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【微服务】152:Stream流和通用mapper批量查询的使用

学习计划安排如下: 补充完昨天商品查询中关于分类和品牌的部分,其中牵扯到了两个非常重要的知识点: Stream流的使用,这个学过后基本就没怎么使用过,这次做一个回顾。...通用Mapper根据多个id批量查询,以前在写其使用教程的时候都不知道还有这种用法。...这样自然也是可以的,但是使用Stream流更加地方便,Stream流是jdk8的新特性。...我们看上述图中关于Stream流的注释,都有很清楚的说明,依次调用: steam()方法将其转换成Category的流。 map()方法将其转换成了字符串的流。 什么字符串呢?...再次查询商品列表,会发现,商品分类和品牌就都显示出来了。 其中商品分类因为是多级分类,所以用“/”隔开,这就是在Stream流中设置的。

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redis5.x新特性,Stream流数据类型使用简单教程

事实上Redis的数据类型一直都是二进制安全的,几乎每一种数据类型都是可以用来存储流的。那为什么Redis 5.0要引用Stream数据类型呢? 具体如何使用?...Stream是什么 在一般的编程概念里,流是一种主要用于优化内存的数据类型,它不需要一次性把大量数据,比如说大文件一次性读取到内存再处理,可以边读取边处理,这样可以用少量内存就可以处理大文件。...因此简单地说,流是Redis一种新的数据结构,不需要读取原有key的值,就可以在此key中添加新内容的数据类型。 Stream添加 Stream可以用更抽象的方式来记录数据,比如说日志。...流介绍 https://redis.io/topics/streams-intro Redis 5.0的主要改进: 1.新的Stream数据类型。...在不存在需要保持向后兼容性的地方,弃用 "slave" 术语 16. 网络层优化 17. Lua 相关的改进 18. 引入 Dynamic HZ 平衡CPU空闲时的使用率和响应性 19.

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    Java8新特性—stream流的使用

    前言: 今天跟大家分享一下java8的新特性之一—流,肯定有很多人见到过,但是我相信目前很多人还没有广泛的使用流—可能暂时没有使用流的意识,或者说是使用的不熟练,如果真的是这样,那么今天分享的文章肯定会给你带来巨大的冲击...在学习流的相关操作之前,希望先熟悉下lambda表达式和optional,这样比较容易理解。...那么如果我们使用java8的流操作将会是下面的场景: 你:媳妇儿,把你包包里面的东西都拿出来放到桌子上 就是这么简单,我们下面来详细的学习一下流的操作 上面的实例可能有些人会觉得集合也能用一些清空的操作啊...,流的操作就像一个管道一样,流经过一个管道,那么流就变成了另外一个流,如上面的例子可以用下图来描述: 三、流的常用操作 上个类吧,代码虽然较多,但是非常简单 package stream; import...到这里流的基本的操作算是介绍完了,这篇文章就写道这里吧,后面会更加深入的还会介绍一些流的更高级的使用。

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    如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流

    1.文档编写目的 ---- 使用Hue可以方便的通过界面制定Oozie的工作流,支持Hive、Pig、Spark、Java、Sqoop、MapReduce、Shell等等。Spark?...那能不能支持Spark2的呢,接下来本文章就主要讲述如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流。...内容概述 1.添加Spark2到Oozie的Share-lib 2.创建Spark2的Oozie工作流 3.创建Spark1的Oozie工作流 4.总结 测试环境 1.CM和CDH版本为5.11.2 2...6.总结 ---- 使用Oozie创建Spark的工作流,如果需要运行Spark2的作业则需要向Oozie的Share-lib库中添加Spark2的支持,并在创建Spark2作业的时候需要指定Share-lib...挚友不肯放,数据玩的花! 温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 ---- 推荐关注Hadoop实操,第一时间,分享更多Hadoop干货,欢迎转发和分享。

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    【JDK8 新特性 5】Stream流介绍和常用方法的使用

    获取流 方式2 : Stream中的静态方法of获取流 3、Stream常用方法和注意事项 3.1 Stream常用方法 3.2 Stream注意事项(重要) 4、Stream流的forEach(遍历)...(找第一)方法 14、Stream流的max和min(大和小)方法 15、Stream流的map和reduce组合使用 16、Stream流的mapToInt(转换Int) 17、Stream流的concat...方法签名:、 基本使用 Stream流中的 find 相关方法基本使用的代码如 14、Stream流的max和min(大和小)方法 如果需要获取最大和最小值,可以使用 max 和 min 方法。...方法签名: 基本使用 Stream流中的 max 和 min 相关方法基本使用的代码如: 15、Stream流的reduce(归纳)方法 如果需要将所有数据归纳得到一个数据,可以使用 reduce...方法签名: 基本使用 Stream流中的 reduce 相关方法基本使用的代码如: 15、Stream流的map和reduce组合使用 public class Test { public

