怎么判断DataSet的表里是否有数据

你可以通过以下方式来判断DataSet中的表是否包含数据：

1. 使用DataSet.Tables属性获取所有的数据表，然后遍历每个数据表，并使用DataTable.Rows属性获取数据表中的行数。如果行数大于0，则该表包含数据。

例如：

Dim ds As New DataSet()
' 填充 DataSet'
If ds IsNot Nothing AndAlso ds.Tables.Count > 0 Then
    For Each dt As DataTable In ds.Tables
        If dt.Rows.Count > 0 Then
            ' 数据表包含数据 '
        End If
    Next
End If

2. 使用DataSet.HasChanges方法检查DataSet中是否有未提交的更改。如果返回True，则表示DataSet中包含数据。如果返回False，则表示DataSet中不包含任何更改或数据。

例如：

Dim ds As New DataSet()
' 填充 DataSet'
If ds.HasChanges() Then
    ' DataSet 中包含未提交的更改 '
Else
    ' DataSet 中不包含任何更改或数据 '
End If

通过这两种方式，你可以轻松地判断DataSet中的数据表是否包含数据。

相关问题

利用excel表里的数据随机生成二维数据集的代码

可以使用Excel的随机函数RAND()和RANDBETWEEN()来生成随机数，然后将生成的随机数填充到二维数据集中。具体代码如下：

1. 首先在Excel表格中创建两列，分别为X和Y，用于存储生成的二维数据集。

2. 在X列中输入以下公式：=RANDBETWEEN(1,100)，表示生成1到100之间的随机整数。

3. 在Y列中输入以下公式：=RAND()*100，表示生成到1之间的随机小数，并乘以100，得到到100之间的随机数。

4. 将X列和Y列中的公式填充到需要的行数。

5. 最后将X列和Y列中的数据复制到代码中，作为生成的二维数据集。

示例代码如下：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <cstdlib>

using namespace std;

int main()
{
// 生成二维数据集
vector<vector<double>> dataset = {
{23, 56},
{78, 34},
{12, 89},
{45, 67},
{90, 12},
{34, 78},
{56, 23},
{89, 45},
{67, 90},
{12, 34}
};

// 输出生成的二维数据集
for (int i = ; i < dataset.size(); i++) {
cout << "(" << dataset[i][] << ", " << dataset[i][1] << ")" << endl;
}

return ;
}

不用flinkcdc方式，通过flink将mysql的表还原到另一个表里该如何实现

如果不使用 flinkcdc 方式，可以通过 Flink 的 JDBC Connector 实现将 MySQL 表数据还原到另一个表中。

具体步骤如下：

1. 在 Flink 的 pom.xml 文件中添加 JDBC Connector 依赖：

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-connector-jdbc_${scala.binary.version}</artifactId>
    <version>${flink.version}</version>
</dependency>

2. 编写 Flink 作业，使用 JDBC Connector 将 MySQL 表数据读取出来并写入到另一个表中，示例代码如下：

import org.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcConnectionOptions;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcInputFormat;
import org.apache.flink.connector.jdbc.JdbcOutputFormat;
import org.apache.flink.table.api.EnvironmentSettings;
import org.apache.flink.table.api.TableEnvironment;
import org.apache.flink.table.api.bridge.java.BatchTableEnvironment;
import org.apache.flink.types.Row;

import java.sql.Types;

public class RestoreTableJob {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建执行环境
        ExecutionEnvironment env = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        BatchTableEnvironment tableEnv = TableEnvironment.create(EnvironmentSettings.newInstance().useBlinkPlanner().inBatchMode());

        // 读取 MySQL 表数据
        String query = "SELECT * FROM source_table";
        JdbcInputFormat jdbcInputFormat = JdbcInputFormat.buildJdbcInputFormat()
                .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
                .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test")
                .setUsername("root")
                .setPassword("123456")
                .setQuery(query)
                .setRowTypeInfo(Types.INT, Types.STRING, Types.DOUBLE)
                .finish();
        DataSet<Row> inputDataSet = env.createInput(jdbcInputFormat);

        // 写入到另一个表中
        String insertSql = "INSERT INTO target_table VALUES (?, ?, ?)";
        JdbcOutputFormat jdbcOutputFormat = JdbcOutputFormat.buildJdbcOutputFormat()
                .setDrivername("com.mysql.jdbc.Driver")
                .setDBUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test")
                .setUsername("root")
                .setPassword("123456")
                .setQuery(insertSql)
                .setSqlTypes(new int[]{Types.INT, Types.STRING, Types.DOUBLE})
                .finish();
        inputDataSet.output(jdbcOutputFormat);

        // 执行作业
        env.execute();
    }
}

需要注意的是，在 `JdbcInputFormat` 和 `JdbcOutputFormat` 中需要设置连接 MySQL 数据库的相关信息，如 `setDrivername`、`setDBUrl`、`setUsername` 和 `setPassword` 等，以及设置表中字段的类型，如 `setRowTypeInfo` 和 `setSqlTypes` 等。

此外，如果需要对数据进行转换或处理，可以在 Flink 作业中添加相应的转换算子，比如 `map`、`filter` 和 `reduce` 等。