作者:汤圆 个人博客:javalover.cc 前言 之前总是朋友朋友的叫,感觉有套近乎的嫌疑,所以后面还是给大家改个称呼吧 因为大家是来看东西的,所以暂且叫做官人吧(灵感来自于民间流传的四大名著之一) 官人们好啊,我是汤圆,今天给大家带来的是<Java8中的Stream流式操作 - 入门篇>,希望有所帮助,谢谢 文章纯属原创,个人总结难免有差错,如果有,麻烦在评论区回复或后台私信,谢啦 简介 流式操作也叫做函数式操作,是Java8新出的功能 流式操作主要用来处理数据(比如集合),就像泛型也大

前言 最近在实习,在公司看到前辈的一些代码,发现有很多值得我学习的地方,其中有一部分就是对集合使用Stream流式操作,觉得很优美且方便.所以学习一下Stream流,在这里记录一下. Stream是什么 Stream是Java 8中出现的新特性,极大增强了集合对象的功能,专注于对集合对象进行方便.高效的聚合操作.另外可以配合Lambda表达式,让代码更加容易理解.另外Stream提供串行和并行两种操作方式,并行操作可以很方便的写出高性能的并发程序. Stream像是一个高级版本的Iterator

为什么需要流式操作 集合API是Java API中最重要的部分.基本上每一个java程序都离不开集合.尽管很重要,但是现有的集合处理在很多方面都无法满足需要. 一个原因是,许多其他的语言或者类库以声明的方式来处理特定的数据模型,比如SQL语言,你可以从表中查询,按条件过滤数据,并且以某种形式将数据分组,而不必需要了解查询是如何实现的——数据库帮你做所有的脏活.这样做的好处是你的代码很简洁.很遗憾,Java没有这种好东西,你需要用控制流程自己实现所有数据查询的底层的细节. 其次是你如何有效地处理包

我发现,自从我学了Stream流式操作之后,工作中使用到的频率还是挺高的,因为stream配合着lambda表达式或者双冒号(::)使用真的是优雅到了极致!今天就简单分(搬)享(运)一下我对stream流式操作的一点理解 一.什么是流式操作?或者准确的说什么是"流" 所谓艺术来源于生活,所以不妨从一个生活中小例子展开说明一下. 通过组词,流可以组成流动,流水,流经,流进流出.... 这些描述的都是一种状态,是一种"运动"中的状态,更加通俗的讲,流水线.以往的流水线会

因为当时公司的业务需要对集合进行各种各样的业务逻辑操作,为了提高性能,就用到了这个东西,因为以往我们以前用集合都是需要去遍历(串行),所以效率和性能都不是特别的好,而Streams就可以使用并行的方式来操作集合. Stream 就如同一个迭代器(Iterator),单向,不可往复,数据只能遍历一次,遍历过一次后即用尽了,就好比流水从面前流过,一去不复返. 而和迭代器又不同的是,Stream 可以并行化操作,迭代器只能命令式地.串行化操作.顾名思义,当使用串行方式去遍历时,每个 item 读完后再

package cn.itcast.bigdata.hdfs.diceng; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.*; import org.apache.hadoop.io.IOUtils; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import java.io.File; import java.io.FileInputStrea

Fork/Join框架:在必要的情况下,将一个大任务,进行拆分(fork) 成若干个子任务(拆到不能再拆,这里就是指我们制定的拆分的临界值),再将一个个小任务的结果进行join汇总. 采用juc包的fork/join框架 public class ForkJoinWork extends RecursiveTask<Long> { private Long start;//起始值 private Long end;//结束值 public static final Long critical

传送门: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2072 单词数 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 63805    Accepted Submission(s): 15912 Problem Description lily的好朋友xiaoou333最近很空,他想了一件没有什么

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

如果用过js/jquery.groovy等语言,大概对这样的代码比较熟悉: [1,2,3].map(function(d){...}).grep(function(d){...}).join(',') 这样的对集合的链式操作不仅书写方便,而且更方便阅读.在java8中使用集合流和lamda表达式也可以达到这个效果. 本文提供一个简单的工具类,用java模拟集合链式操作,可以在非java8-的环境中使用. 使用方法如下: new CollectionPipe<Integer>(new Integ

为什么需要流式操作 集合API是Java API中最重要的部分.基本上每一个java程序都离不开集合.尽管很重要,但是现有的集合处理在很多方面都无法满足需要. 一个原因是,许多其他的语言或者类库以声明的方式来处理特定的数据模型,比如SQL语言,你可以从表中查询,按条件过滤数据,并且以某种形式将数据分组,而不必需要了解查询是如何实现的——数据库帮你做所有的脏活.这样做的好处是你的代码很简洁.很遗憾,Java没有这种好东西,你需要用控制流程自己实现所有数据查询的底层的细节. 其次是你如何有效地处理包

流式编程是1.8中的新特性,基于常用的四种函数式接口以及Lambda表达式对集合类数据进行类似流水线一般的操作 流式编程分为大概三个步骤:获取流 → 操作流 → 返回操作结果 流的获取方式 这里先了解获取流的常用的两种方式,后面在进行流的操作 集合中获取流 众所周知Java中所有的集合都是Collection下的实现类,在Collection接口中就提供了获取流的方法: public class ApplicationMain { public static void main(String[]

很久没有上博客园了,最近一段时间,因为工作的关系时间上比较闲,利用闲暇时间重新翻了一下丢弃很久的C++语言.C++从98.11.14.17目前已经也走到了20版本,发生了很多变化,也引入了很多新的语言特性和库,让开发也更加的便.高效. 但用惯了Java后,发现其中Java的容器流式操作特别简单,封装的很是优雅.而在C++中,针对容器的操作,与算法是完全分隔的,操作起来利用迭代器进行串接,这种方式其实本身实际上复用效率特别高效,但是对于开发者来说,又显得有些低效,考虑到这个问题,我自己对C++的容

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

jdk8之后增加了流式计算,现在根据学习了流式计算,并把过程记录下来: Person.java的bean package com.zhang.collectordemo; /** * @program: utilsdemo * @description: pojo的测试类 * @author: zhangyu * @create: 2019-06-18 13:51 */public class Person { private Integer id; private String name; p

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

一. 流式处理简介 在我接触到java8流式处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多,通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于流式处理可以在一行中实现.比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数,并将其封装成为一个新的List返回,那么在java8之前,我们需要通过如下代码实现: List<Integer> evens = new ArrayList<>(); for (final Integer num : nums) { if (num % 2 ==

一.流的操作规律 四个明确: 明确一:明确要操作的数据是数据源还是数据目的地 源:InputStream   Reader 目的地:OutputStream Writer 先根据需求明确是要读还是写 明确二:明确要操作的数据是字节还是文件(字符) 源: 字节:InputStream 文件:Reader 目的地: 字节:OutputStream 文件:Writer 已经明确到了具体的体系上 明确三:明确数据所在的具体设备 源设备: 硬盘:文件  File开头. 内存:数组,字符串. 键盘:Syst

转自:https://www.cnblogs.com/shenlanzhizun/p/6027042.html 一. 流式处理简介 在我接触到java8流式处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多,通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于流式处理可以在一行中实现.比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数,并将其封装成为一个新的List返回,那么在java8之前,我们需要通过如下代码实现: List<Integer> evens = new ArrayList<

Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm适用的场景: 1.Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中. 2.由于Storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用. 那么下面就对大数据学习思路里的strom流式计算进行简单分解,了解一下在学习大数据中应该了解哪些流式计算的知识. 1.redis缓存系统大纲 学习内容:Redis的特点.安装如何使用命令客户端,redis的字符串类型.