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    stream 流的使用技巧总结,这些你必须知道

    1、简述 我们都知道Stream,是jdk8的一大新特性,极大的提高了道友们的开发效率(用过的道友都知道的),也使我们的代码看起来也更加地简洁,但Stream中除了Lambda表达式,另一块就是函数编程了...,这块对于刚开始使用Stream的道友们来说,就得开始头疼抓狂了;别担心,下面我们就来总结一下常用技巧。...Stream有串行流stream与并行流parallelStream: userList.stream() userList.parallelStream() 一、基本类型集合 定义一个整型集合与字符串集合...new TreeSet(Comparator.comparing(User::getUsername))), ArrayList::new)); 三、特别注意点: 使用并行流...parallelStream,千万不能使用toMap方法,toMap使用的是HashMap,得用toConcurrentMap: //错误示例 Map userMap = userList.parallelStream

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    【云+社区年度征文】大数据常用技术梳理

    Flink编程 利用Flink实现WordCount, 分区设置和排序, 设置 source和 sink, 计数器的使用, Flink术语重新介绍. 3....使用强大的rendis5.0版本(国内领先),首次引入stream数据类型。...在项目中, 通常使用Redis技术进行单点登录时用户信息的存储和购物网站中商品信息及商品分类信息的缓存. 对Redis 的了解包括 1....Redis数据类型 认识并使用Redis的五种数据类型的使用以及Redis的其他命令 4....Azkaban是一个批量工作流调度器,底层是使用java语言开发,用于在一个工作流内以一定的顺序运行一组任务和流程,并且提供了非常方便的webui界面来监控任务调度的情况,方便我们来管理流调度任务。

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    Flink - 自己总结了一些学习笔记

    文章目录 DataSet/Stream API 1.1 Environment 1.1.1 getExecutionEnvironment 1.2 Source 1.2.1 基于本地集合的source...基于本地内存集合的sink 1.3.3基于HDFS文件系统的sink 1.3.4基于Kafka消息队列的sink 1.3.5基于JDBC自定义sink 1.3.5基于Redis非关系型数据库的sink...SplitStream 中获取一个或者多个 DataStream Connect 连接两个保持他们类型的数据流,两个数据流被 Connect 之后,只是被放在了一个同一个流中,内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化...Window 是无限数据流处理的核心,Window 将一个无限的 stream 拆分成有 2.2 Window类型 Window 可以分成两类:CountWindow:按照指定的数据条数生成一个 Window...API是流处理和批处理通用的关系型 API,Table API 可以基于流输入或者批输入来运行而不需要进行任何修改。

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    全网最详细4W字Flink入门笔记(上)

    Flink的一些概念和Spark非常像,看这篇文章之前,强烈建议翻看之前的Spark文章,这样学习Flink的时候能够举一反三,有助于理解。...基于JVM实现独立的内存管理。 Save Points (保存点)。 Flink VS Spark Spark 和 Flink 在不同的应用领域上表现会有差别。...Spark Streaming的流计算其实是微批计算,实时性不如Flink,还有一点很重要的是Spark Streaming不适合有状态的计算,得借助一些存储如:Redis,才能实现。...Dataflows数据流图 所有的 Flink 程序都可以归纳为由三部分构成:Source、Transformation 和 Sink。 Source 表示“源算子”,负责读取数据源。...() env.execute() 函数类和富函数类 在使用Flink算子的时候,可以通过传入匿名函数和函数类对象。

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    2021年最新最全Flink系列教程_Flink原理初探和流批一体API(二)

    Connectors(理解) 流处理概念 数据的时效性 强调的是数据的处理时效 网站的数据访问,被爬虫爬取 流处理和批处理 流处理是无界的 窗口操作来划分数据的边界进行计算 批处理是有界的...对于单条数据的处理 map filter 对于多条数据,window窗口内的数据处理 reduce 合流 union join 将多个流合并到一起 分流 将一个数据流分成多个数据流 spit或 outputTag...union 相同的数据类型进行流合并 案例 需求: 将两个String类型的流进行union 将一个String类型和一个Long类型的流进行connect import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode....print("connect:"); env.execute(); } } 拆分 将数据流拆分成多个数据流 案例 需求:对流中的数据按照奇数和偶数进行分流,并获取分流后的数据...// * 注意:存储到Redis的数据结构:使用hash也就是map // * key value // * WordCount (单词,数量) //-1.创建RedisSink之前需要创建

