关于正则匹配不到大数据的解决办法

最新推荐文章于 2022-07-02 18:48:50 发布
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博客主要提及了修改pcre.backtrack_limit这一关键操作，pcre.backtrack_limit属于信息技术领域相关内容，可能在编程或系统配置等方面有重要作用。

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【ClickHouse为什么这么快？】3. 正则匹配算法 re 和 hyperscan 介绍
AI天才研究院
11-28 9702
一、什么是正则表达式？如何匹配特定的字符串？为了解决这个问题，定义一淘描述字符串特征的的模式, 用于查找、替换符合特征的字符串, 或者用来验证某个字符串是否符合指定的特征——这个模式就是“正则表达式”。正则表达式最初的想法源于1940年，神经生理学家Waarren McCulloch与Walter Pitts 研究出了一种用数学方式来描述神经网络的模型，他们将神经系统中的神经为元描述成小而简单的自...
PostgreSQL 百亿数据 秒级响应 正则及模糊查询
weixin_33893473的博客
03-02 2831
正则匹配和模糊匹配通常是搜索引擎的特长，但是如果你使用的是 PostgreSQL 数据库照样能实现，并且性能不赖，加上分布式方案 (譬如 plproxy, pg_shard, fdw shard, pg-xc, pg-xl, greenplum)，处理百亿以上数据量的正则匹配和模糊匹配效果杠杠的，同时还不失数据库固有的功能，一举多得。 物联网中有大量的数...
如何使用正则表达式？数据科学入门必读
大数据周刊
05-15 818

 
 
 
 
 
 
