有一个需求功能:先按照某一字段分组,再按照另外字段获取最大的那个 Map<String, HitRuleConfig> configMap = configList.parallelStream().collect( Collectors.groupingBy(HitRuleConfig::getAppId, // 先根据appId分组 Collectors.collectingAndThen( Collectors.reducing(( c1, c2) -> c1.getVersion

一.stream group分组介绍 Stream 的分组分为随机分组.字段分组.全部分组.全局分组.无分组.直接分组,自定义分组 二.group的介绍 1.Shuffle grouping:通过tuple获取任务到supout,然后再由spout将任务分发到Bolt上.这种分组是随机性的,没有规律可言,任务的多少可能会跟被分配机器性能有关. 2.Fields grouping :   根据指定字段将tuple进行分组.例如,根据“user-id”字段,相同“user-id”的tuple总是分发

1. 概述 老话说的好:事情太多,做不过来,就先把事情记在本子上,然后理清思路.排好优先级,一件一件的去完成. 言归正传,今天我们来聊一下 SpringCloud 的 Stream 组件,SpringCloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架,简单理解就是在 SpringCloud 中操作消息中间件的组件. 这里我们以 RabbitMQ 为例,介绍一下如何使用 Stream 实现 消息广播 和 消息分组. RabbitMQ 镜像模式集群的搭建,可参见我的另一篇文章<RabbitMQ

上回说到使用 Redis 的 List 实现消息队列有很多局限性,比如: 没有良好的 ACK 机制: 没有 ConsumerGroup 消费组概念: 消息堆积. List 是线性结构,想要查询指定数据需要遍历整个列表: Stream 是 Redis 5.0 引入的一种专门为消息队列设计的数据类型,Stream 是一个包含 0 个或者多个元素的有序队列,这些元素根据 ID 的大小进行有序排列. 它实现了大部分消息队列的功能: 消息 ID 系列化生成: 消息遍历: 消息的阻塞和非阻塞读: Consu

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

这一篇主要是学习python里面的模块,篇幅可能会比较长 模块的概念:在Python中,一个.py文件就称之为一个模块(Module). 模块一共三种: python标准库 第三方模块 应用程序自定义模块 模块导入方法(重要): # 1.import 语句 import sys import test # 导入其他模块时,解释器先通过sys.path搜索路径找到test.py,然后执行完test.py后将内容赋值给了test print(test.add(1,2)) # 调用test模块内的方法

内置函数和匿名函数 python 一共有68个内置的函数:它们就是python提供给你直接可以拿来使用的所有函数 内置函数的图:链接 :https://www.processon.com/mindmap/5c515c42e4b03334b514da00 与数字相关的内置函数: a = max({1,2,3,-4},key=abs) #比较绝对值的大小,取最大的 print(a) a = divmod(7,3) print(a) # (2,1) print(sum([1,2,3,4],10)) #

python自动化运维之路~DAY5 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.模块的分类 模块,用一砣代码实现了某个功能的代码集合. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中),n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块. 如:os 是系统相关的模块:file是文件操作相关的模块 模块分为三种: 1>.自定义模块:

一.time与datetime模块 在Python中,通常有这几种方式来表示时间 时间戳(timestamp):通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1号00:00:00开始按照秒计算的偏移量.我们运行"type(time.time())",返回的是float类型. 格式化的时间字符串(Format String) 结构化的时间(struct_time):struct_time元组共有9个元素:(年,月,日,时,分,秒,一年中第几周,一年中第几天,夏令时) import time #

''' 博客园 Infi_chu ''' ''' logging模块 该模块是关于日志相关操作的模块 ''' import logging # logging.debug('debug') # logging.info('info') # logging.warning('warning') # 默认级别,上打印不出来,下可以打印,但权限可改 # logging.error('error') # logging.critical('critical') ''' 博客园 Infi_chu '''

一 time与datetime模块 二.random模块 三.os模块 四.sys模块 五 shutil模块 六 json&pickle模块 七 shelve模块 八 xml模块 九 configparser模块 十 hashlib模块 十一 suprocess模块 十二 logging模块 十三 re模块 一 time与datetime模块 在Python中,通常有这几种方式来表示时间: 时间戳(timestamp):通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏

