当被 notify 唤醒后，线程会重新获取锁，再继续执行。
import org.apache.spark.sql.SparkSession import com.databricks.spark.xml._ // 导入spark-xml库 val spark = SparkSession.builder().appName("DistributedXQueryWithSpark").getOrCreate() // 1. 加载XML数据 val df = spark.read .option("rowTag", "book") // 指定XML文档中的根元素，这里假设每个book是一个记录 .xml("hdfs:///user/hadoop/books/*.xml") // 2. 模拟XQuery: /books/book[price > 50]/title // 假设XML结构为 <book><title>...</title><author>...</author><price>...</price></book> val expensiveBooks = df.filter("price > 50") .select("title", "author") // 投影出需要的字段 expensiveBooks.show() // 如果需要更复杂的XQuery函数，可以注册UDF // 例如，一个UDF来处理XML片段并应用XQuery函数 // spark.udf.register("xquery_transform", (xmlString: String, xqueryExpr: String) => { // // 在这里使用Saxon或其他XQuery处理器处理xmlString和xqueryExpr // // 这部分逻辑会在每个Spark Task中执行 // "transformed_result" // 返回结果 // }) // df.withColumn("transformed_data", callUDF("xquery_transform", col("xml_column"), lit("some XQuery expression")))在这个例子中，Spark负责数据的分布式加载、过滤和投影，而XQuery的“语义”被转换成了DataFrame的操作。
常见写法示例： template<typename T><br> typename std::enable_if<std::is_integral<T>::value, T>::type<br> add(T a, T b) {<br> return a + b;<br> } 这个函数只对整型类型有效。
正确识别和响应文件操作中的问题，是编写健壮程序的关键。
在设计App Engine应用程序时，请务必考虑这种方法，以便为未来的平台迁移做好准备。
对数据大小和性能有较高要求的场景。
合理使用 TagWith 能显著提升复杂项目中的可维护性和排查效率，尤其在性能调优或发现 N+1 查询时特别有用。
这也可以理解为 100% - (空闲时间差值 / 总CPU周期 * 100%)。
首先，我们得有个结构体，比如定义一个表示学生信息的结构体：struct Student { int id; char name[20]; // 假设名字不超过19个字符 int age; double score; };接着，我们可以声明一个Student类型的数组。
list("abc") → ['a', 'b', 'c'] list((1, 2, 3)) → [1, 2, 3] list(range(5)) → [0, 1, 2, 3, 4] list({1: 'a', 2: 'b'}) → [1, 2]（获取字典的键） 3. 使用列表推导式（List Comprehension） 这是Python中非常高效和优雅的创建方式，适用于根据规则生成列表。
此技巧适用于需要将非数据库来源的辅助信息与查询结果合并的场景，确保数据在序列化前达到预期结构。
示例代码： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；package main import "fmt" // Component 定义统一接口 type Component interface { Print(indent string) GetName() string } // Leaf 叶子节点：文件 type File struct { name string } func (f *File) Print(indent string) { fmt.Printf("%s- %s\n", indent, f.name) } func (f *File) GetName() string { return f.name } // Composite 容器节点：目录 type Directory struct { name string children []Component } func (d *Directory) Add(child Component) { d.children = append(d.children, child) } func (d *Directory) Print(indent string) { fmt.Printf("%s+ %s/\n", indent, d.name) for _, child := range d.children { child.Print(indent + " ") } } func (d *Directory) GetName() string { return d.name }构建树形结构并使用 通过组合模式，我们可以轻松构建出层级结构，并以一致方式遍历或操作所有节点。
从XML文件读取并转换 若XML存储在文件中，只需修改解析方式： tree = ET.parse("books.xml") root = tree.getroot() data = xml_to_dict(root) 这样就能把本地XML文件完整转为字典结构，方便用于配置读取、数据导入等场景。
1. 插入数据顺序： 先插入主表（被引用表），再插入从表（含外键的表） 例如：先插入 users，再插入 orders，并确保 user_id 存在 2. 删除数据顺序： 若未设置 CASCADE，需先删除从表记录，再删主表记录 若设置 CASCADE，则可直接删除主表记录，从表自动处理 3. 使用 PDO 处理事务： 建议使用事务来保证数据一致性，尤其是在批量操作涉及外键时。
{attendance} a: 代表考勤活动实例表，a.course字段关联到课程ID，a.id是考勤活动ID。
如果程序在Flush()之前退出，部分数据可能不会被写入。
我们将详细介绍在 Windows 环境下使用 cgo 的基本概念、配置要点以及如何处理可能遇到的挑战，旨在帮助开发者更顺畅地利用 cgo 桥接 Go 与 C/C++ 代码。
fread()：固定大小分块读取 优点： 简单直接，适合处理二进制文件或结构化不强的文本文件。
尽管 Python 2 已于 2020 年停止支持，但在迁移旧项目或阅读遗留代码时，了解两者之间的区别仍十分必要。
当exact=False时，pd.to_datetime会尝试从字符串中解析出日期时间信息，即使字符串中包含额外的字符。

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