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flow函数和collect函数浅析

(value: T) = action(value) }) 可以看到调用Flow的扩展函数collect时会手动构建一个FlowCollector，并重写emit方法的逻辑为执行collect中的代码块...里面的代码块注：这个collector就是collect中创建的SafeCollector而block方法则是之前flow中创建的扩展函数（也就是flow代码块）。...所以这就是为什么是冷流的原因，只有调用collect才会构建这个SafeCollector对象并调用flow传进来的方法（flow代码块会添加到FlowCollector的扩展函数中，为了之后SafaCollector...至此，emit每调用一次，都会执行一次collect方法。总结 flow方法的主要作用是将传入的方法参数变成FlowCollector的扩展函数。...emit方法在SafaCollector中最终会执行collect函数

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collect_set()函数用法

collect_set函数（1）创建原数据表 hive (gmall)> drop table if exists stud; create table stud (name string, area...math 99 wang5 sh chinese 92 zhao6 sh chinese 54 tian7 bj chinese 91 （4）把同一分组的不同行的数据聚合成一个集合...hive (gmall)> select course, collect_set(area), avg(score) from stud group by course; chinese ["sh",..."bj"] 79.0 math ["bj"] 93.5 （5）用下标可以取某一个 hive (gmall)> select course, collect_set(area)[0],

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strm().filter().collect()和stream().map().collect()的作用

在看代码的时候看到了相关方法，自己在写了个例子练习一下 public class People { private Integer id; private String name...add(people6); add(people7); add(people8); }}; System.out.println(list.stream().filter(People::getSex).collect...System.out.println(list.stream().map(People::getSex).collect(Collectors.toList())); //[true, false,...true, false, true, false, true, true] //获取list中sex属性的集合 } } 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请发送邮件至举报，一经查实，本站将立刻删除。

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可以用来自己写函数的function函数

--- title: "可以用来自己写函数的function函数" output: html_document date: "2023-03-11" --- 我们在学习R语言的过程中需要学习、使用各种大神已经写好的函数...，那我们能不能也写出一个属于自己的函数呢？...1.function函数的简介——写函数的函数 # 我们想要求两个数的平方，可以设计以下函数 jimmy_sq <- function(a,b,m = 2){ (a+b)^m...2.function函数的应用思考：用plot函数画出内置数据iris的前四列，该如何写代码呢？...3.function函数的练习尝试写一个函数，参数是一个数值型向量，输出结果是该向量的平均值加2倍的标准差，并写出用户使用该函数的代码。

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ABAP中COLLECT的用法

SAP中ABAP对内表插入数据的时候有3种：APPEND，COLLECT，INSERT。要填充内表，既可逐行添加数据，也可复制另一个表格的内容。...要将内表内容复制到另一个内表中，请使用 APPEND、 INSERT 或 MOVE 语句的变式。 _ 要将内表行附加到另一个内表中，请使用 APPEND 语句的变式。..._ 要将内表行插入另一个内表中，请使用 INSERT 语句的变式。 _ 要将内表条目内容复制到另一个内表中，并且覆盖该目标表格，请使用 MOVE 语句。...COLLECT的特性让我看到了企业写报表的曙光。...COLLECT ITAB. WRITE / SY-TABIX. LOOP AT ITAB.

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Hive ClickHouse 行转列函数 collect_set() groupUniqArray() 入门

通过这些函数，可以方便地进行数据聚合和分析工作。collect_set() 函数的缺点：不保留原始数据的顺序：collect_set() 函数将数据转换为一个无重复元素的数组，但不保留原始数据的顺序。...这对于一些需要按照特定顺序分析数据的场景可能不适用。数组类型限制：collect_set() 函数将数据转换为一个数组，但数组中的元素必须是相同类型的。...如果原始数据中存在不同类型的元素，则无法正确转换。只能应用于单列数据：collect_set() 函数只能将一列数据转换为一个数组，无法处理多列数据转换的需求。...数组类型限制：与 collect_set() 类似，groupUniqArray() 函数要求转换后的数组中的元素必须是相同类型的。...类似的函数：collect_list() 函数：与 collect_set() 类似，collect_list() 函数用于将一列数据转换为一个数组，但不去重。