一.re模块 查找: re.findall(‘正则表达式’,‘字符串’) 匹配所有符合正则表达式的内容,形成一个列表,每一项都是列表中的一个元素. ret = re.findall('\d+','sjkhk172按实际花费928') # 正则表达式,带匹配的字符串,flag ret = re.findall('\d','sjkhk172按实际花费928') # 正则表达式,带匹配的字符串,flag print(ret)     re.search(‘正则表达式’,‘字符串’) 只匹配从左到右的第

5.12 logging 日志模块 报警等级 CRITICAL = 50 # 最高FATAL = CRITICALERROR = 40WARNING = 30WARN = WARNINGINFO = 20DEBUG = 10NOTSET = 0 # 最低 日志处理本质:Logger/FileHandler/Formatter 应用:统计用:做故障排除debug:记录错误,完成代码优化 # 示例一 import logging ​ file_handler1 = logging.FileHandl

一 time模块 在Python中,通常有这几种方式来表示时间: 时间戳(timestamp):通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量.我们运行“type(time.time())”,返回的是float类型. 格式化的时间字符串(Format String) 结构化的时间(struct_time):struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年,月,日,时,分,秒,一年中第几周,一年中第几天,夏令时) 1 import time 2 #-----

什么是函数式编程 函数式编程是java8的一大特色,也就是将函数作为一个参数传递给指定方法.别人传的要么是基本数据类型,要么就是地址引用 ,我们要穿一个“动作”. Stream 说到函数式编程,就不得不提及Stream,Stream跟我们熟知的io流可不是同一个东西,泛指可以顺序执行或者并行执行的元素序列,主要是针对集合,可以将多个函数通过“.”串起来执行,其特点如下: stream不会存储数据,只是将集合流化,比如说 声明一个stream之后,往集合里面扔东西,stream可以取到新扔到集合里

本文分享Spring中如何实现Redis响应式交互模式. 本文将模拟一个用户服务,并使用Redis作为数据存储服务器. 本文涉及两个java bean,用户与权益 public class User { private long id; private String name; // 标签 private String label; // 收货地址经度 private Double deliveryAddressLon; // 收货地址维度 private Double deliveryAddr

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

什么是“从当前流中读取一个字符串.字符串有长度前缀,一次 7 位地被编码为整数.” 来探索一下: 写一段简单的程序: FileStream fs= new FileStream("d:\\qqq.txt",FileMode.Create);           var bw = new BinaryWriter(fs, Encoding.UTF8);//通常情况下可以不写编码 这里加上便于理解           bw.Write("hello world!");

(转载http://tomyail.com/blog/1123) Nape定义了三种交互方式: Collision(碰撞) Sensor(感应) Fluid(浮力) 默认情况下两个物体只会发生Collision交互,另外的两种交互需要设置Shape的sensorEnabled 和fluidEnabled 来手动开启. 如果一个Shape的这三种交互都是开启的,那么将只处理优先级最高的. 交互的优先级:Sensor>Fluid>Collision. 也就是说当三种交互都允许时,实际上只检测Sen

导航菜单的制作方式多种多样,网上也有各种炫酷效果的具体实现方式,那么今天我主要是想来说说Google在Android5.0之后推出的NavigationView的具体使用方式. NavigationView在很多App上都已经可以看到其效果图,国内的比如知乎(侧拉菜单滑出来的那一部分属于NavigationView),如下图: 还有Google自己的那些app,也基本全都采用了NavigationView,如下图,分别是Gmail.Google Map以及Google Play: OK,看完了图

为何与0xff进行与运算 在剖析该问题前请看如下代码 public static String bytes2HexString(byte[] b) { String ret = ""; for (int i = 0; i < b.length; i++) { String hex = Integer.toHexString(b[ i ] & 0xFF); if (hex.length() == 1) { hex = '0' + hex; } ret += hex.toUp