Stream的基本概念 Stream和集合的区别: Stream不会自己存储元素.元素储存在底层集合或者根据需要产生.Stream操作符不会改变源对象.相反,它会返回一个持有结果的新的Stream.3.Stream操作可能是延迟执行的,这意味着它们会等到需要结果的时候才执行.Stream操作的基本过程,可以归结为3个部分: 创建一个Stream.在一个或者多个操作中,将指定的Stream转换为另一个Stream的中间操作.通过终止(terminal)方法来产生一个结果.该操作会强制它之前的延时操

1.分组,计数,排序 public class Java8Example1 { public static void main(String[] args) { List<String> items = Arrays.asList( "apple", "apple", "orange", "orange", "orange", "blueberry", "peach

1.reduce操作,在分组的dataset上使用,也可以在不分组的dataset上使用 应用于分组DataSet的Reduce转换使用用户定义的reduce函数将每个组减少为单个元素.对于每组输入元素,reduce函数连续地将元素对组合成一个元素,直到每个组只剩下一个元素. 注意,对于ReduceFunction,返回对象的key字段应与输入值匹配.这是因为reduce是可隐式组合(combine)的,并且从combine运算符发出的对象在传递给reduce运算符时再次按key分组. 1.1

转 Lambda表达式例子 1.Java8 新特性介绍 写java的同学对java8肯定知道 那么java8到底有哪些特性呢,总结如下: Lambda表达式 函数式接口 Stream Optional Predicate Function Consumer Filter Map-Reduce 新的Date API 取id 列表 List<Integer> transactionsIds = transactions.parallelStream(). filter(t -> t.getT

flatMap函数 //初始化执行环境 val env: ExecutionEnvironment = ExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment //加载数据 val data = env.fromElements(("A" , 1) , ("B" , 1) , ("C" , 1)) //使用trasformation加载这些数据 //TODO map val map_result = data.m

MapReduce框架原理 MapReduce核心思想 1)分布式的运算程序往往需要分成至少2个阶段. 2)第一个阶段的MapTask并发实例,完全并行运行,互不相干. 3)第二个阶段的ReduceTask并发实例互不相干,但是他们的数据依赖于上一个阶段的所有MapTask并发实例的输出. 4)MapReduce编程模型只能包含一个Map阶段和一个Reduce阶段,如果用户的业务逻辑非常复杂,那就只能多个MapReduce程序,串行运行. 1.InputFormat(切片| 把切片变成k,v值)

  什么是MapReduce? mapreduce 是一种软件框架 mapreduce job将任务分解为独立的块儿到不同的map task,进行并行处理: map任务输出会做相应的排序处理,并作为reduce 任务输入: 框架能很好的处理定时任务,进行监控并能够重新执行失败的任务. 计算和存储:mapreduce 和 haddoop:   通常来讲,计算节点和存储节点是同一个,即mapreduce框架和hadoop分布式文件系统运行在相同的节点集群,使得任务调度更加高效,网络带宽更聚合.  

1.order by hive中的order by 和传统sql中的order by 一样,对数据做全局排序,加上排序,会新启动一个job进行排序,会把所有数据放到同一个reduce中进行处理,不管数据多少,不管文件多少,都启用一个reduce进行处理.如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须指定limit来限制输出条数,原因是:所有的数据都会在同一个reducer端进行,数据量大的情况下可能不能出结果,那么在这样的严格模式下,必须指定输

自己练手写了一个MongoDb的泛型类,顺便把一些常用命令整理了一下,做个记录: /// <summary> /// Mongo操作类. /// </summary> /// <remarks> /// 参考:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-tutorial.html /// https://docs.mongodb.com/manual/crud/ /// 命令: /// show dbs,查看db列表: /// show

order by:  hive中的order by 和传统sql中的order by 一样,对数据做全局排序,加上排序,会新启动一个job进行排序,会把所有数据放到同一个reduce中进行处理,不管数据多少,不管文件多少,都启用一个reduce进行处理.如果指定了hive.mapred.mode=strict(默认值是nonstrict),这时就必须指定limit来限制输出条数,原因是:所有的数据都会在同一个reducer端进行,数据量大的情况下可能不能出结果,那么在这样的严格模式下,必须指定输

