java清洗数据格式

Java清洗数据格式通常是指对数据进行清洗和处理的代码格式。在上述引用中，清洗数据的代码位于Controller层和Service层中，使用了Java语言编写。具体来说，Controller层的代码使用了@PostMapping注解，表示这是一个处理POST请求的方法，并且返回了一个ResponseResult对象，其中包含了清洗后的数据。而Service层的代码则是一个清洗数据的方法，返回一个Map对象，用于存储清洗后的数据。在Java中，清洗数据的格式可以根据具体的需求和业务逻辑进行设计和实现。

相关问题

Java爬虫数据清洗

Java爬虫数据清洗是通过改变代码的编写方式来解决网络中凌乱数据的问题。[2]清洗数据的主要步骤包括：写出表达式、将表达式编译成正则格式、创建一个匹配对象进行匹配、利用循环遍历出所有结果。[3]在Java中，可以使用正则表达式来匹配和提取需要的数据。通过编写适当的正则表达式，可以过滤掉错误的标点符号、大小写字母不一致、断行和拼写错误等问题，从而清洗数据。在匹配过程中，可以使用Matcher对象的group()方法来获取匹配到的数据。[3]通过循环遍历，可以找出表达式中的全部信息或者指定括号中的信息。

java 数据清洗框架

根据提供的引用内容，没有明确提到Java数据清洗框架。但是可以根据引用中的代码推测，该代码是在Java语言中编写的，用于判断数据字段数量，判断url字段是否有效，去除特定格式等操作。因此，可以测Java语言可以用于数据清洗。

如果您想了解Java数据清洗框架，可以考虑使用Apache NiFi。Apache NiFi是一个易于使用、功能强大且可靠的数据处理系统，它支持数据路由、转换和系统中介逻辑。它提供了一个基于Web的用户界面，用于设计、控制和监视数据流。此外，Apache NiFi还提供了许多内置的处理器，用于数据清洗、转换和路由等操作。

以下是使用Apache NiFi进行数据清洗的示例：

import org.apache.nifi.processor.AbstractProcessor;
import org.apache.nifi.processor.ProcessContext;
import org.apache.nifi.processor.ProcessSession;
import org.apache.nifi.processor.exception.ProcessException;
import org.apache.nifi.annotation.behavior.InputRequirement;
import org.apache.nifi.annotation.behavior.Stateful;
import org.apache.nifi.annotation.behavior.TriggerSerially;
import org.apache.nifi.annotation.documentation.CapabilityDescription;
import org.apache.nifi.annotation.documentation.Tags;
import org.apache.nifi.annotation.lifecycle.OnScheduled;
import org.apache.nifi.components.PropertyDescriptor;
import org.apache.nifi.flowfile.FlowFile;
import org.apache.nifi.flowfile.attributes.CoreAttributes;
import org.apache.nifi.processor.util.StandardValidators;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;

@TriggerSerially
@InputRequirement(InputRequirement.Requirement.INPUT_REQUIRED)
@Tags({"example"})
@CapabilityDescription("Example processor that removes duplicates from a list of strings.")
@Stateful(scopes = {Stateful.Scope.CLUSTER})
public class RemoveDuplicates extends AbstractProcessor {

    public static final PropertyDescriptor DUPLICATE_COUNT = new PropertyDescriptor.Builder()
            .name("Duplicate Count")
            .description("The number of duplicates that were removed.")
            .required(false)
            .addValidator(StandardValidators.INTEGER_VALIDATOR)
            .build();

    private Set<String> uniqueStrings = Collections.synchronizedSet(new HashSet<String>());
    private List<String> duplicates = Collections.synchronizedList(new ArrayList<String>());

    @Override
    public void onTrigger(ProcessContext context, ProcessSession session) throws ProcessException {
        FlowFile flowFile = session.get();
        if (flowFile == null) {
            return;
        }

        String input = session.read(flowFile).getAttribute(CoreAttributes.FILENAME.key());
        if (input == null) {
            return;
        }

        String[] strings = input.split(",");
        for (String string : strings) {
            if (!uniqueStrings.add(string)) {
                duplicates.add(string);
            }
        }

        if (!duplicates.isEmpty()) {
            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            for (String duplicate : duplicates) {
                sb.append(duplicate).append(",");
            }
            sb.deleteCharAt(sb.length() - 1);
            flowFile = session.putAttribute(flowFile, CoreAttributes.FILENAME.key(), sb.toString());
            session.putAttribute(flowFile, "duplicate.count", String.valueOf(duplicates.size()));
            session.transfer(flowFile, REL_SUCCESS);
        } else {
            session.transfer(flowFile, REL_FAILURE);
        }
    }

    @OnScheduled
    public void onScheduled(ProcessContext context) {
        uniqueStrings.clear();
        duplicates.clear();
    }

    @Override
    public List<PropertyDescriptor> getSupportedPropertyDescriptors() {
        List<PropertyDescriptor> descriptors = new ArrayList<>();
        descriptors.add(DUPLICATE_COUNT);
        return descriptors;
    }
}