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Scala入门篇顶

) 传值是把100-5=95的值给循环了3次,输出3个95,传名是把countMoney方法隐式转换成函数,把函数整体传入循环,循环4次,money每次都会扣减5 object Money { var...首先判断调用的layout方法是否满足apply的第一个函数参数,很明显,layout有一个Int的参数,返回的是字符串,完全符合f:Int => String,然后根据f(v),把v作用在f函数中....) val arr1 = Array(1,3,6,8) val collect = arr.collect(f1) val collect1 = arr1.map((x: Int...println(collect2.toBuffer) println(collect3.toBuffer) println(collect4.toBuffer) } } 输出结果 97...> val lb = ListBuffer(1,2,3,4) lb: scala.collection.mutable.ListBuffer[Int] = ListBuffer(1, 2, 3, 4)

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Spark RDD篇

at combineByKey at :31 第一个函数x => ListBuffer(x)是将分好组的各种Key(这里Key为数字)的第一个Value(Value为动物)放进一个单独的...ListBuffer中，比如第一个分区中只有ListBuffer(dog)和ListBuffer(gnu)，没有cat,因为cat不是1的第一个Value,其他分区以此类推；第二个函数(m: ListBuffer...[String],n: String) => m += n将没有放进ListBuffer中的其他Value放进有相同Key的ListBuffer中，比如第一个分区中有ListBuffer(dog,cat...),ListBuffer(gnu)，此时只是在各个分区分别操作;第三个函数(a: ListBuffer[String],b: ListBuffer[String]) => a ++= b进行所有分区整体聚合...，将所有相同Key的ListBuffer合并，此时是一个Shuffled操作，会将有相同Key的ListBuffer放入到同一个机器中，计算完再合并。

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scala(十五) List

headOption productElement to canEqual indexOf productIterator toArray collect...56, 5) 弹出2个元素 val newList: List[Int] = list.drop(2) println(newList) List(23, 56, 5) 修改元素使用updated 函数...remove toString clone inits repr toTraversable collect...: ListBuffer[Int] = list1.+:(100) println(newList) ListBuffer(100, 1, 2, 3, 4, 5) :+ 添加单个元素到集合的未部，并返回新的集合...（不返回新的集合） list1.+=(100) println(list1) ListBuffer(1, 2, 3, 4, 5, 100) +=:添加单个元素到集合的头部（不返回新的集合） list1

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Spark Core入门2【RDD的实质与RDD编程API】

一、对RDD操作的本质 RDD的本质是一个函数,而RDD的变换不过是函数的嵌套.RDD有两类: 输入的RDD: 典型如KafkaRDD、JDBCRDD 转换的RDD: 如MapPartitionsRDD...map函数运行后会构建出一个MapPartitionsRDD 3. saveAsTextFile触发了实际流程代码的执行所以RDD不过是对一个函数的封装，当一个函数对数据处理完成后，我们就得到一个RDD...假设某个时刻拿到了一条数据A,这个A会立刻被map里的函数处理得到B（完成了转换）,然后开始写入到HDFS(一条一条写入)上。其他数据重复如此。...，一条数据被各个RDD所包裹的函数处理。...scala> res4.collect res5: Array[(Int, scala.collection.mutable.ListBuffer[String])] = Array((1,ListBuffer

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Java函数式编程Stream.collect()为什么这么受欢迎？

函数式编程函数式编程Stream接口真的有那么好用吗？ JDK1.8升级这么久！Stream流的规约操作有哪些？...前几天更新的文章内容相信前面繁琐的内容已彻底打消了你学习Java函数式编程的热情，不过很遗憾，下面的内容更繁琐。但这不能怪Stream类库，因为要实现的功能本身很复杂。...如果并行的进行规约，还需要告诉collect() 多个部分结果如何合并成一个。...不过每次调用collect()都要传入这三个参数太麻烦，收集器Collector就是对这三个参数的简单封装,所以collect()的另一定义为 R collect(Collectorcollect()生成Collection 前面已经提到通过collect()方法将Stream转换成容器的方法，这里再汇总一下。

