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JerryZ 北京
乾学院 10 号会员
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Java 程序员如何轻松搞定文本计算？

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解决办法：esProc - Java 专业计算包

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esProc 是专门用于 Java 计算的类库，旨在简化 Java 代码，提供不依赖数据库的计算能力。 SPL 是基于 esProc 计算包的脚本语言，和 Java 程序一起部署，用法和 Java 程序中调用存储过程相同，通过 JDBC 接口调用，返回 ResultSet 对象。

常规文本查询

Java 只提供比较基础的底层函数，缺乏专业的结构化数据计算函数，比如数据集的过滤、排序、分组统计、连接等，都需要程序员自己去编写，用 SPL 读取则非常简单。

比如：找出英语平均分低于70分的班级。

	A
1	=T(“E:/txt/Students_scores.txt”)
2	=A1.groups(CLASS;avg(English):avg_En)
3	=A2.select(avg_En<70)

这段代码可在esProc的IDE中调试/执行，然后将其存为脚本文件（比如condition.dfx），通过JDBC接口在JAVA中调用，具体代码如下：

  package Test;
  import java.sql.Connection;
  import java.sql.DriverManager;
  import java.sql.ResultSet;
  import java.sql.Statement;
  public class test1 {
      public static void main(String[]   args)throws Exception {
          Class.forName("com.esproc.jdbc.InternalDriver");
          Connection connection   =DriverManager.getConnection("jdbc:esproc:local://");
          Statement statement =   connection.createStatement();
          ResultSet result =   statement.executeQuery("call condition.dfx");
          printResult(result);
          if(connection != null)   connection.close();
      }

…

}

上面的用法类似存储过程，其实 SPL 也支持类似 SQL 的用法，即无须脚本文件，直接将 SPL 嵌入 JAVA，代码如下：

…
ResultSet result = statement.executeQuery("
=file(\"D:\\sOrder.csv\").groups(CLASS;avg(English):avg_En).select(avg_En<70)");
…

用 SPL 实现多文本关联计算:

比如：销售订单信息和产品信息分别存储在两个文本文件中，计算各订单的销售额。两个文件数据结构如下图：

	A
1	=T(“e:/orders/sales.csv”)
2	=T(“e:/orders/product.csv”).keys(ID)
3	=A1.join(ProductID,A2,Name,Price)
4	=A3.derive(Quantity*Price:amount)

一个目录里有很多相同结构的文本，用 SPL 合并后查询汇总同样十分简单：

	A
1	=directory@p("./"+user+"/*.csv")
2	=A1.conj(file(~).import@tc())
3	=A2.groups('Customer ID':CID,year('Purchase Date'):Year; 'Customer Name':Customer,sum('Sale Amount'):Total,round(avg('Sale Amount'),1):Average)
4	=A3.select(Year==when).new(Customer,Total,Average)

SPL 中提供了完善的用 SQL 查询文件数据的方法：

比如：州信息，部门信息和员工信息分别存储在3个文本文件中，查询经理在California州的New York州员工。

	A
1	$select e.NAME as ENAME from E:/txt/EMPLOYEE.txt as e join E:/txt/DEPARTMENT.txt as d on e.DEPT=d.NAME join E:/txt/EMPLOYEE.txt as emp on d.MANAGER=emp.EID where e.STATE='New York' and emp.STATE='California'

大文本计算

如果数据量较大，SPL 还有游标读取的方式，可以在游标上绑定计算，比如按 Employees 表的 Dept 字段分组，对 Orders 表的 Amount 字段汇总，在游标上实现了排序、关联和分组计算，可以利用小内存完成大数据计算。

	A
1	=file("E:/txt/Employees.txt").cursor@t().sortx(EId)
2	=file("E:/txt/Orders.txt").cursor@t().sortx(SellerId)
3	=joinx(A2:O,SellerId; A1:E,EId)
4	=A3.groups(E.Dept;sum(O.Amount))

大文本计算经常需要加入并行计算提高计算效率，每个线程各自用大文件计算的方式处理一段数据，最后将各线程处理的结果进行汇总。

比如：在大数据用户登录记录文件 user_info_reg.csv 中，统计各省用户的登录总次数，SPL 脚本如下：

	A
1	=file(“E:/txt/user_info_reg.csv”).cursor@tcm(;4)
2	=A1.groups(id_province;count(~):cnt)

在 SPL 中使用并行提速非常容易，@m 表示并行计算，参数 4 表示 4 路并行，与单线程代码相比，仅仅多一个游标选项与参数，让用户使用并行非常方便。

不规则文本处理

如下数据格式，要求每行从开始都有的字段各分一列，其他不够有多少项归为一列。

col1,col2,clo3,col4
word1,date1,date2,port1,port2,....some amount of port
word2,date3,date4,
....

SPL 处理如下：

	A
1	=file(“file.txt”).import@st()
2	=A1.(#1.split@c()).new(~(1):col1,~(2):col2,~(3):col3,~.to(4,).concat@c():col4)

导入文本，按逗号分隔，第 1-3 项各分一列，从第 4 项开始分为一列。

又比如，文本 T2.txt 中都是形如下行的串，需要提取含有字符 US 前的州名（LA）和 COOP: 后的数字。

COOP:166657,'New Iberia Airport Acadiana Regional LA US',200001,177,553
COOP:177562,'Bobo Dioulasso Airport BF',200001,322,682
COOP:179534,'La Tapoa Airport NE',200002,408,514
COOP:196410,'Caribou Municipal Airport ME US',200003,436,658
……

	A
1	=file(“T2.txt”).import@c()
2	=A1.select(pos(_2, “US”)!=null)
3	=A2.derive(mid(_2, pos(_2,"US")-2, 2):State)
4	=A3.derive(right(_1, pos(_1,“:”)+1):ID)

导入文本，过滤第二列，字符串必须含有”US”; 找到” US”的位置，左挪 2 个位置，向右提取 2 个字符; 找到”:”的位置，向右提取到末尾，提取结果如下：