List.steam()的强大之处在此不做赘述. 直接进入主题: 1.过滤Bean List中,某些字段等于指定值的所有行 List<Member> list = itemsArray.toJavaList(Member.class); List<String> roleList = new ArrayList<>(); roleList.add(roleName); List<Member> filterResult = list.stream().fil

注:转载请注明出处!!!!!!! 很多情况下sql不好解决的多表查询,临时表分组,排序,尽量用java8新特性stream进行处理 使用java8新特性,下面先来点基础的 List<类> list; 代表某集合 //返回 对象集合以类属性一升序排序 list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属性一)); //返回 对象集合以类属性一降序排序 注意两种写法 list.stream().sorted(Comparator.comparing(类::属

一.流的定义: 所谓的“流”(stream)在pipelineDB中是指那些被允许的数据库客服端推送到 Continuous View(连续视图) 的时序化数据的一种“抽象”.流中的每一个raw(数据列)或者event(事件),看起来是和普通表中的数据一样的,并且写入数据到stream中和写入数据到table中的接口是一模一样的.stream与table只是在语义上不同而已.现实世界江河中的水流中的水一旦被使用,就会从水流中永远消失,而水流的这种特性是与stream一抹一眼的.当stream中的

一.概要 1.1 Storm(简介)      Storm是一个实时的可靠地分布式流计算框架.      具体就不多说了,举个例子,它的一个典型的大数据实时计算应用场景:从Kafka消息队列读取消息(可以是logs,clicks,sensor data):通过Storm对消息进行计算聚合等预处理:把处理结果持久化到NoSQL数据库或者HDFS做进一步深入分析. 1.2 Trident(简介)      Trident是对Storm的更高一层的抽象,除了提供一套简单易用的流数据处理API之外,它以

作者:栈长@蚂蚁金服巴斯光年安全实验室 一.前言 FFmpeg是一个著名的处理音视频的开源项目,使用者众多.2016年末paulcher发现FFmpeg三个堆溢出漏洞分别为CVE-2016-10190.CVE-2016-10191以及CVE-2016-10192.网上对CVE-2016-10190已经有了很多分析文章,但是CVE-2016-10191尚未有其他人分析过.本文详细分析了CVE-2016-10191,是学习漏洞挖掘以及利用的一个非常不错的案例. 二.漏洞成因分析 在 RTMP协议中,

转自:http://blog.csdn.net/derekjiang/article/details/9126185 英文原址:https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/Trident-tutorial ---------------- Trident是在storm基础上,一个以realtime 计算为目标的高度抽象. 它在提供处理大吞吐量数据能力的同时,也提供了低延时分布式查询和有状态流式处理的能力. 如果你对Pig和Cascading这种高级批量处理工

建立Stream及视图 pipeline.execute("create stream caesar(name text,info json);") #创建stream,字段name和info,info为json类型 pipeline.execute("create continuous view caesar_view as select name,info from caesar;") # 创建源于caesar流的caesar_view视图,包括字段name和i

  症状是这样的:用librtmp推流aac后,用vlc能收到推流的声音,但是用flash却播放不了推流的声音.   查了几天,用工具抓取推流的数据,发现rtmp数据包中的头部信息有一个Chunk Stream ID的字段. 这个字段应该在不同类型的包类型中应该是不一样的.   在下列三种包类型中,Chunk Stream ID字段应该是不同的值 Metadata VideoSpsPps,VideoTag AacSpec,AudioTag 这三种rtmp包类型中,Chunk Stream ID应

在Storm Trident中有五种操作类型 Apply Locally:本地操作,所有操作应用在本地节点数据上,不会产生网络传输 Repartitioning:数据流重定向,单纯的改变数据流向,不会改变数据内容,这部分会有网络传输 Aggragation:聚合操作,会有网络传输 Grouped streams上的操作 Merge和Join 一Apply Locally 1.functions函数操作 函数的作用是接收一个tuple(需指定接收tuple的哪个字段),输出0个或多个tuples.

