scala如何判断array为null

在Scala中，可以使用isNull方法来判断一个数组是否为null。示例代码如下：

val arr: Array[Int] = null

if (arr.isNull) {
  println("数组为null")
} else {
  println("数组不为null")
}

输出结果为：数组为null

相关问题

scala 实现flinkcdc

在Scala中实现Flink CDC的示例代码如下所示：

import org.apache.flink.streaming.api.scala.StreamExecutionEnvironment
import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.MySQLSource
import com.alibaba.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions
import com.alibaba.ververica.cdc.debezium.StringDebeziumDeserializationSchema
import org.apache.flink.streaming.api.scala._

object MyFlinkCDC {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    // 使用MySQLSource创建数据源
    // 同时指定StringDebeziumDeserializationSchema，将CDC转换为String类型输出
    val sourceFunction = MySQLSource.builder()
      .hostname("hadoop102")
      .port(3306)
      .username("root")
      .password("123456")
      .databaseList("test01")
      .tableList("test01.student")
      .deserializer(new StringDebeziumDeserializationSchema)
      .startupOptions(StartupOptions.latest)
      .build()

    // 单并行度打印，避免输出乱序
    env.addSource(sourceFunction).print.setParallelism(1)

    env.execute()
  }
}

在pom.xml文件中添加Flink CDC的依赖如下所示：

<dependency>
  <groupId>com.alibaba.ververica</groupId>
  <artifactId>flink-connector-mysql-cdc</artifactId>
  <version>1.1.0</version>
</dependency>

这个示例代码使用了Flink CDC连接器来读取MySQL数据源，并将CDC转换为字符串类型输出。同时，通过指定数据库和表名，可以选择性地读取特定的数据。最后，通过设置单个并行度打印，可以避免输出乱序。添加相应的依赖后，你可以在Scala项目中使用这个示例来实现Flink CDC的功能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [scala 实现flink cdc](https://blog.csdn.net/weixin_43363407/article/details/119456461)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [scala版本的flink CDC](https://blog.csdn.net/weixin_46609492/article/details/123807913)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [jwt:JWT规范的Scala实现](https://download.csdn.net/download/weixin_42134094/18330899)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

scala dom4j

Scala中没有内置的DOM4J库，但可以使用Java的DOM4J库来处理XML。下面是一个使用DOM4J库解析和操作XML的示例代码：

import org.dom4j._
import org.dom4j.io.SAXReader

object Dom4jExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建一个SAXReader对象
    val reader = new SAXReader()
    // 读取XML文件
    val document = reader.read("path/to/xml/file.xml")
    
    // 获取根元素
    val root = document.getRootElement()
    
    // 遍历子元素
    val elements = root.elements()
    for (i <- 0 until elements.size()) {
      val element = elements.get(i).asInstanceOf[Element]
      // 处理子元素
      // ...
    }
    
    // 获取指定元素
    val element = root.element("elementName")
    if (element != null) {
      // 处理元素
      // ...
    }
    
    // 修改元素内容
    element.setText("newText")
    
    // 添加新元素
    val newElement = root.addElement("newElement")
    newElement.setText("newText")
    
    // 删除元素
    root.remove(element)
    
    // 保存修改后的XML文件
    val writer = new XMLWriter(new FileWriter("path/to/output.xml"))
    writer.write(document)
    writer.close()
  }
}

请注意，上述代码中的"path/to/xml/file.xml"和"path/to/output.xml"应替换为实际的XML文件路径。