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…

1.根据集合元素中的一个属性值分组 Person p1 = new Person("张三", new BigDecimal("10.0"));Person p2 = new Person("王五", new BigDecimal("10.0"));Person p3 = new Person("李四", new BigDecimal("10.0"));Person p4 = new Pe…

//根据排课id分组 Map<Integer, List<Schedule4Homework>> idSchedule4HomeworksMap = schedule4Homeworks.stream().collect(Collectors.groupingBy(Schedule4Homework::getScheduleId)); //根据时间排序(reversed方法表示倒序) memberCards.sort(Comparator.comparing(MemberCard:…

Collection, Collections, collect, Collector, Collectos Collection是Java集合的祖先接口. Collections是java.util包下的一个工具类,内涵各种处理集合的静态方法. java.util.stream.Stream#collect(java.util.stream.Collector<? super T,A,R>)是Stream的一个函数,负责收集流. java.util.stream.Collector 是一个收…

在我的SpringBoot2.0不容错过的新特性 WebFlux响应式编程里面,有同学问如何使用stream统计单词数.这是个好例子,也很典型,在这里补上. 下面的例子实现了从一个文本文件读取(英文)文本并统计单词数的功能. package com.imooc; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileReader; import java.io.IOException; /** * 使用stream统计文章单词数 * * @autho…

系列文章(更新ing): 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」01 一起来学呀! 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」02 Eureka服务注册与发现 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」03 Eureka的自我保护机制 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」04服务消费者Ribbon+RestTemplate 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」05消费者Fegin 「 从0到1学习微服务SpringCloud 」06 统一配置中心Sp…

stream分组后的map是有序map List<RedisInstanceTypeDto> typeDtoList = ModuleHelper.mapAll(redisInstanceTypes,RedisInstanceTypeDto.class); Map<Integer,List<RedisInstanceTypeDto>> memoryGBMap = typeDtoList.stream().collect(Collectors.groupingBy(Red…

[原]storm源码之storm代码结构[译]  说明:本文翻译自Storm在GitHub上的官方Wiki中提供的Storm代码结构描述一节Structure of the codebase,希望对正在基于Storm进行源码级学习和研究的朋友有所帮助. Storm的源码共分为三个不同的层次. 首先,Storm在设计之初就考虑到了兼容多语言开发.Nimbus是一个thrift服务,topologies被定义为Thrift结构体.Thrift的运用使得Storm可以被任意开发语言使用. 其次,Sto…

说明:本文翻译自Storm在GitHub上的官方Wiki中提供的Storm代码结构描述一节Structure of the codebase,希望对正在基于Storm进行源码级学习和研究的朋友有所帮助. Storm的源码共分为三个不同的层次. 首先,Storm在设计之初就考虑到了兼容多语言开发.Nimbus是一个thrift服务,topologies被定义为Thrift结构体.Thrift的运用使得Storm可以被任意开发语言使用. 其次,Storm的所有接口都是Java语言来定义的.因此,尽管…

1.流媒体系统结构 ES:elemental stream 基本数据流: PES:packet elemental stream分组的基本数据流: 然后把PES打包成PS ,TS流,PS:program stream;TS:transport stream; DTS(解码时间戳)和PTS(显示时间戳)分别是解码器进行解码和显示帧时相对于SCR(系统参考)的时间戳.SCR可以理解为解码器应该开始从磁盘读取数据时的时间. DTS 2. 在MPEG-2系统中,信息复合/分离的过程称为系统复接/分接,由…

storm源码之storm代码结构[译] 说明:本文翻译自Storm在GitHub上的官方Wiki中提供的Storm代码结构描述一节Structure of the codebase,希望对正在基于Storm进行源码级学习和研究的朋友有所帮助. Storm的源码共分为三个不同的层次. 首先,Storm在设计之初就考虑到了兼容多语言开发.Nimbus是一个thrift服务,topologies被定义为Thrift结构体.Thrift的运用使得Storm可以被任意开发语言使用. 其次,Storm的所…