前言:最近在做一个通用查询单表的组件,所以 sql 的写法就是 select *,然后 resultType="map" ,然后使用 jackson @ResponseBody 返回前端报错. 转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/yuxiaole/p/9708485.html 后台报错: 26-Sep-2018 22:18:08.209 WARNING [http-apr-8080-exec-8] org.springframework.web.servle

一.概述      Storm Trident中的核心数据模型就是"Stream",也就是说,Storm Trident处理的是Stream.可是实际上Stream是被成批处理的.Stream被切分成一个个的Batch分布到集群中,全部应用在Stream上的函数终于会应用到每一个节点的Batch中.实现并行计算.详细例如以下图所看到的: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc3VpZmVuZzMwNTE=/font/5a6L5L2T

NullStream 类 (internal class) 以下就是 mcs/class/corlib/System.IO/NullStream.cs: 01: namespace System.IO 02: { 03: class NullStream : Stream 04: { 05: public override bool CanRead { get { return true; } } 06: public override bool CanSeek { get { return t

概述 Spark底层使用netty作为节点间通信的桥梁.其实现在common/network-common包中.common/network-common包主要是对netty进行了一层封装,主要是定义了一套消息格式,粘包拆包,链路生命周期对应方法实现等功能.我们首先来看一下network-common包的包结构: 其中buffer包为实现Netty的ByteBuf和Java NIO的ByteBuffer相互转换操作的类,client包包含客户端的实现类,protocol包包含了消息格式/类型定义

本文为CoryXie原创译文,转载及有任何问题请联系cory.xie#gmail.com. 协议层管理设备及其主机之间端到端的数据流.这一层建立在链路层提供对某些类型的包的保证传输(guarantees delivery of certain types of packets)的假设基础上:本层基于传输类型,增加了对其余类型的数据包的端到端传输的可靠性(end to end reliability for the rest of the packets). 本章详细描述了以下内容: 数据包类型(

方式一,数据库查询tree; MyBatis collection 集合 MyBatis 是数据持久层框架,支持定制化 SQL.存储过程以及高级映射.尤其强大在于它的映射语句,比如高级映射中的 collection 集合. collection 集合,集合常用的两个场景是集合的嵌套查询.集合的嵌套结果.集合的嵌套结果就是查询结果对应嵌套子对象.这里就是利用 collection 集合嵌套查询树形节点.下面来一一实现. 查询树形节点 Web 案例 创建数据库表 节点表: CREATE TABLE

1.概述 和http1兼容.HTTP/2 没有改动 HTTP 的应用语义. HTTP 方法.状态代码.URI 和标头字段等核心概念一如往常. 不过,HTTP/2 修改了数据格式化(分帧)以及在客户端与服务器间传输的方式.因此,所有现有的应用都可以不必修改而在新协议下运行. 传输方式改变.在HTTP/1.x中,每个 TCP 连接同时只能处理一个请求 - 响应,一个请求就会独占一个链接,用户想要多个并行的请求来提高性能,必须得使用多个TCP连接(对于同一个域名Chrome最多只能同时创建 6 个 T

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写Java接口的朋友都知道,Java 8的更新,经常会用到过滤 list<Object> 里的数据,本文就对List使用Stream流进行集合Collection的各种运算做一个汇总! 优势: Stream 是对集合(Collection)对象功能的增强,它专注于对集合对象进行各种非常便利.高效的聚合操作,或者大批量数据操作. 通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于Stream流式处理可以很简单的实现. 各种Stream流操作: 过滤soList中Object的Name字段为空的情况 Li

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");

原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/58382 摘要: 流计算,已经有Storm.Spark,Samza,包括最近新起的Flink,Kafka为什么再自己做一套流计算呢?Kafka Stream 与这些框架比有什么优势?Samza.Consumer Group已经包装了Kafka轻量级的消费功能,难道不够吗? Confluent Inc(原LinkedIn Kafka作者离职后创业公司)在6月份预告推出Kafka Stream,Kafka Stream会在Ka