有一个需求功能:先按照某一字段分组,再按照另外字段获取最大的那个 Map<String, HitRuleConfig> configMap = configList.parallelStream().collect( Collectors.groupingBy(HitRuleConfig::getAppId, // 先根据appId分组 Collectors.collectingAndThen( Collectors.reducing(( c1, c2) -> c1.getVersion

一.问题 groupBY分组后取最新一条记录的SQL的解决方案. 二.解决方案 select Message,EventTime from PT_ChildSysAlarms as a where EventTime = (select max(b.EventTime) from PT_ChildSysAlarms as b where a.PtName = b.PtName ) group by Message,EventTime order by EventTime desc

使用Group By来实现取最新记录,需要注意一个问题,如果最大时间相同的数据都会被取出来. PS:即使数据字段类型是timestamp,也会登录相同的时间的数据. select A.* from A inner join ( select C,Max(Time) from A group by C ) B on A.C = B.C and A.Time = B.Time

1. 目标 使用webmagic爬取动作电影列表信息 爬取电影<海王>详细信息[电影名称.电影迅雷下载地址列表] 2. 爬取最新动作片列表 获取电影列表页面数据来源地址 访问http://m.ady01.com/rs/film/list/1/1,F12开发者模式中找到页面数据来源地址 地址是:http://m.ady01.com/rs/film/listJson/1/1 访问:http://m.ady01.com/rs/film/listJson/1/1 抓取列表信息 使用git拉取代码:ht

全面吃透JAVA Stream流操作,让代码更加的优雅 在JAVA中,涉及到对数组.Collection等集合类中的元素进行操作的时候,通常会通过循环的方式进行逐个处理,或者使用Stream的方式进行处理. 例如,现在有这么一个需求: 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表,按长度倒序输出,最多返回3个 在JAVA7及之前的代码中,我们会可以照如下的方式进行实现: /** * [常规方式] * 从给定句子中返回单词长度大于5的单词列表,按长度倒序输出,最多返回3个 * * @param sen

Stream是 Java 8新增加的类,用来补充集合类. Stream代表数据流,流中的数据元素的数量可能是有限的,也可能是无限的. Stream和其它集合类的区别在于:其它集合类主要关注与有限数量的数据的访问和有效管理(增删改),而Stream并没有提供访问和管理元素的方式,而是通过声明数据源的方式,利用可计算的操作在数据源上执行,当然BaseStream.iterator()和BaseStream.spliterator()操作提供了遍历元素的方法. Java Stream提供了提供了串行和

Java Stream API进阶篇 本文github地址 上一节介绍了部分Stream常见接口方法,理解起来并不困难,但Stream的用法不止于此,本节我们将仍然以Stream为例,介绍流的规约操作. 规约操作(reduction operation)又被称作折叠操作(fold),是通过某个连接动作将所有元素汇总成一个汇总结果的过程.元素求和.求最大值或最小值.求出元素总个数.将所有元素转换成一个列表或集合,都属于规约操作.Stream类库有两个通用的规约操作reduce()和collect(

在Javaor .net编程中,  我们经常见到"stream" 这个字眼. 我们大概知道这是个流的意思, 如果看完本文的话, 应该会有1个大概的概念. 一, Java中什么是Stream(流) 1.1 1段输出文件内容到屏幕的代码 假如我们有个需求, 利用Java写1个程序, 将1个硬盘上的文件(/home/gateman/tmp/build.xml)内容输出到屏幕上. Java的代码如下: import java.io.*; public class Stream1{ public

ylbtech-Java-Runoob:Java Stream.File.IO 1.返回顶部 1. Java 流(Stream).文件(File)和IO Java.io 包几乎包含了所有操作输入.输出需要的类.所有这些流类代表了输入源和输出目标. Java.io 包中的流支持很多种格式,比如:基本类型.对象.本地化字符集等等. 一个流可以理解为一个数据的序列.输入流表示从一个源读取数据,输出流表示向一个目标写数据. Java 为 I/O 提供了强大的而灵活的支持,使其更广泛地应用到文件传输和网络

一.Java Stream管道数据处理操作 在本号之前写过的文章中,曾经给大家介绍过 Java Stream管道流是用于简化集合类元素处理的java API.在使用的过程中分为三个阶段.在开始本文之前,我觉得仍然需要给一些新朋友介绍一下这三个阶段,如图: 第一阶段(图中蓝色):将集合.数组.或行文本文件转换为java Stream管道流 第二阶段(图中虚线部分):管道流式数据处理操作,处理管道中的每一个元素.上一个管道中的输出元素作为下一个管道的输入元素. 第三阶段(图中绿色):管道流结果处理操

