http://www.cnblogs.com/lee0oo0/articles/2652528.html Jackson提供了三种可选的JSON处理方法 1.流式API     com.fasterxml.jackson.core.JsonParser读     com.fasterxml.jackson.core.JsonGenerator写 2.树模型:提供一个 JSON 文档可变内存树的表示形式     com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper…

public class JacksonTester {   public static void main(String args[]){    JacksonTester tester = new JacksonTester();    try {          JsonFactory jasonFactory = new JsonFactory();        JsonGenerator jsonGenerator = jasonFactory.createJsonGenerato…

熟悉 ES6 的开发者,肯定对数组的一些方法不是很陌生:map.filter 等.在对一组对象进行统一操作时,利用这些方法写出来的代码比常规的迭代代码更加的简练.在 C♯ 中,有 LINQ 来实现.那么在 Java 中有这样的操作吗?答案是有的,Java8 中引入了大量新特性,其中一个就是 Java 的流式 API. 在 Java 8 中,流(Stream)与迭代器类似,都是用来对集合内的元素进行某些操作.它们之间最大的差别,是对迭代器的每个操作都会即时生效,而对流的操作则不是这样.流的操作有两…

对于MapReduce等框架来说,需要有一套更底层的API来获取某个指定文件中的一部分数据,而不是一整个文件 因此使用流的方式来操作 HDFS上的文件,可以实现读取指定偏移量范围的数据 1.客户端测试类代码: package cn.bigdata.hdfs; import java.io.IOException; import java.net.URI; import java.net.URISyntaxException; import org.apache.hadoop.conf.Confi…

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…

https://www.cnblogs.com/aoeiuv/p/5911692.html 这篇文章讲的简单全面,记录下 kotlin一些符号的用法 https://www.cnblogs.com/liuliqianxiao/p/7157700.html…

JDK1.5需要添加jar包,1.6以后就不需要了<dependency> <groupId>stax</groupId> <artifactId>stax-api</artifactId> <version>1.0.1</version> </dependency><dependency>    <groupId>javax.xml.bind</groupId>    &l…

从flink的官方文档,我们知道flink的编程模型分为四层,sql层是最高层的api,Table api是中间层,DataStream/DataSet Api 是核心,stateful Streaming process层是底层实现. 其中, flink dataset api使用及原理 介绍了DataSet Api flink DataStream API使用及原理介绍了DataStream Api flink中的时间戳如何使用?---Watermark使用及原理 介绍了底层实现的基础Wat…

从flink的官方文档,我们知道flink的编程模型分为四层,sql层是最高层的api,Table api是中间层,DataStream/DataSet Api 是核心,stateful Streaming process层是底层实现. 其中, flink dataset api使用及原理 介绍了DataSet Api flink DataStream API使用及原理介绍了DataStream Api flink中的时间戳如何使用?---Watermark使用及原理 介绍了底层实现的基础Wat…

在上一集的讨论里我们介绍并实现了强类型返回结果行.使用强类型主要的目的是当我们把后端数据库SQL批次操作搬到内存里转变成数据流式按行操作时能更方便.准确.高效地选定数据字段.在上集讨论示范里我们用集合的foreach方式模拟了一个最简单的数据流,并把从数据库里批次读取的数据集转换成一串连续的数据行来逐行使用.一般来说完整的流式数据处理流程包括了从数据库中读取数据.根据读取的每行数据状态再对后台数据库进行更新,包括:插入新数据.更新.删除等.那么在上篇中实现的流式操作基础上再添加一种指令行类型就可…