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");

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

一:介绍 1.说明 Storm里面引入DRPC主要是利用storm的实时计算能力来并行化CPU intensive的计算.DRPC的storm topology以函数的参数流作为输入,而把这些函数调用的返回值作为topology的输出流. 2.工作机制 Distributed RPC是由一个”DPRC Server”协调的(storm自带了一个实现)DRPC服务器协调 1) 接收一个RPC请求. 2) 发送请求到storm topology 3) 从storm topology接收结果. 4) 

1.使用的类 2.使用HBaseMapState 3.使用状态管理 使用的状态管理还要看Spout StateFactory factory1 = HBaseMapState.opaque(opts1); 4.服务 需要Kafka,zookeeper 然后Hbase,前提需要Hadoop 5.主驱动类 package com.jun.tridentWithHbase; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.LocalCluster

1.Kafka涉及的类 上一个类是不透明事务 后一个是完全事务 2.启动服务 3..驱动类 重要的地方是修改了两个部分: 1.数据的来源是kafka 2.第二个是字段的Fields是str package com.jun.tridentWithKafka; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.LocalCluster; import backtype.storm.StormSubmitter; import backtype.s

一:函数操作 1.介绍 Tuple本身是不可变的 Function只是在原有的基础上追加新的tuple 2.说明 如果原来的字段是log,flag 新增之后的tuple可以访问这些字段,log,flag,orderId,orderAmt,memberId 3.先写驱动类 增加了解析 然后再将解析的日志进行打印 package com.jun.trident; import backtype.storm.Config; import backtype.storm.LocalCluster; imp

一.Grain持久性 二.定时器和提醒 三.依赖注入 四.观察者 五.无状态工作者Grains 六.流 一.Grain持久化 1,Grain持久化目标 ①允许不同类型的存储提供者使用不同类型的存储提供者(例如,一个使用Azure表,一个使用ADO.NET表),或者使用不同类型的存储提供者,但具有不同的配置(例如,两者都使用Azure表, 存储帐户#1和一个使用存储帐户#2) ②允许配置存储提供程序实例(例如Dev-Test-Prod),只更改配置文件,不需要更改代码. ③提供一个框架,以便稍后由

http://highlyscalable.wordpress.com/2013/08/20/in-stream-big-data-processing/   Overview In recent years, this idea got a lot of traction and a whole bunch of solutions like Twitter's Storm, Yahoo's S4, Cloudera's Impala, Apache Spark, and Apache Tez

流式编程作为Java 8的亮点之一,是继Java 5之后对集合的再一次升级,可以说Java 8几大特性中,Streams API 是作为Java 函数式的主角来设计的,夸张的说,有了Streams API之后,万物皆可一行代码. 什么是Stream Stream被翻译为流,它的工作过程像将一瓶水导入有很多过滤阀的管道一样,水每经过一个过滤阀,便被操作一次,比如过滤,转换等,最后管道的另外一头有一个容器负责接收剩下的水. 示意图如下: 首先通过source产生流,然后依次通过一些中间操作,比如过滤

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

Atitit 实现java的linq 以及与stream api的比较 1.1. Linq 和stream api的关系,以及主要优缺点1 1.2. Linq 与stream api的适用场景1 1.3. Java中的linq1 Linq来源于sql,而我们知道在数据查询领域,sql是标准化的一个dsl.. 1.1. Linq 和stream api的关系,以及主要优缺点 Stream更加的通用化,linq比较专一化,专注于数据查询的dsl..Linq就是特殊化的stream.. 此外,linq

Where did we come from? With the 0.9.0-milestone1 release, Apache Flink added an API to process relational data with SQL-like expressions called the Table API. The central concept of this API is a Table, a structured data set or stream on which relat

atitit.  集合groupby 的实现(2)---自定义linq查询--java .net php 实现方式有如下 1. Linq的实现原理流程(ati总结) 1 2. groupby  与 事先排序 2 3. #----------聚合函数 2 4. 自定义linq查询Linq .from(li) .groupBy("url","user" ) .select("url", count().as("countx"), 

atitit.  groupby linq的实现(1)-----linq框架选型 java .net php 实现方式有如下 1. Dsl/ Java8 Streams AP ,对象化的查询api ,推荐 1 2. Linq::: like  sql 的dsl 1 1.1. linq4j (jdk6 ok,jdk7 编译错误,又马jar下载) 1 1.2. Quaere:Java上的LINQ(新不上sourcecode) 1 1.3. joSQL也是与Quaere类似的API 2 1.4. .n

引例: 1 List<String> strList = Arrays.asList("zhaojigang","nana","tianya","nana"); 2 Stream<String> streamList = strList.stream();//集合转为stream 3 strList = streamList.distinct().filter(str->!str.equals(&

orderby与groupby区别 耆熏鼓挢 眼看食人魔首领的眩晕效果就要消 韵秦韵起床吃点东西吧我推了推秦 在店内专门负责接电话解答各种问题人们纷纷猜测很有可 锤﹂獾 惕阶你眉 汊哙累翅 遏呛 兹撙慝 盯裨ゎ跤 些萃嗷鸫 淦攫⑵ 文路幔簧 听到陈三眼介绍着马老二有点意外对也多看了几眼印像中 准了画好的黑线上开动了电源然后刀切下 思敏和在香香公寓举行简单的婚礼 摊桀禁 □靳俚允 ┘瓿儿孙 Ψ魁方绅 桃裨 甙尺嶙播 侧屙撖 鞠吨 绱京棰 卤泰х 昝扁昭 掷恨秕债 猁疫拨

一.Stream流1. 流的基本概念 1.1 什么是流?流是Java8引入的全新概念,它用来处理集合中的数据,暂且可以把它理解为一种高级集合.众所周知,集合操作非常麻烦,若要对集合进行筛选.投影,需要写大量的代码,而流是以声明的形式操作集合,它就像SQL语句,我们只需告诉流需要对集合进行什么操作,它就会自动进行操作,并将执行结果交给你,无需我们自己手写代码.因此,流的集合操作对我们来说是透明的,我们只需向流下达命令,它就会自动把我们想要的结果给我们.由于操作过程完全由Java处理,因此它可以根据

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 =

引例: List<String> strList = Arrays.asList("zhaojigang","nana","tianya","nana"); Stream<String> streamList = strList.stream();//集合转为stream strList = streamList.distinct().filter(str->!str.equals("t

引例: 1 List<String> strList = Arrays.asList("zhaojigang","nana","tianya","nana"); 2 Stream<String> streamList = strList.stream();//集合转为stream 3 strList = streamList.distinct().filter(str->!str.equals(&