目录 简介 传统写法 使用filter 总结 简介 在Stream处理中,我们通常会遇到if/else的判断情况,对于这样的问题我们怎么处理呢? 还记得我们在上一篇文章lambda最佳实践中提到,lambda表达式应该越简洁越好,不要在其中写臃肿的业务逻辑. 接下来我们看一个具体的例子. 传统写法 假如我们有一个1 to 10的list,我们想要分别挑选出奇数和偶数出来,传统的写法,我们会这样使用: public void inForEach(){ List<Integer> ints = A

List<String> filterUser= new ArrayList<>(); filterUser.add("张三"); List<User> userList = new ArrayList<>(); userList .add(new User("张三")); userList .add(new User("李四")); userList = userList .stream().fi

条件比配 视频讲解 https://www.bilibili.com/video/av77403655/ EmployeeTestCase.java package com.example.demo; import lombok.Data; import lombok.ToString; import lombok.extern.log4j.Log4j2; import org.junit.Test; import java.util.Collection; import java.util.C

点波关注不迷路,一键三连好运连连! 先贴上几个案例,水平高超的同学可以挑战一下: 从员工集合中筛选出salary大于8000的员工,并放置到新的集合里. 统计员工的最高薪资.平均薪资.薪资之和. 将员工按薪资从高到低排序,同样薪资者年龄小者在前. 将员工按性别分类,将员工按性别和地区分类,将员工按薪资是否高于8000分为两部分. 用传统的迭代处理也不是很难,但代码就显得冗余了,跟Stream相比高下立判. 1 Stream概述 Java 8 是一个非常成功的版本,这个版本新增的Stream,配合

概念 Stream将要处理的元素集合看作一种流,在流的过程中,借助Stream API对流中的元素进行操作,比如:筛选.排序.聚合等. Stream 的操作符大体上分为两种:中间操作符和终止操作符 中间操作符 对于数据流来说,中间操作符在执行制定处理程序后,数据流依然可以传递给下一级的操作符. 中间操作符包含8种(排除了parallel,sequential,这两个操作并不涉及到对数据流的加工操作): map(mapToInt,mapToLong,mapToDouble) 转换操作符,把比如A-

一.Stream概述 什么是Stream? Stream是Java8引入的全新概念,它用来处理集合中的数据,可以让你以一种声明的方式处理数据. Stream 使用一种类似用 SQL 语句从数据库查询数据的直观方式来提供一种对 Java 集合运算和表达的高阶抽象. Stream将要处理的元素集合看作一种流,在流的过程中,借助Stream API对流中的元素进行操作,比如:筛选.排序.聚合等. Stream有什么优点? Stream API可以极大提高Java程序员的生产力,让程序员写出高效率.干净

一.概述   Stream 流是 Java 8 新提供给开发者的一组操作集合的 API,将要处理的元素集合看作一种流, 流在管道中传输, 并且可以在管道的节点上进行处理, 比如筛选.排序.聚合等.元素流在管道中经过中间操作(intermediate operation)的处理,最后由终端操作 (terminal operation) 得到前面处理的结果.Stream 流可以极大的提高开发效率,也可以使用它写出更加简洁明了的代码.我自从接触过 Stream 流之后,可以说对它爱不释手. 二.Str

转自:http://shiyanjun.cn/archives/977.html Storm实时计算:流操作入门编程实践   Storm是一个分布式是实时计算系统,它设计了一种对流和计算的抽象,概念比较简单,实际编程开发起来相对容易.下面,简单介绍编程实践过程中需要理解的Storm中的几个概念: Topology Storm中Topology的概念类似于Hadoop中的MapReduce Job,是一个用来编排.容纳一组计算逻辑组件(Spout.Bolt)的对象(Hadoop MapReduce

背景:公司有一套工作流服务(jira,confluence,bitbucket),目前jira,confluence配置的是从nginx网关进行转发,bitbucket配置的是直接解析到该主机,现在计划通过nginx对bitbucket服务请求进行转发,一来能够关闭服务器的外网,节省服务器费用:二来方便管理,只需要调整nginx服务器的带宽. 需求:解决bitbucket 拉取代码的ssh请求. 调研:nginx支持tcp四层转发,支持模块:stream,条件:nginx 版本 >=1.9. n

1 前言 Stream是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作,其中具有以下特性: Stream只负责计算,不存储任何元素,元素是特定类型的对象,形成一个队列 数据源可以实集合.数组.I/O channel.generator等 聚合操作有类似SQL的:filter.map.match.sorted等操作 Stream流的执行类似于懒加载,用户使用时才执行相应操作 可消费性:Stream只能被消费一次,被消费后需要重新生成 本文总结了部分在日常开发中经常接触到的一些Stream流相关的方法,不足

