多种类型的事件。监听器可以在运行时注册和注销。必须保持监听器注册的顺序，因为这是他们接收事件的顺序(监听器总是在最后添加，但可以从任何地方删除)。一个事件类型可以有0个或多个注册的监听器随时接收它。这种关系的可视化可以用表格来解释:|Listener1|Listener2|Listener3|Listner5---------------------------------------------
我使用Spark2.1。我正在尝试使用SparkStructuredStreaming从Kafka读取记录，反序列化它们并在之后应用聚合。我有以下代码:SparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("Statistics").getOrCreate();Datasetdf=spark.readStream().format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers",kafkaUri).option("subscribe","Statistics").option("startingOffset
我正在为客户构建一个Java库，他们想要的其中一件事是他们使用的一组特定标准的数据表示。我不想透露客户的兴趣，但如果他是炼金术士，他可能想要以下内容:ElementsFireName="Fire"PhysicalTemperature=451Color="Orange"MagicalDomain="Strength"WaterName="Water"PhysicalColor="Blue"EarthName="Earth"MagicalDomain="Stability"Ordinality=1我需要能够通过名称访问各种数据元素，例如:Elements.Earth.NameElemen
我已经为这个问题绞尽脑汁了一段时间。我基本上是在尝试从一组CSV数据生成树层次结构。CSV数据不一定是有序的。这就像下面这样:Header:Record1,Record2,Value1,Value2Row:A,XX,22,33Row:A,XX,777,888Row:A,YY,33,11Row:B,XX,12,0Row:A,YY,13,23Row:B,YY,44,98我正在尝试使执行分组的方式尽可能灵活。最简单的分组方式是对Record1和Record2进行分组，Value1和Value2存储在Record2下，这样我们就可以得到以下输出:Record1Record2Value1Valu
当我运行下面的代码时出现这个错误；Exceptioninthread"AWT-EventQueue-0"java.lang.Error:Structure.getFieldOrder()onclassjavaapplication2.NewJFrame$APPBARDATAreturnsnames([cbSize,hWnd,jCallbackMessage,jEdge,rc,sParam])whichdonotmatchdeclaredfieldnames([])atcom.sun.jna.Structure.getFields(Structure.java:872)atcom.sun
我的问题是以尽可能可扩展的方式为不同的消息实现不同的行为。我知道访问者模式，我知道双重分派(dispatch)，但我似乎无法找到一个让我满意的解决方案(至少不在java的范围内)。我的情况如下:我有一个消息层次结构:和路由器接口(interface)的层次结构，每个接口(interface)都为自己的消息类型定义路由方法:我想实现类似这样的:能够添加和删除路由某些消息的功能，以及轻松更改某些消息的路由策略。问题是，如果不切换我的消息，我不想这样做，我无法为界面选择相应的功能，因为像CompositeRoutercomp=newAllRouter(...//newRouterinstan
尝试编译以下内容时publicclassTest{publicvoidmethod(Stringfoo){//Thiscompilesifthecurlybracesareuncommentedif(fooinstanceofObject)//{Objectbar=(Object)foo;//}}}我得到以下错误javac-Xlint:allTest.javaTest.java:5:error:notastatementObjectbar=foo;^Test.java:5:error:';'expectedObjectbar=foo;^2errors为什么Objectbar=(Obje
我在我的Java应用程序中使用ApacheSpark。我有两个DataFrame小号:df1和df2.df1包含Row与email,firstName和lastName.df2包含Row与email.我想创建一个DataFrame:df3包含df1中的所有行,df2中不存在哪个电子邮件.有没有办法用ApacheSpark做到这一点？我试图创建JavaRDD来自df1和df2通过类型转换它们toJavaRDD()和过滤df1包含所有电子邮件，然后使用subtract,但我不知道如何映射新的JavaRDD至ds1得到DataFrame.基本上我需要df1中的所有行谁的邮箱不在df2.Dat
我正在使用Spark2.2，我正在尝试从Kafka读取JSON消息，将它们转换为DataFrame并将它们作为Row:spark.readStream().format("kafka").option("kafka.bootstrap.servers","localhost:9092").option("subscribe","topic").load().select(col("value").cast(StringType).as("col")).writeStream().format("console").start();有了这个我可以实现:+-----------------
我想将一些数据结构从java传递到perl。在perl中，这基本上应该是一个散列，其中键是字符串，每个值是一个字符串、一个散列或散列的散列。有没有办法从java中转储可以被perl轻松解析的数据？ 最佳答案 JSON和YAML是同时具有Java和Perl实现的序列化标准。 关于java-将数据结构从java传递到perl，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/335634