目录 概况 手工搭建集群 引言 安装Python 配置文件 启动与测试 应用部署 参数配置 Storm命令 原理 Storm架构 Storm组件 Stream Grouping 守护进程容错性(Daemon Fault Tolerance) 数据可靠性(Guaranteeing Message Processing) 消息传输机制 API WordCount示例 应用部署方式 组件接口 组件实现类 数据连接方式 常用Topology模式 日志(集群模式) 并行度设置 tick定时机制 序列化 与…

Spark和Storm Spark基于MapReduce算法实现的分布式计算,不同于MapReduce的是,作业中间结果可以保存在内存中,而不要再读写HDFS, Spark适用于数据挖掘和机器学习等需要迭代的MapReduce算法 Spark Streaming是建立在Spark上的实时计算框架,可以结合流式.批处理和交互式进行查询和实时计算, 基本原理是将Stream数据分成小的时间片段,以类似batch批量处理的方式来处理这些小部分数据 Spark Streaming相比于基于Record的…

Storm 系列(一)基本概念 Apache Storm(http://storm.apache.org/)是由 Twitter 开源的分布式实时计算系统. Storm 可以非常容易并且可靠地处理无限的数据流.对比 Hadoop 的批处理, Storm 是一个实时的.分布式的.具备高容错的计算系统. Storm 的使用场景非常广泛,比如实时分析.在线机器学习.分布式 RPC.ETL 等.Storm 非常高效,在一个多节点集群上每秒钟可以轻松处理上百万条的消息. Storm 还具有良好的可扩展性和…

排序 依据自定义对象的某个属性进行排序. List<Student> students = Arrays.asList(student1, student2, student3); students.sort(Comparator.comparing(Student::getScore).reversed()); students.sort(Collections.reverseOrder(Comparator.comparing(Student::getScore))); List<S…

流stream 使用了数据视图,让你可以在比集合更高的概念上指定操作使用流,你只需要将操作的调度留给实现,例如,假设你要计算某个属性的平均值,你只需要指定数据源和属性,然后流类库会优化计算,比如使用多线程来求和,计数,合并结果1.迭代器使用了一种明确的遍历策略,同时也阻止了高效的并发执行.2.你可以从集合,数组,生成器和迭代器创建流3.使用filter来选择元素,使用map元素转换4.对于转换刘的其他操作,limit,distinct,sorted5.从stream中获得结果使用归约操作6.Op…

一.Storm核心概念 1.1 Topologies(拓扑) 一个完整的Storm流处理程序被称为Storm topology(拓扑).它是一个是由Spouts 和Bolts通过Stream连接起来的有向无环图,Storm会保持每个提交到集群的topology持续地运行,从而处理源源不断的数据流,直到你将主动其杀死(kill)为止. 1.2 Streams(流) Stream是Storm中的核心概念.一个Stream是一个无界的.以分布式方式并行创建和处理的Tuple序列.Tuple可以包含大多…

一.Storm核心概念 1.1 Topologies(拓扑) 一个完整的 Storm 流处理程序被称为 Storm topology(拓扑).它是一个是由 Spouts 和 Bolts 通过 Stream 连接起来的有向无环图,Storm 会保持每个提交到集群的 topology 持续地运行,从而处理源源不断的数据流,直到你将主动其杀死 (kill) 为止. 1.2 Streams(流) Stream 是 Storm 中的核心概念.一个 Stream 是一个无界的.以分布式方式并行创建和处理的…

前言 ​ 最近公司里比较新的项目里面,看到了很多关于java8新特性的用法,由于之前自己对java8的新特性不是很了解也没有去做深入研究,所以最近就系统的去学习了一下,然后总结了一篇文章第一时间和大家分享一下. ​ ​ 在了解一项新技术之前,我们需要了解我们为什么要去学习它以及它的优点,以下是我总结的: Java8(又称jdk1.8)是java语言开发的一个主要版本,Java8是oracal公司于2014年3月发布,可以看成是自java5以来最具有革命性的版本. 新特性的优点:速度更快.代码更少…

