JDK 8 中Stream流中去重的方法 1.简单的去重,可以使用distinct()方法去重,该方法是通过比较equals和hashcode值去去重, 2.复杂的去重, 例如,在一个JavaBean的集合中,去除某个属性重复的对象 @Override public List<RptDayMonthTargetVO> queryTarget() { List<RptDayMonthTarget> list = targetService.selectMonthTarget(); /…

JDK 8 中Stream流中去重的方法 1.简单的去重,可以使用distinct()方法去重,该方法是通过比较equals和hashcode值去去重, 2.复杂的去重, 例如,在一个JavaBean的集合中,去除某个属性重复的对象 @Override public List<RptDayMonthTargetVO> queryTarget() { List<RptDayMonthTarget> list = targetService.selectMonthTarget(); /…

Stream流的特点_只能使用一次 public class FilterStudy04 { public static void main(String[] args) { //创建一个Stream流 Stream<String> stream = Stream.of("张三丰", "张翠山", "赵敏", "周芷若", "张无忌"); //对Stream流中的元素进行过滤,只要姓张的人 St…

Stream流的特点_只能用一次 Stream流属于管道流,只能被消费(使用)一次 第一个stream流调用完毕方法,数据就会流转到下一个stream上 而这时第一个stream流已经使用完毕,就会关闭了 所以第一个stream流就不能再调用方法了 /* IllegalStateException: stream has already been operated upon or closed */ //遍历stream流 stream.forEach(name-> System.out.pri…

延迟方法:返回值类型仍然是Stream接口自身类型的方法,因此支持链式调用.(除了中介方法外,其余方法均为延迟方法) 终结方法:返回值类型不再是Stream接口自身类型的方法,因此不再支持类似StringBuilder那样的链式调用.本小节中,终结方法包括count和forEach方法. 逐一处理:forEach 虽然方法名字叫forEach,但是与for循环中的for-each昵称不同 java void forEach(Consumer<? super T> action 该方法接受一个C…

Stream流中的常用方法_skip 如果希望跳过前几个元素,可以使用skip方法获取一个截取之后的新流∶ 如果流的当前长度大于n,则跳过前n个;否则将会得到一个长度为0的空流.基本使用: Stream流中的常用方法_concat Stream流中的常用方法_concat:用于把流组合到一起如果有两个流,希望合并成为一个流,那么可以使用stream接口的静态方法concatstatic <T> Stream<T> concat (Stream<? extends T>…

Stream流中的常用方法_Foreach 流模型的操作很丰富,这里介绍一些常用的API.这些方法可以被分成两种︰·延迟方法∶返回值类型仍然是Stream,接口自身类型的方法,因此支持链式调用.(除了终结方法外,其余方法均为延迟方法.)l.终结方法∶返回值类型不再是Stream接口自身类型的方法,因此不再支持类似stringBuilder那样的链式调用.本小节中,终结方法包括`count和 forEach方法. 逐一处理:forEach 虽然方法名字叫forEach,但是与for循环中的"for…

区别:map mapper返回R,flatMap mapper返回Stream<R> 官网解释 1,<R>Stream<R> flatMap(Function<? super T,? extends Stream<? extends R>> mapper)  Returns a stream consisting of the results of replacing each element of this stream with the co…

作为spark初学者对,一直对map与flatMap两个函数比较难以理解,这几天看了和写了不少例子,终于把它们搞清楚了 两者的区别主要在于action后得到的值 例子: import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object MapAndFlatMap { def main(args: Array[String]): Unit = { val sc = new SparkContext(new SparkConf().setAppName…

map将函数作用到数据集的每一个元素上,生成一个新的分布式的数据集(RDD)返回 map函数的源码: def map(self, f, preservesPartitioning=False): """ Return a new RDD by applying a function to each element of this RDD. >>> rdd = sc.parallelize(["b", "a", &quo…