 正则表达式对数据处理而言非常重要。数据科学家的一部分使命是操作大量数据。有时候，这些数据中会包含大量...
棘手的大数据处理问题（正则表达式）
蓝翔顶级电脑技工
11-18 1529
前段时间，我采集了四万多条 壁纸 数据，格式类似下面那样：-------------------a 1 2 3 -------------------b ak al am an ao ap aq ar -------------------c 1 11 21 31 41 51 61 71因为要导进mysql数据库，我想要的最终格式是这样：a-1 a-2 a-3b-ak b-al b-am b-an
正则表达式之字符匹配符
赵利文的优快云博客
05-26 724
首先要明白字符和字符串的概念，这是我们理解正则表达式基础。 字符串是由数字、字母、下划线以及标点符号组成的一串字符。那么可以理解，字符就是组成字符串的基本元素，是一个不可再分割的单位。 再举一个通俗的例子： 城墙是由砖头搭建的。那么，这里的城墙，就可以看作是字符串，砖头就是字符。 我们来看一个最简单的字符匹配符（同时也是一个最简单的正则表达式）： [] 上面的一对中括号，代表在字符串中匹配一个“什么都不匹配”的“字符”，说白了，就是什么都不匹配。从哲学的角度讲，“无”并不代表没有，“无”本身就是
叱咤大数据的Regex真的是正则表达式？
weixin_33847182的博客
09-01 142
文章讲的是叱咤大数据的Regex真的是正则表达式，正则表达式已经存在几十年了，它甚至早于今天甚嚣尘上的大数据，UI，机器学习以及其他几乎所有的工具和技术。许多开发人员通常认为正则表达式很神秘并且难以学习，嘲笑使用正则表达式来验证电子邮件地址的人。但是，正则表达式非常强大，优雅，简单和通用。 　　即使在今天的大数据世界，正则表达式在任何软件工程师的工具包中...
如何提高大规模正则匹配的效能
360技术
02-26 1220
奇技 · 指南今天小编为大家分享一篇关于如何提高大规模正则匹配的效能的文章背景日常工作中会大量应用正则表达式，用正则表达式去定义规则，然后去匹配数据。这里先看两个安全场景下的正则应用需求场...
强烈推荐！Python 这个宝藏库 re 正则匹配
Python+大数据+数据分析+自动化+Vue组件开发
07-02 1480
Python 的 re 模块（Regular Expression 正则表达式）提供各种正则表达式的匹配操作。在文本解析、复杂字符串分析和信息提取时是一个非常有用的工具，下面总结了 re 模块的常用方法。 二. 特殊字符 三. 反斜杠说明 五. 常用方法 六. 正则表达式函数里面的flags参数说明 flags定义包括： 示例1：具体使用说明 示例2：网页信息匹配 示例3：日期匹配 示例4：邮箱正则匹配 示例5：手机号匹配 欢迎关注: 公众号，回复: Python+Unittest框
大数据学习之正则表达式
二锅头的博客
09-03 2152
前天在写Shell的时候感觉正则表达式真的是非常的重要，这也是我之前在处理数据时经常会用的比较多的地方，今天就来给大家做一个详细的介绍，冲！ 1、正则表达式的定义 1.理解 正则表达式是你所定义的模式模板，Linux工具可以用它来在过滤结构化数据、半结构化数据及非结构化数据时使用你定义好的正则表达式进行匹配，从大量的数据中过滤出你想要的特定数据。可参考下图理解 正则表达式利用通配符来描述数据流中的一个或多个字符。我们常在Linux中使用其来确定数据，在之前我们在介绍Shell工具的时候就使用过“.
Python爬虫之使用正则表达式匹配网页内容
sinat_34231101的博客
01-03 9009
Python爬虫，除了使用大家广为使用的scrapy架构外，还有很多包能够实现一些简单的爬虫，如BeautifulSoup、Urllib，在使用这些包时，有的网络因为比较复杂，比较难以找到自己想要的代码，在这个时候，如果能够使用正则表达式，将能很方便地爬取到自己想要的数据。 何为正则表达式 正则表达式是一种描述字符串排列的一种语法规则，通过该规则可以在一个大字符串中匹配出满足规则的子字符串。简单来...
REGEXP_REPLACE的使用方法
热门推荐
JohnnyChu的博客
12-14 10万+
regexp_replace的使用非常灵活，且容易忘记，故做此笔记。 没有过多的介绍使用说明，只是根据个人理解列出很多相似案例，个人觉得通过对比，更容易理解其使用技巧。 命令格式： regexp_replace(source, pattern, replace_string, occurrence) 参数说明： ● source: string类型，要替换的原始字符串。 ● pattern: string类型常量，要匹配的正则模式，pattern为空串时抛异常。 ● replace_string:.
大数据——Java之正则表达式
蜂蜜柚子加苦茶
08-12 315
正则表达式正则表达式概念简介特点主流语言语法一语法二语法三语法四Java正则表达式 正则表达式 概念 正则表达式描述了一种字符串匹配的模式，也称规则表达式。常用于检索、替换符合指定模式（规则）的文本。 简介 正则表达式是对字符串（包括普通字符（例如，a 到 z 之间的字母）和特殊字符（称为“元字符”））操作的一种逻辑公式，就是用事先定义好的一些特定字符、及这些特定字符的组合，组成一个“规则字符串”，这个“规则字符串”用来表达对字符串的一种过滤逻辑。正则表达式是一种文本模式，该模式描述在搜索文本时要匹配的一个
【大数据】04 正则表达式
来自江南的你的博客
11-18 1553
先介绍一个命令 grep 1、grep Linux grep命令用于查找文件里符合条件的字符串。 grep指令用于查找内容包含指定的范本样式的文件，如果发现某文件的内容符合所指定的范本样式，预设grep指令会把含有范本样式的那一列显示出来。若不指定任何文件名称，或是所给予的文件名为”-“，则grep指令会从标准输入设备读取数据。 语法 grep [-abcEFGhHilLnqrsvVw...
Hadoop中使用正则匹配的效率问题
05-30 2450