写在前面 不少小伙伴让我整理下有关SpringCloud和SpringCloudAlibaba的知识点,经过3天的收集和整理,冰河整理出这份4万字的SpringCloud与SpringCloudAlibaba学习笔记!! 文章已收录到: https://github.com/sunshinelyz/technology-binghe https://gitee.com/binghe001/technology-binghe SpringCloud 服务注册中心 eureka ap 高可用 分布式…

什么是流处理 如果有 java 使用经验的同学一定会对 java8 的 Stream 赞不绝口,极大的提高了们对于集合类型数据的处理能力. int sum = widgets.stream() .filter(w -> w.getColor() == RED) .mapToInt(w -> w.getWeight()) .sum(); Stream 能让我们支持链式调用和函数编程的风格来实现数据的处理,看起来数据像是在流水线一样不断的实时流转加工,最终被汇总.Stream 的实现思想就是将数据…

前言 因为前段时间新项目已经完成目前趋于稳定,所以最近我被分配到了公司的运维组,负责维护另外一个项目,包含处理客户反馈的日常问题,以及对系统缺陷进行优化. 经过了接近两周的维护,除了日常问题以外,代码层面我一共处理了一个BUG,优化了三个问题,我把这四个问题归纳成了四段编码小技巧分享给大家,希望能有所帮助,今后若遇到类似的问题可以到我这里翻出来看看,想必能节省许多时间. 技巧 1.stream分组 很多人都知道java8的stream很好用,但很多人其实不会用,或者说搜了许多资料还是用不好,归根…

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");…

java通过Stream对list集合分组 现在有一个List集合,想对该集合中的数据分组处理,想到java8中的stream,就搞来试试,非常给力!例子如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39   package com.maps;   public class User{ private Integer id; p…

--------------- java8 按两个属性分组,并返回扁平List /** * 设置大区小区分组排序 * @param dtoList */ private List<PerformanceDto> getRegionGroupOrderList(List<PerformanceDto> dtoList) { return dtoList.stream() .collect(Collectors.groupingBy(PerformanceDto::getLargeRe…

  上篇文章我们简单的介绍了stream的使用,发现使用还是蛮方便的,但是在上个案例中,如果有多个消息接收者,那么消息生产者发送的消息会被多个消费者都接收到,这种情况在某些实际场景下是有很大问题的,比如在如下场景中,订单系统我们做集群部署,都会从RabbitMQ中获取订单信息,那如果一个订单同时被两个服务获取到,那么就会造成数据错误,我们得避免这种情况.这时我们就可以使用Stream中的消息分组来解决了! Stream消息分组   消息分组的作用我们已经介绍了.注意在Stream中处于同一个gr…

1.分组依据,计数和排序 1.1按a分组List并显示它的总数. package com.mkyong.java8; import java.util.Arrays; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.function.Function; import java.util.stream.Collectors; public class Java8Example1 { public static void m…

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…

如图,数据库查出来的数据: 需求是按menu_id和menu_name分组,stream实现最简单, stream里面只有按一个属性分组的,但是可以利用string简单变换一下: List<JsonObject> list = goodsList.getList(); Map<String, List<JsonObject>> menuGroupMap = list.stream().collect(Collectors.groupingBy(goods -> g…

1.分组 通过groupingBy分组指定字段 list.stream().collect(Collectors.groupingBy(User::getSex)); 2.过滤 通过filter方法过滤某些条件 list.stream().filter(a -> !a.getJobNumber().equals("201901")).collect(Collectors.toList()); 3.求和 基本类型:先mapToInt,然后调用sum方法 List.stream().…