Source 从自定义的集合中读取数据 /** * 从集合中读取数据 */ def readDataFromCollection(): Unit = { val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment // 1.从自定义的集合中读取数据 val list = List( SensorReading("sensor1", 153242, 35.8), SensorReading("sensor2"

MapReduce原理及源码解读 目录 MapReduce原理及源码解读 一.分片 灵魂拷问:为什么要分片? 1.1 对谁分片 1.2 长度是否为0 1.3 是否可以分片 1.4 分片的大小 1.5 开始分片 1.6 分片后读取会不会断行 二.Map阶段 2.1 实例化Mapper 2.2 调用map()方法 三.Shuffle阶段 灵魂拷问:哪来的Shuffle? 3.1 shuffle的概念 3.2 Map端Shuffle 3.2.1 分区(partition) 3.2.2 写入环形缓冲区

Alink漫谈(十八) :源码解析 之 多列字符串编码MultiStringIndexer 目录 Alink漫谈(十八) :源码解析 之 多列字符串编码MultiStringIndexer 0x00 摘要 0x01 概念 0x02 示例代码 0x03 总体逻辑 0x04 Add Index to Token 4.1 合并计算单词个数 4.1.1 打散输入数据 4.1.2 分组计算个数 4.2 合并计算单词个数 0x05 输出模型 0x06 预测 6.1 加载模型 6.2 预测 0xFF 参考 0

Alink漫谈(十九) :源码解析 之 分位点离散化Quantile 目录 Alink漫谈(十九) :源码解析 之 分位点离散化Quantile 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 离散化 1.2 分位数 1.3 四分位数 0x02 示例代码 0x03 总体逻辑 0x04 训练 4.1 quantile 4.2 countElementsPerPartition 4.3 MultiQuantile 4.4 QIndex 0x05 输出模型 0x06 预测 6.1 加载模型 6.2 预测

本来笔者是不打算写MapReduce的,但是考虑到目前很多公司还都在用这个计算引擎,以及后续要讲的Hive原生支持的计算引擎也是MapReduce,并且为Spark和MapReduce的对比做铺垫,笔者今天详细阐述一下MapReduce.鉴于Hadoop1.X已过时,Hadoop3.X目前用的还不多,企业中目前大量运用的还是Hadoop2.X,所以以下都是基于Hadoop2.X版本的MapReduce(后续要讲的HDFS和Yarn也是). MapReduce是Hadoop核心三剑客之一,设计思想

利用java8新特性,可以用简洁高效的代码来实现一些数据处理. 定义1个Apple对象: public class Apple { private Integer id; private String name; private BigDecimal money; private Integer num; public Apple(Integer id, String name, BigDecimal money, Integer num) { this.id = id; this.name =

java8中的map和reduce 标签: java8函数式mapreduce 2014-06-19 19:14 10330人阅读 评论(4) 收藏 举报  分类: java(47)  FP(2)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. java8中最受人期待的就是lambda,引入了map和reduce.map和reduce可以构成几乎所有的函数式操作. map final List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4); 

Java8 如何进行stream reduce,collection操作 2014-07-16 16:42 佚名 oschina 字号:T | T 在java8 JDK包含许多聚合操作(如平均值,总和,最小,最大,和计数),返回一个计算流stream的聚合结果.这些聚合操作被称为聚合操作 AD:51CTO 网+ 第十二期沙龙:大话数据之美_如何用数据驱动用户体验 在java8 JDK包含许多聚合操作(如平均值,总和,最小,最大,和计数),返回一个计算流stream的聚合结果.这些聚合操作被称为聚

Stream 的终止操作  一.规约 * reduce(T iden, BinaryOperator b) 可以将流中元素反复结合起来,得到一个值. 返回 T * reduce(BinaryOperator b) 可以将流中元素反复结合起来,得到一个值. 返回 Optional<T> public static void test02() { //01.数值求和 List<Integer> list = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); /*

Java8的groupingBy实现集合的分组,类似Mysql的group by分组功能,注意得到的是一个map 对集合按照单个属性分组 case1: List<String> items = Arrays.asList("apple", "apple", "banana", "apple", "orange", "banana", "papaya");