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    全网最详细4W字Flink入门笔记(上)

    Flink的一些概念和Spark非常像,看这篇文章之前,强烈建议翻看之前的Spark文章,这样学习Flink的时候能够举一反三,有助于理解。...基于JVM实现独立的内存管理。 Save Points (保存点)。 Flink VS Spark Spark 和 Flink 在不同的应用领域上表现会有差别。...Spark Streaming的流计算其实是微批计算,实时性不如Flink,还有一点很重要的是Spark Streaming不适合有状态的计算,得借助一些存储如:Redis,才能实现。...Dataflows数据流图 所有的 Flink 程序都可以归纳为由三部分构成:Source、Transformation 和 Sink。 Source 表示“源算子”,负责读取数据源。...() env.execute() 函数类和富函数类 在使用Flink算子的时候,可以通过传入匿名函数和函数类对象。

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    spark2.0.1安装部署及使用jdbc连接基于hive的sparksql

    1、安装     如下配置,除了配置spark还配置了spark history服务 #先到http://spark.apache.org/根据自己的环境选择编译好的包,然后获取下载连接 cd /opt...true #开启任务预测执行机制,当出现比较慢的任务时,尝试在其他节点执行该任务的一个副本,帮助减少大规模集群中个别慢任务的影响 spark.speculation.../spark-events" 为了保证绝对生效,/etc/bashrc也做同样设置,然后刷新设置 source /etc/profile source /etc/bashrc 2、启动 a)首先启动hadoop.../spark-sql 注意执行命令后提示的webui的端口号,通过webui可以查询对应监控信息。 启动thriftserver cd $SPARK_HOME/sbin ....3、使用jdbc连接基于hive的sparksql a)如果hive启动了hiveserver2,关闭 b)执行如下命令启动服务 cd $SPARK_HOME/sbin .

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    Spark编程实验一:Spark和Hadoop的安装使用

    一、目的与要求 1、掌握在Linux虚拟机中安装Hadoop和Spark的方法; 2、熟悉HDFS的基本使用方法; 3、掌握使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法。...二、实验内容 1、安装Hadoop和Spark 进入Linux系统,完成Hadoop伪分布式模式的安装。完成Hadoop的安装以后,再安装Spark(Local模式)。...2、HDFS常用操作 使用Hadoop提供的Shell命令完成如下操作: (1)启动Hadoop,在HDFS中创建用户目录“/user/你的名字的拼音”。...三、实验步骤 1、安装Hadoop和Spark 进入Linux系统,完成Hadoop伪分布式模式的安装。完成Hadoop的安装以后,再安装Spark(Local模式)。...实验,学会了如何安装、启动Hadoop和Spark,并掌握了HDFS的基本使用方法,使用Spark访问本地文件和HDFS文件的方法。

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    Flink入门学习笔记

    ,默认是 11.2 Source1.2.1 基于本地集合的source在一个本地内存中,生成一个集合作为Flink处理的source。...,两个数据流被 Connect 之后,只是被放在了一个同一个流中,内部依然保持各自的数据和形式不发生任何变化,两个流相互独立。...Window 是无限数据流处理的核心,Window 将一个无限的 stream 拆分成有2.2 Window类型Window 可以分成两类:CountWindow:按照指定的数据条数生成一个 Window...session 窗口分配器通过 session 活动来对元素进行分组,session 窗口跟滚动窗口和滑动窗口相比,不会有重叠和固定的开始时间和结束时间的情况,相反,当它在一个固定的时间周期内不再收到元素...()允许处理迟到的数据2.3.4 sideOutputLateData()将迟到的数据放入侧输出流2.3.5 getSideOutput()获取侧输出流Table&SQL3.1 概述Table API是流处理和批处理通用的关系型

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    Java8使用Stream流实现List列表的查询、统计、排序、分组

    Java8提供了Stream(流)处理集合的关键抽象概念,它可以对集合进行的操作,可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。...Stream API 借助于同样新出现的Lambda表达式,极大的提高编程效率和程序可读性。 下面是使用Stream的常用方法的综合实例。...例如:使用parallelStream并行流,findAny() 返回的就不一定是第一条数据。...().startsWith("p")).findAny().orElse(null); 1.4 map(T -> R) 和 flatMap(T -> Stream) 使用 map() 将流中的每一个元素...使用 flatMap() 将流中的每一个元素 T 映射为一个流,再把每一个流连接成为一个流。 【示例】使用 map() 方法获取用户列表中的名称列。

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