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

Collector的使用 使用Java Stream流操作数据时,经常会用到各种Collector收集器来进行数据收集. 这里便深入了解一点去了解Collector的工作原理和如何自定义Collector. 使用例子为: // String joining String foodNameList1 = foodList.stream().map(Food::getSimpleName).collect(Collectors.joining(",")); String foodNameL

public static void main(String[] args) { List<GroupDetailDTO> list = new ArrayList<>(); GroupDetailDTO dto1 = new GroupDetailDTO(); dto1.setHeadsetId(1); dto1.setTime("2020-01-03"); dto1.setActConcreteTime("a"); dto1.setPla

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

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(

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

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-

Job类  /**    * Define the comparator that controls which keys are grouped together    * for a single call to    * {@link Reducer#reduce(Object, Iterable,    *                       org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer.Context)}    * @param cls the raw

之前的文章我介绍了C#版本的多线程和自定义线程处理器. 接下来我们来看看Java版本的呢 java 的线程和C#的线程有点区别,java的线程没有是否是后台线程一说,具体原因是java的线程是jvm的c++代码模拟线程,而C#的线程也是C++模拟线程.但是区别在于C#的线程会基于系统的线程. C# 的 Thread.IsBackground; 这里唯一的区别在于,C#开启线程如果是非后台线程即便是你关闭了程序,如果不是强制退出进程的情况下.线程还会继续运行,知道垃圾回收机制强制回收.如果设置了后

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

ylbtech-杂项-Java:自定义标签 1.返回顶部 1. 一般我们说自定义标签是指JSP自定义标签.自定义标签在功能上逻辑上与javaBean 类似,都封装Java 代码.自定义标签是可重用的组件代码,并且允许开发人员为复杂的操作提供逻辑名称. JSP开发人员使用标签库创建标签.标签库是按照功能或实现进行分组的自定义标签的集合. 网络上常见的CMS内容管理系统都是采用模板的形式来实现,基本上所有的CMS系统都有一套自己的模板标签书写方法,简称自定义标签.   基本概念 1.标签(Tag):

一.Java Stream管道数据处理操作 在本号之前发布的文章<Java Stream函数式编程?用过都说好,案例图文详解送给你>中,笔者对Java Stream的介绍以及简单的使用方法给大家做了介绍.在开始本文之前,我们有必要介绍一下这张Java Stream 数据处理过程图,图中主要分三个部分: 将数组.集合类.文本文件转换为管道流(图中的蓝色方块的部分,在本号的上一篇文章中已经给大家介绍过了) Java Stream管道数据处理操作(也就是下图中中间的虚线内的数据处理操作,本文的主要内

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

前言 Java 8 的 Stream 使得代码更加简洁易懂,本篇文章深入分析 Java Stream 的工作原理,并探讨 Steam 的性能问题. Java 8 集合中的 Stream 相当于高级版的 Iterator,它可以通过 Lambda 表达式对集合进行各种非常便利.高效的聚合操作(Aggregate Operation),或者大批量数据操作 (Bulk Data Operation). Stream的聚合操作与数据库SQL的聚合操作sorted.filter.map等类似.我们在应用层

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

matadata: hadoop a spark a hive a hbase a tachyon a storm a redis a 自定义分组 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.had

我想得到按流量来排序,而且还是倒序,怎么达到实现呢? 达到下面这种效果, 默认是根据key来排, 我想根据value里的某个排, 解决思路:将value里的某个,放到key里去,然后来排 下面,开始weekend110的hadoop的自定义排序实现 将FlowSortMapper.FlowSortReduce.FlowSortRunner.FlowSortBean,全放到一个SortMR里. V2我们不要,怎么写代码? 那么,我们想要实现由 达到下面这种效果, 也要修改FlowBean代码 多领

前言:在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). 有没有这种情况?有的,在本人的storm项目中,采用结合sp

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

java stream 原理 需求 从"Apple" "Bug" "ABC" "Dog"中选出以A开头的名字,然后从中选出最长的一个,并输出其长度 1. 最直白的实现 缺点 迭代次数过多 频繁产生中间结果,性能无法接受 2. 平常写法 int longest = 0; for(String str : strings){ if(str.startsWith("A")){// 1. filter(), 保留以

Hbas预分区 在系统中向hbase中插入数据时,常常通过设置region的预分区来防止大数据量插入的热点问题,提高数据插入的效率,同时可以减少当数据猛增时由于Region split带来的资源消耗.大量的预分区数量会导致hbase客户端缓存大量的分区地址,导致内存的增长,某些系统中一个JVM进程中会开启几十个独立的hbase客户端对象,同时会查询多张Hbase表,这样JVM进程就会缓存 (预分区数 X 表数 X Hbase客户端数=条记录). storm的自定义分组 有没有这种情况?有的,在本