[如何让代码变“高级”(二)]-这样操作值得一波666(Java Stream)(这么有趣) 开发中的代码 在开发中的代码是不是很常见这样的代码: 这样的? for循环取元素取值 List<User> szUserList = new ArrayList<>(); for (User user : userList) { if (user.getAddress().equals("shenzhen")) { szUserList.add(user); } } 或

Stream应用: 继续举例来操练Stream,对于下面这两个集合: 需求是:将这两个集合组合起来,形成对各自人员打招呼的结果,输出的结果如: "Hi zhangsan"."Hi lisi"."Hi wangwu"."Hi zhangliu"; "Hello zhangsan"."Hello lisi"."Hello wangwu"."Hello zhang

目录 简介 Collectors.toList() Collectors.toSet() Collectors.toCollection() Collectors.toMap() Collectors.collectingAndThen() Collectors.joining() Collectors.counting() Collectors.summarizingDouble/Long/Int() Collectors.averagingDouble/Long/Int() Collecto

[源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 目录 [源码解析] 当 Java Stream 遇见 Flink 0x00 摘要 0x01 领域 1.1 Flink 1.2 Java Stream 1.3 探寻角度 0x02 数据流模型 2.1 Java Stream 2.2 Flink 2.3 分析 0x03 流水线 3.1 总体对比 3.2 示例代码 3.3 Stream操作分类 3.4 Stage 3.4.1 分类 3.4.2 AbstractPipeline 3.5 流水线构

概念 Stream将要处理的元素集合看作一种流,在流的过程中,借助Stream API对流中的元素进行操作,比如:筛选.排序.聚合等. Stream 的操作符大体上分为两种:中间操作符和终止操作符 中间操作符 对于数据流来说,中间操作符在执行制定处理程序后,数据流依然可以传递给下一级的操作符. 中间操作符包含8种(排除了parallel,sequential,这两个操作并不涉及到对数据流的加工操作): map(mapToInt,mapToLong,mapToDouble) 转换操作符,把比如A-

开心一刻 今天,朋友气冲冲的走到我面前 朋友:我不是谈了个女朋友,谈了三个月嘛,昨天我偷看她手机,你猜她给我备注什么 我:备注什么? 朋友:舔狗 2 号! 我一听,气就上来了,说道:走,找她去,这婆娘确实该骂,臭不要脸的 朋友拉住我,劝到:哎哎,不是去骂她,是找她理论,叫她改成舔狗1号,是我先来的! 我:滚,我不认识你 需求背景 环境  MySQL 版本:8.0.27 有四张表:业务信息表.任务表.业务任务表.任务执行日志表 CREATE TABLE `t_business` ( `busine

以前在开发的时候遇到过一个需求,就是要按照某一列进行分组后取前几条数据,今天又有同事碰到了,帮解决了之后顺便写一篇博客记录一下. 首先先建一个基础数据表,代码如下: IF OBJECT_ID(N'Test') IS NOT NULL    BEGIN        DROP TABLE Test    END CREATE TABLE Test(ID bigint IDENTITY(1,1),Name nvarchar(50),Department nvarchar(50)) INSERT IN

查询中经常遇到这种查询,分组后取每组第一条.分享下一个SQL语句: --根据 x 分组后.根据 y 排序后取第一条 select * from ( select ROW_NUMBER() over(partition by x order by y desc) RowNum ,testTable.* 注:我使用MS SQL 08 R2

本示例测试两个表联接查询后,分组并取分组后的最小行号记录 测试表: tb1表结构如下: CREATE TABLE [dbo].[tb1]( ) NOT NULL, ) NULL, ) NULL, CONSTRAINT [PK_tb1] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [a] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, AL

SQL Server 分组后取Top N(转) 近日,工作中突遇一需求:将一数据表分组,而后取出每组内按一定规则排列的前N条数据.乍想来,这本是寻常查询,无甚难处.可提笔写来,终究是困住了笔者好一会儿.冥思苦想,遍查网络,不曾想这竟然是SQL界的一个经典话题.今日将我得来的若干方法列出,抛砖引玉,以期与众位探讨. 正文之前,对示例表结构加以说明. 表SectionTransactionLog,用来记录各部门各项活动的日志表 SectionId,部门Id SectionTransactionTyp

已经对Stream API的用法鼓吹够多了,用起简洁直观,但性能到底怎么样呢?会不会有很高的性能损失?本节我们对Stream API的性能一探究竟. 为保证测试结果真实可信,我们将JVM运行在-server模式下,测试数据在GB量级,测试机器采用常见的商用服务器,配置如下: OS CentOS 6.7 x86_64 CPU Intel Xeon X5675, 12M Cache 3.06 GHz, 6 Cores 12 Threads 内存 96GB JDK java version 1.8.0