UpdateByKey

1、DStream的transformation操作

       常用的tarnsformation算子如下:

       

Transformation Meaning
map(func) Return a new DStream by passing each element of the source DStream through a function func.
flatMap(func) Similar to map, but each input item can be mapped to 0 or more output items.
filter(func) Return a new DStream by selecting only the records of the source DStream on which func returns true.
repartition(numPartitions) Changes the level of parallelism in this DStream by creating more or fewer partitions.
union(otherStream) Return a new DStream that contains the union of the elements in the source DStream and otherDStream.
count() Return a new DStream of single-element RDDs by counting the number of elements in each RDD of the source DStream.
reduce(func) Return a new DStream of single-element RDDs by aggregating the elements in each RDD of the source DStream using a function func (which takes two arguments and returns one). The function should be associative and commutative so that it can be computed in parallel.
countByValue() When called on a DStream of elements of type K, return a new DStream of (K, Long) pairs where the value of each key is its frequency in each RDD of the source DStream.
reduceByKey(func, [numTasks]) When called on a DStream of (K, V) pairs, return a new DStream of (K, V) pairs where the values for each key are aggregated using the given reduce function. Note: By default, this uses Spark's default number of parallel tasks (2 for local mode, and in cluster mode the number is determined by the config propertyspark.default.parallelism) to do the grouping. You can pass an optional numTasks argument to set a different number of tasks.
join(otherStream, [numTasks]) When called on two DStreams of (K, V) and (K, W) pairs, return a new DStream of (K, (V, W)) pairs with all pairs of elements for each key.
cogroup(otherStream, [numTasks]) When called on a DStream of (K, V) and (K, W) pairs, return a new DStream of (K, Seq[V], Seq[W]) tuples.
transform(func) Return a new DStream by applying a RDD-to-RDD function to every RDD of the source DStream. This can be used to do arbitrary RDD operations on the DStream.
updateStateByKey(func) Return a new "state" DStream where the state for each key is updated by applying the given function on the previous state of the key and the new values for the key. This can be used to maintain arbitrary state data for each key.
2、updateStateByKey

  SparkStreaming是以时间为线索进行处理的,故而Dstream中保存的是当前时间段内的数据,但是对于一些销售统计来说,我们希望得到目前为止的销售额度等信息,这时候updateStateByKey算子就起到关键作用。从字面上理解,updateStateBykey是通过key来维护状态信息。

   2-1)关键步骤

   (1)需要定义状态的内容,即该状态需要统计何种信息,数据以何种格式存放

   (2)定义状态更新函数,即如何使用之间的状态信息以及新到的数据来更新状态信息。

   (3)使用状态更新函数必须要指定checkpoint,方式为ssc.checkPoint("hdfs://spark/checkpoint/streaming"),官方解释为:Set the context to periodically checkpoint the DStream operations for driver。故而这里需要设置到一个相对来说比具有健壮性的地方,比如HDFS中。

  在每一个处理单元内,Spark将会对所有带有key的数据集调用状态更新函数,不管在这个处理单元内是否存在数据,如果状态更新函数返回None,那么此条记录将会被移除。

 2-2)代码展示

def updateFunction(newValues: Seq[Int], runningCount: Option[Int]): Option[Int] = {
    val newCount = ...  // add the new values with the previous running count to get the new count
    Some(newCount)
}
调用方式为

val runningCounts = pairs.updateStateByKey[Int](updateFunction _)

