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java程序中的数据计算

由于各种各样原因，我们经常需要在java程序中进行数据计算处理

系统设计要求，业务逻辑与数据存储分离

数据分散在不同的数据源中

计算逻辑复杂，sql实现困难

在java中实现数据计算的痛点

代码繁琐冗长，复杂计算实现困难，不易编写和维护

这么长的代码仅仅实现了单个字段分组单个字段汇总的功能

需要简化java计算的实现手段

解决办法：java专业计算包——集算器

配合java使用的专业计算（jar）包，简化java计算代码

说明：spl是esproc采用的脚本语言，dfx为脚本文件，相当于外置存储过程，java通过jdbc接口传入spl语句实现结构化计算或执行脚本。

spl实现分组

写代码，简单才是硬道理

常规分组

汇总每个人的值班天数

	a
1	=file(“/users/test/duty.xlsx”).importxls@tx()
2	=a1.groups(name;count(name):count)

这类基本运算还可以直接用sql写：select name,count(name) from user/test/duty.xlsx group by name

每组top n

获取每个月、每个人、头三天的加班记录

	a
1	=file(“/users/test/duty.xlsx”).importxls@tx()
2	=a1.groups(month(workday):mon,name;~.top(3):top3)

对位分组

按顺序分别列出使用 chinese、english、french 作为官方语言的国家数量

	a
1	=connect(“mysql”)
2	=a1.query@x(“select * from world.countrylanguage where isofficial=‘t’”)
3	[chinese,english,french]
4	=a2.align@a(a3,language)
5	=a4.new(a3(#):name,~.len():cnt)

简化复杂sql

计算目标：某支股票最长连续涨了多少交易日

select max(continuousdays)-1
from (select count(*) continuousdays
	from (select sum(changesign) over(order by tradedate) unrisedays
		from (select tradedate,
			case when closeprice>lag(closeprice) over(order by tradedate)
			then 0 else 1 end changesign
		from stock) )
	group by unrisedays)

sql解法

sql在使用窗口函数的情况下嵌套三层完成；
你试试能读懂吗？

	a
1	=stock.sort(tradedate)
2	=0
3	=a1.max(a2=if(closeprice>closeprice[-1],a2 1,0))

spl解法

其实这个计算很简单，按照自然思维：先按交易日排序（行1）,然后比较当天收盘价比前一天高就 1，否则就清零，最后求个最大值（行3）

多样性数据源支持

java计算能力难以胜任多样性数据源

集算器内置接口便捷访问

mongodb、redis、cassandra、elasticsearch
hadoop
excel、json、xml、txt
http restful、web services、olap4j 、...

让mongodb、excel、txt文本轻松获得（复杂）计算能力

丰富的计算能力（部分）

辅助mongodb计算

join运算
单表多次参与运算
简单in运算
外键对象化
apply算法的简单实现循环合集
多表合集
并集
topn运算
……

辅助数据库计算

使用序列参数向sql传递值的列表
不同数据库翻译sql：适应不同类型数据库
单表分段并行取数
多表并行取数
多库并行写数
同构表拼接动态sql语句
……

结构化文件计算

小文件数据过滤
文本数据读取
小文件数据汇总求和
小文件数据跨列计算
小文件数据排序
小文件分组聚合
多个小文件数据关联查询
小文件数据分组后过滤
……

大文件计算

大文件数据过滤
大文件数据汇总求和
大文件数据跨列计算
大文件数据去重计数
大文件数据排序
大文件分组聚合，小结果集
大文件分组聚合，大结果集
……