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

private static List<User> list = new ArrayList<User>(); public static void main(String[] args) { list = Arrays.asList( new User(1, "a", 10), new User(4, "d", 19), new User(5, "e", 13), new User(2, "b", 1

内容简介 本文主要说明在Java8及以上版本中,使用stream().filter()来过滤一个List对象,查找符合条件的对象集合. List对象类(StudentInfo) public class StudentInfo implements Comparable<StudentInfo> { //名称 private String name; //性别 true男 false女 private Boolean gender; //年龄 private Integer age; //身高

不得不说,使用Java Stream操作集合实在是太好用了,不过最近在观察生产环境错误日志时,发现偶尔会出现以下2个异常: java.lang.NullPointerException java.util.NoSuchElementException 因此本篇博客总结下使用Java Stream的部分场景以及如何避免上述的2个异常: 提取集合中的某一列(普通提取.去重) 按条件过滤集合 求和 最大值/最小值/平均值 1. 数据准备 首先定义下Friend类: package com.zwwhnl

在node中,只要涉及到文件IO的场景一般都会涉及到一个类-Stream.Stream是对IO设备的抽象表示,其在JAVA中也有涉及,主要体现在四个类-InputStream.Reader.OutputStream.Writer,其中InputStream和OutputStream类针对字节数据进行读写:Reader和Writer针对字符数据读写.同时Java中有多种针对这四种类型的扩展类,如节点流.缓冲流和转换流等.比较而言,node中Stream类型也和Java中的类似,同样提供了支持字节和

在进入正题之前,我们需要先引入Java 8中Stream类型的两个很重要的操作: 中间和终结操作(Intermediate and Terminal Operation) Stream类型有两种类型的方法: 中间操作(Intermediate Operation) 终结操作(Terminal Operation) 官方文档给出的描述为［不想看字母的请直接跳过］: Stream operations are divided into intermediate and terminal operat

Intermediate:一个流可以后面跟随零个或多个 intermediate 操作.其目的主要是打开流,做出某种程度的数据映射/过滤,然后返回一个新的流,交给下一个操作使用.这类操作都是惰性化的(lazy),就是说,仅仅调用到这类方法,并没有真正开始流的遍历. Terminal:一个流只能有一个 terminal 操作,当这个操作执行后,流就被使用"光"了,无法再被操作.所以这必定是流的最后一个操作.Terminal 操作的执行,才会真正开始流的遍历,并且会生成一个结果,或者一个

scalaz-stream支持无穷数据流(infinite stream),这本身是它强大的功能之一,试想有多少系统需要通过无穷运算才能得以实现.这是因为外界的输入是不可预料的,对于系统本身就是无穷的,比如键盘鼠标输入什么时候终止.网站上有多少网页.数据库中还有多少条记录等等.但对无穷数据流的运算又引发了新的挑战.我们知道,fp程序的主要运算方式是递归算法,这是个问题产生的源泉:极容易掉入StackOverflowError陷阱.相信许多人对scalaz-stream如何实现无穷数据的运算安全都

感谢同事[天锦]的投稿.投稿请联系 tengfei@ifeve.com 上篇文章Java8初体验(一)lambda表达式语法比 较详细的介绍了lambda表达式的方方面面,细心的读者会发现那篇文章的例子中有很多Stream的例子.这些Stream的例子可能让你产生疑惑,本 文将会详细讲解Stream的使用方法(不会涉及Stream的原理,因为这个系列的文章还是一个快速学习如何使用的). 1. Stream初体验 我们先来看看Java里面是怎么定义Stream的: A sequence of el

背景: 某电信项目中采用HBase来存储用户终端明细数据,供前台页面即时查询.HBase无可置疑拥有其优势,但其本身只对rowkey支持毫秒级 的快 速检索,对于多字段的组合查询却无能为力.针对HBase的多条件查询也有多种方案,但是这些方案要么太复杂,要么效率太低,本文只对基于Solr的 HBase多条件查询方案进行测试和验证. 原理: 基于Solr的HBase多条件查询原理很简单,将HBase表中涉及条件过滤的字段和rowkey在Solr中建立索引,通过Solr的多条件查询快速获得符合过滤条

上节我们提到Stream和List的主要分别是在于Stream的“延后计算“(lazy evaluation)特性.我们还讨论过在处理大规模排列数据集时,Stream可以一个一个把数据元素搬进内存并且可以逐个元素地进行处理操作.这让我不禁联想到我们常用的数据搜索读取方式了:大量的数据存放在数据库里,就好像无穷的数据源头.我们把数据读取方式(那些数据库读写API函数)嵌入Stream的操作函数内,把数据搜索条件传入Stream构造器(constructor)中形成一个对数据搜索操作的描述.这个产生