正则表达式一直以来都是比较难掌握的，并且正则匹配的效率一直不高，特别是java语言。 大数据还没来之前，正则匹配的效率问题还不算程序的大问题。 正则匹配比较常用与URL的匹配，正巧网络流量日志是典型大数据文件。 当大数据遇上正则匹配，抓狂的事情就发生了，效率极低。 笔者做了一个简单的测试，对比了最简单的正则匹配（直接匹配某个字符串，没有任何通配符）和String的indexOf方法的效率
L1正则化和L2正则化
dili8870的博客
11-13 1946
L0范数：向量中非0元素的个数 L1正则化可以产生稀疏权值矩阵，即产生一个稀疏模型，可以用于特征选择 L2正则化可以防止模型过拟合（overfitting）；一定程度上，L1也可以防止过拟合 一、L0正则化 　　通过引入L0正则项，我们可以使模型稀疏化且易于解释，并且在某种意义上实现了「特征选择」。这看起来很美好，但是L0正则项：非连续、非凸、不可导。因此，L0正则项虽好...
hive 正则匹配石榴姐
最新发布
03-12
<think>嗯，用户想了解Hive中正则表达式匹配的使用方法和示例。首先，我需要回忆Hive中处理正则表达式的常用函数，比如regexp_extract、regexp_replace和regexp_like。这些函数在用户提供的引用资料里也有提到，尤其是引用[2]详细列出了字符规范和数量表示，这些需要结合到示例中。 用户可能需要具体的例子来理解如何应用这些函数。比如，regexp_extract可以从字符串中提取特定模式的部分，而regexp_replace可以替换匹配到的内容。此外，regexp_like用于过滤符合条件的数据。需要确保示例覆盖这些函数的典型使用场景，比如提取电话号码、替换特定字符或筛选有效邮箱。 要注意用户可能对正则表达式的语法不太熟悉，所以每个示例应该解释使用的正则表达式结构，比如\d代表数字，{n}表示出现次数。同时，要指出Hive正则表达式是基于Java的，所以需要注意转义字符的使用，比如双反斜杠。此外，性能问题也是需要考虑的，比如在大数据环境下避免复杂的正则表达式，或者预编译模式以提高效率。 用户提供的引用[1]和[2]中有关于字符规范和函数的说明，需要将这些内容自然地融入到回答中，并在适当的地方添加引用标识。例如，在解释\d时引用[2]的规范列表。还要确保回答结构清晰，分点说明每个函数的使用方法，并提供示例代码，这样用户能一步步跟着操作。 最后，生成的相关问题需要围绕用户可能进一步想了解的内容，比如不同函数的区别、性能优化或复杂匹配案例，这样可以引导用户深入学习和解决问题。需要检查所有正则表达式示例是否符合语法，比如是否正确使用转义符，边界符号是否恰当，确保示例的正确性。</think>### Hive正则表达式匹配使用方法及示例 Hive中正则表达式匹配主要通过以下函数实现，结合字符规范和数量表示规则进行操作[^2]： --- #### 一、核心函数及语法 1. **`regexp_extract(string, pattern, index)`** - **作用**：从字符串中提取符合正则表达式规则的子串 - **参数**： - `string`：原始字符串 - `pattern`：正则表达式 - `index`：返回第几个捕获组（从1开始） ```sql -- 示例：提取电话号码中的区号（假设格式为"010-12345678"） SELECT regexp_extract('Tel:010-12345678', '(\\d{3})-(\\d{8})', 1); -- 返回结果：010 ``` 2. **`regexp_replace(string, pattern, replacement)`** - **作用**：替换字符串中匹配正则的部分 ```sql -- 示例：隐藏手机号中间四位（如"13812345678" → "138****5678"） SELECT regexp_replace('13812345678', '(\\d{3})\\d{4}(\\d{4})', '$1****$2'); -- 结果：138****5678 ``` 3. **`regexp_like(string, pattern)`** - **作用**：判断字符串是否匹配正则表达式 ```sql -- 示例：筛选有效邮箱地址（格式为xxx@xxx.xxx） SELECT * FROM users WHERE regexp_like(email, '^\\w+@\\w+\\.[a-zA-Z]{2,3}$'); ``` --- #### 二、关键正则规则（Hive实现参考） | 符号 | 含义 | 示例 | |------------|-------------------------|-----------------------| | `\\d` | 匹配数字 | `\\d{4}`匹配4位数字 | | `[A-Za-z]` | 字母 | `[A-Z]+`匹配大写字母 | | `^` / `$` | 字符串开始/结束 | `^abc`匹配以abc开头的行 | | `X{n,m}` | X出现n到m次 | `\\d{2,5}`匹配2-5位数字 | | `(A\|B)` | 匹配A或B | `(jpg\|png)`匹配文件后缀 | --- #### 三、复杂场景示例 1. **提取日志中的IP地址** ```sql SELECT regexp_extract(log_line, '(\\d{1,3}\\.){3}\\d{1,3}', 0) AS ip; -- 匹配格式如192.168.1.1 ``` 2. **清洗含杂质的日期字段** ```sql SELECT regexp_replace('2023年08月15日', '[年月日]', '-'); -- 结果：2023-08-15- -- 可进一步用TRIM处理末尾符号 ``` --- #### 四、注意事项 1. **转义字符**：Hive使用Java正则引擎，需用双反斜杠`\\`表示特殊符号，如`\\d` 2. **性能优化**：避免在`WHERE`条件中使用复杂正则，优先预处理数据 3. **边界控制**：使用`^`和`$`明确匹配范围，防止部分匹配导致错误
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