DSL 正则表达式 忽略大小写

要在DSL中使用正则表达式并忽略大小写，您可以使用标志（flag）来实现。在大多数正则表达式引擎中，可以使用 `i` 标志来忽略大小写。具体来说，您可以在正则表达式的开头或结尾添加 `(?i)` 来启用忽略大小写的匹配。

例如，如果您想匹配 "hello"，无论是 "Hello"、"HELLO" 还是 "hElLo"，您可以使用 `(?i)hello`。

请注意，这只适用于支持正则表达式的DSL和引擎。具体的实现方式可能因您使用的DSL和编程语言而异。

相关问题

es dsl wildcard多个值 怎么写

如果你想在Elasticsearch的DSL中使用通配符(wildcard)匹配多个值，可以使用布尔查询（bool query）和多个通配符查询（wildcard query）的组合来实现。例如，假设你想要匹配字段名为"field1"，值为"value1"、"value2"、"value3"中的任意一个的文档，可以使用以下DSL语句：

{
  "query": {
    "bool": {
      "should": [
        { "wildcard": { "field1": "value1*" } },
        { "wildcard": { "field1": "value2*" } },
        { "wildcard": { "field1": "value3*" } }
      ]
    }
  }
}

在上述DSL中，bool查询的should子句指定了三个wildcard查询，每个查询都以不同的通配符模式匹配"field1"的值。由于should子句使用了默认的OR运算符，因此只要有一个wildcard查询匹配，就会返回对应的文档。

如何用spark DSL写侧写表

在Spark中，可以使用DataFrame API或Dataset API来编写侧写表。下面是使用Spark DSL（领域特定语言）编写侧写表的一般步骤：

1. 导入必要的Spark类和函数：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, functions}

2. 创建SparkSession对象：

val spark = SparkSession.builder()
    .appName("Example")
    .getOrCreate()

3. 读取输入数据源并创建DataFrame或Dataset：

val inputDF = spark.read.format("csv")
    .option("header", "true")
    .load("path/to/input.csv")

4. 定义侧写逻辑：

val sideTableDF = inputDF.groupBy("column1")
    .agg(functions.sum("column2").alias("sum_column2"))

在这个例子中，我们按照"column1"列进行分组，并计算"column2"列的总和，将结果命名为"sum_column2"。

5. 将侧写表保存到输出目标：

sideTableDF.write.format("parquet")
    .mode("overwrite")
    .save("path/to/output.parquet")

在这个例子中，我们将侧写表保存为Parquet格式文件。

以上是使用Spark DSL编写侧写表的基本步骤。你可以根据具体需求进行更复杂的操作和转换。如果你有任何进一步的问题，请随时提问。