updateFunction就如同reduceBy的匿名函数




<think>好的,用户想了解出入证管理系统的核心代码及实现细节,包括添加、变更、删除、数据表设计、界面必填字段、I/O管理和商品特性。首先,我需要结合用户提供的引用内容,因为这些引用涉及车辆管理、通知公告、资讯发布等系统的实现方式,可能与出入证管理系统有类似的结构。 首先,数据表设计是关键。根据引用[1]和[2],车辆管理系统涉及数据库设计,车库信息表包括ID、名称、位置等字段。出入证管理系统可能需要类似的表结构,比如通行证信息表、人员信息表、审批记录表等。需要确定每个表的字段和主键外键关系,比如通行证表可能需要关联人员ID和审批ID。 接下来是核心代码实现。引用[1]中提到,修改车库信息时调用控制器的editcheku方法获取原数据,然后使用updateByKey方法更新数据库。出入证管理系统的添加、变更、删除功能应该类似。比如添加通行证时,前端提交表单数据到控制层,调用Service层的add方法,插入数据库。变更和删除则分别使用update和delete操作,可能需要先查询原数据,再执行更新,类似引用[1]中的流程。 界面设计方面,引用[3]提到通知公告管理需要填写标题、内容等必填字段,所以出入证系统的界面也需要设置必填项,比如证件编号、持有人姓名、有效期等,前端和后端都需要做校验,避免空值提交。 I/O管理可能涉及文件的上传下载,比如出入证的照片或附件。引用[4]中的资讯发布提到了图片上传,可以借鉴,通过控制层处理文件上传,存储路径到数据库,并在需要时读取。 商品特性部分,用户可能指的是系统的独特功能,比如二维码生成、审批流程、数据统计等。这些需要结合具体需求,比如引用[2]中的车辆管理系统综合多个领域知识,出入证系统可能需要集成审批流程和权限管理。 还需要考虑权限控制,比如管理员和普通用户的不同操作权限,类似引用[3]中的管理员操作。同时,数据存储方面要确保事务处理,避免数据不一致,比如同时修改同一通行证信息时的锁机制。 最后,根据用户提供的引用,代码示例可以参考已有的控制器和DAO层实现,比如使用Spring MVC框架,MyBatis或JPA进行数据库操作。确保代码结构清晰,分层合理,便于维护和扩展。 可能还需要考虑系统的扩展性和安全性,比如使用加密存储敏感信息,日志记录操作历史等。这些都可以参考现有系统的实现方式,结合出入证管理的具体需求进行调整。</think>### 出入证管理系统核心代码及实现细节 #### 一、数据表设计(基于参考引用架构) ```sql -- 通行证信息表 CREATE TABLE access_card ( card_id VARCHAR(36) PRIMARY KEY COMMENT '证件编号', holder_id VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '持证人ID', valid_from DATETIME NOT NULL COMMENT '生效时间', valid_to DATETIME NOT NULL COMMENT '失效时间', issue_reason TEXT COMMENT '发放事由', approval_id VARCHAR(36) COMMENT '审批流程ID', -- 引用审批记录表 attachment_path VARCHAR(255) COMMENT '附件存储路径', status TINYINT DEFAULT 1 COMMENT '状态(0=失效,1=有效)' ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4; -- 人员信息表(引用[2]数据库设计思路) CREATE TABLE person_info ( person_id VARCHAR(20) PRIMARY KEY, full_name VARCHAR(50) NOT NULL, dept_code VARCHAR(10) NOT NULL, id_card VARCHAR(18) UNIQUE ); -- 审批记录表(参考[3]流程设计) CREATE TABLE approval_flow ( approval_id VARCHAR(36) PRIMARY KEY, applicant_id VARCHAR(20) NOT NULL, approver_id VARCHAR(20) NOT NULL, submit_time DATETIME DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP, approval_result TINYINT COMMENT '审批结果(0=拒绝,1=通过)' ); ``` #### 二、核心功能实现 1. **新增通行证(参考[1][4]的DAO模式)** ```java // AccessCardController.java @PostMapping("/add") public ResponseEntity<?> addAccessCard(@RequestBody AccessCardDTO dto) { // 字段校验(必填字段验证) if (StringUtils.isEmpty(dto.getHolderId()) || dto.getValidTo() == null) { return ResponseEntity.badRequest().body("缺失必填字段"); } // 业务逻辑处理 AccessCard entity = convertDTOToEntity(dto); accessCardService.save(entity); // 关联审批流程(参考[3]工作流设计) approvalService.initiateApproval(entity.getCardId(), dto.getApplicant()); return ResponseEntity.ok("创建成功"); } ``` 2. **信息变更(参考[1]的updateByKey方法)** ```java // AccessCardService.java public void updateCardStatus(String cardId, int newStatus) { AccessCard card = accessCardDao.selectByKey(cardId); if (card == null) throw new RuntimeException("证件不存在"); // 状态变更校验 if (card.getStatus() == 0 && newStatus == 1) { throw new IllegalStateException("已失效证件不可激活"); } card.setStatus(newStatus); accessCardDao.updateByKey(card); } ``` 3. **删除逻辑(参考[2]数据完整性原则)** ```java // AccessCardDAO.java public int logicalDelete(String cardId) { // 使用软删除保持数据完整性 String sql = "UPDATE access_card SET status=0 WHERE card_id=?"; return jdbcTemplate.update(sql, cardId); } ``` #### 三、界面必填字段验证 ```javascript // card-form.vue validateForm() { const requiredFields = { 'holderId': '持证人ID', 'validFrom': '生效时间', 'validTo': '失效时间', 'issueReason': '申请事由' }; for (const [key, label] of Object.entries(requiredFields)) { if (!this.formData[key]) { this.$message.error(`${label}为必填项`); return false; } } // 有效期交叉校验 if (new Date(this.formData.validFrom) >= new Date(this.formData.validTo)) { this.$message.error("失效时间必须晚于生效时间"); return false; } return true; } ``` #### 四、I/O管理(参考[4]文件处理) ```java // FileController.java @PostMapping("/upload") public String handleFileUpload(@RequestParam("file") MultipartFile file) { if (file.isEmpty()) { return "文件不能为空"; } try { String fileName = UUID.randomUUID() + "_" + file.getOriginalFilename(); Path path = Paths.get(uploadDir, fileName); Files.copy(file.getInputStream(), path, StandardCopyOption.REPLACE_EXISTING); // 记录文件路径到数据库 fileService.saveFileRecord(fileName, path.toString()); return "上传成功"; } catch (IOException e) { return "文件存储失败"; } } ``` #### 五、商品特性实现 1. **二维码生成模块** ```python # qr_generator.py import qrcode from PIL import Image def generate_card_qrcode(card_id, output_path): qr = qrcode.QRCode( version=1, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L, box_size=10, border=4, ) qr.add_data(f"ACCESS_CARD:{card_id}") qr.make(fit=True) img = qr.make_image(fill_color="black", back_color="white") img.save(output_path) ``` 2. **数据统计看板(参考[2]综合展示)** ```sql -- 有效证件统计视图 CREATE VIEW valid_card_view AS SELECT dept_code, COUNT(*) as active_count FROM access_card ac JOIN person_info pi ON ac.holder_id = pi.person_id WHERE ac.status = 1 GROUP BY dept_code; ``` ### 系统架构要点 1. **分层架构**:采用MVC模式,控制层处理请求,服务层实现业务逻辑,DAO层操作数据库[^1][^2] 2. **事务管理**:关键操作如审批流程更新采用@Transactional注解保证原子性 3. **安全控制**:敏感字段如身份证号采用AES加密存储 4. **日志审计**:所有变更操作记录操作人、时间和IP地址
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