目录 将List转换为某个属性作为主键的Map实体作为Map 场景： 将List转换为某个属性作为主键的Map实体作为Map ArrayList<User> users=new ArrayList<>(); Map<Long, User> collect = userStream.collect(Collectors.toMap(User::getId, u -> u));
1.数组转List集合 Integer[] a = {1,2,3}; List<Integer> collect = Arrays.stream(a).collect(Collectors.toList()); if (collect.contains(1)){ System.out.println("正确"); } 2.List集合转数组 List<Int
//比较两个数组差异并更改 private void CompareAndUpdateColInfo(List<GetSysColInfoDTO> oldSourceColumnList, List<GetSysColInfoDTO> nowSourceColumnList) { //基于字段名新增的对象 List<GetSysColInfoDTO> addColInfo = nowSourceColumnList
flow record r1 match ipv4 tos match ipv4 protocol match ipv4 source address match ipv4 destination address match transport source-port match transport destination-port match interface input collect transport tcp flags collect interface output collect coun
//差集（从旧对象中找出新对象没有的数据，即删除） List delPaylist = oldList.stream() .filter(item -> !newList.stream().map(e -> e.getId()).collect(Collectors.toList()).contains(item.getId())) .collect(Collectors.toList()); //取出某个属性值封装集合 userList=list
一、Stream API 代码实现 常见中间操作 概述：一个中间操作链,对数据进行处理,一个流可以有0~N个中间操作 他们每一个都返回新的流,方便下一个进行操作 但是只能有一个终止操作常见中间操作： filter : 对元素进行过滤筛选,不合符的就不要了distinct : 去掉
RDD Author:萌狼蓝天 【哔哩哔哩】萌狼蓝天 【博客】https://mllt.cc 【博客园】萌狼蓝天 - 博客园 【微信公众号】mllt9920 【学习交流QQ群】238948804 目录RDD特点创建从内存中创建RDD从外部存储创建RDD1.创建本地文件2.启动spark-shell3.从本地文件系统中读取从HDFS创建RDD1
什么是spark？ Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。 Spark是基于内存计算的通用大规模数据处理框架。 Spark快的原因： 1.Spark基于内存，尽可能的减少了中间结果写入磁盘和不必要的sort、shuffle(sort:顾名思义就是排序，shuffle:言简意赅就是将数据打散之
1、collect(): print(dataframe.collect()[index]) 2、dataframe.first() 3、dataframe.head(num_rows)、dataframe.tail(num_rows)，head、tail配合使用可以取得中间指定位置的行 4、dataframe.select([columns]).collect()[index] 5、dataframe.take(num_rows)，同head()方法 转自：ht
Map<Integer, TypeEnum> map = Arrays.stream(TypeEnum.values()) .filter(item -> item.getStatus() != null) .collect(Collectors.toMap(TypeEnum::getStatus, item -> item, (v1, v2) -> v1)); 在例子中 .collect(Collectors.
<p>For example, to compute the set of last names of people in each city:* <pre>{@code* Map<City, Set<String>> namesByCity* = people.stream().collect(groupingBy(Person::getCity,*
从list集合中抽取getId转为新的集合：List<NatCustomers> natCustomersList = natCustomersService.queryListByPage(0,1000);List<Integer> customerIds = natCustomersList.stream().map(NatCustomers::getId).collect(Collectors.toList()); 把list集合按getCustomerId字段进行分
1、trans_array实现 select b1.item_id, b2.product_info from( select product_id as product_list from table_1 where product_id is not null and length(product_id)>1
为什么用 python中pandas是数据分析的利器，具有并行的特兹那个，而且函数和数据计算的方法非常方便，是数据分析中的瑞士军刀。但是受限于单个机器性能和配置的限制，当大规模数据，比如100G-10TB规模的数据时，pandas就显得局限了，就像瑞士军刀杀牛，难以下手。这时就需要基于分布式计算的
使用Collector来收集流元素 您已经使用了一个非常有用的模式List: collect(collections . tolist())来收集流处理的元素。这个collect()方法是在Stream接口中定义的一个终端方法，它接受Collector类型的对象作为参数。这个Collector接口定义了自己的API，您可以使用它来创建任何
电商离线数仓项目,分四层搭建,基本框架搭建好了之后,编写具体的需求.这些需求主要是在DWS层和ADS层两层进行搭建。 用户活跃主题 目标就是统计日活/周活和月活的每个设备明细。 思路:首先要明确活跃的定义,在这里用户当日活跃记录为用户使用该设备登录过APP,那么也就是说启动
List<TraineeVo> l= traineeDao.getTrainees(); Collections.sort(l,new Comparator<TraineeVo>(){ @Override public int compare(TraineeVo t1,TraineeVo t2){ return t1.getDates().compareT
前言 不知道从什么时候开始. Java8开始刮起了一阵妖风. 那就是lamda表达式. 也叫函数式编程, 大概是和隔壁的Scala进行学习吧. 但是Java8也是甲骨文最后一个免费的版本. 大概率, 很多的中小型公司都会选择停留在这个版本. 虽然这个版本没有ZGC垃圾回收, 但是面对10G-100G左右
前言 工作上定时汇总服务器状态的脚本，会读取服务器状态后发送到指定的服务器。原始的统计数据比较混乱，需要提取出部分数据汇总后，再将邮件全文进行截图，比较繁琐。 故通过脚本来处理并生成截图。 原理 首先通过COM接口读取当前打开的邮件正文内容（body）并传入脚本内； 然后通过正则表达
本机 package com.zemcho.echo.csdn; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; import java.io.IOException; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.stream.Collectors; import java.util.stream.IntStream; /** * @author linliangxuan * @da
package com.kuang.test; import com.kuang.entity.User; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; import java.util.List; import java.util.function.Predicate; import java.util.stream.Collectors; public class Test {
对一个People类的List集合，如果其中存在姓名、证件号、证件号码一致的，则将数据合并去重，并将所拥有的书籍进行合并 peopleList.stream() .collect(Collectors.toMap( item -> item.Name() + item.getIDType()
还不懂的话，那就看下面简化的代码： // 文章错误代码
@Mapper public interface AttrAttrgroupRelationDao extends BaseMapper<AttrAttrgroupRelationEntity> { void deleteBatchRelation(@Param("collect") List<AttrAttrgroupRelationEntity> collect); } @Mapper public interface AttrAttrgrou
特性 jdk8中使用了::的用法。就是把方法当做参数传到stream内部，使stream的每个元素都传入到该方法里面执行一下，双冒号运算就是Java中的[方法引用],[方法引用]的格式是： 类名：：方法名 注意此处没有（）。 案例： 表达式： person -> person.getAge(); 使用双冒号： Person：：getAge