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（文末有福利）使用collec_list、collect_set函数进行行转列

1.collect_list函数介绍 collect_list(expr) - 收集并返回一个非唯一元素的列表 Examples: > SELECT collect_list(col) FROM VALUES...(1), (2), (1) AS tab(col); [1,2,1] 注意该函数是非确定性的，因为收集结果的顺序取决于行的顺序，这在经过shuffle之后可能是不确定的。...Since: 2.0.0 2.collect_set函数介绍 collect_set(expr) - 收集并返回一个唯一元素的集合。...Examples: > SELECT collect_set(col) FROM VALUES (1), (2), (1) AS tab(col); [1,2] 注意该函数是非确定性的，因为收集结果的顺序取决于行的顺序...在升序排序中，空元素将被放置在返回数组的开头；在降序排序中，空元素将被放置在返回数组的末尾。

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java8的collect方法的详细介绍：

collect：收集器 Collector作为collect方法的参数 Collector是一个接口，它是一个可变的汇聚操作，将输入元素累积到一个可变的结果容器中；它会在所有元素都处理完毕后，将累积的结果转换为一个最终的表示...Collectors本身提供了关于Collector的常见汇聚实现，Collectors本身实际上是一个工厂为了确保串行与并行操作结果的等价性，Collector函数需要满足两个条件：identity...通过reducing方法来实现；reducing本身又是通过CollectorImpl实现的。

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【Spark篇】---Spark中transformations算子二

return list.iterator(); } }, true); mapPartitionsWithIndex.collect...return list.iterator(); } }, true); for(String s: result.collect...return list.iterator(); } }, true); for(String s: result.collect...zipWithIndex 该函数将RDD中的元素和这个元素在RDD中的索引号（从0开始）组合成（K,V）对。...com.bjsxt.spark.transformations import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.SparkContext /** * 该函数将

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大数据利器--Scala语言学习(高级)

ListBuffer:ListBuffer 是可变的 list 集合，可以添加，删除元素,ListBuffer 属于序 scala object demo4 { def main(args: Array...，因为 map 底层的机制就是所有循环遍历，无法过滤处理原来集合的元素 7) collect 函数支持偏函数 scala object demo2 { def main(args: Array[String...+1,然后返回相加之后的值 v1.asInstanceOf[Int] + 1 } } // 调用偏函数不能使用 map, 而是 collect val...list2 = list.collect(function1) println(list2) } } 偏函数简化 scala // 方式1 def f2: PartialFunction..."abc") val list3 = list.collect { case i: Int => i + 1 } println(list3) 2、匿名函数没有名字的函数就是匿名函数，可以通过

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Spark跑「DBSCAN」算法，工业级代码长啥样？

,11L)),(15L,Set(15L,17L)), (10L,Set(10L,11L,18L)))) rdd_core.collect.foreach...import scala.collection.mutable.ListBuffer import org.apache.spark.HashPartitioner //定义合并函数：将有共同核心点的临时聚类簇合并...val mergeSets = (set_list: ListBuffer[Set[Long]]) =>{ var result = ListBuffer[Set[Long]]() while (set_list.size...rdd.partitionBy(new HashPartitioner(partition_cnt)) .mapPartitions(iter => { val buffer = ListBuffer...rdd_core = mergeRDD(rdd_core,8) rdd_core = mergeRDD(rdd_core,4) rdd_core = mergeRDD(rdd_core,1) rdd_core.collect.foreach

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laravel中collect数组排序和过滤的使用

经常在代码中我们需要实现数组排序，或者数组过滤，或者数组查找类似查找数据库一样的用法可以使用collect $items=[ ["num"=>17,"status...status"=>1,"grade"=>6], ["num"=>17,"status"=>0,"grade"=>3], ]; $ucsCollect=collect

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基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计

在main函数中创建StreamExecutionEnvironment 并做配置，然后从apache.log文件中读取数据，并包装成ApacheLogEvent类型。...(5)) // .print() // 执行程序 env.execute("network flow job") } // 自定义的预聚合函数 class...accumulator: Long): Long = accumulator override def merge(a: Long, b: Long): Long = a + b } // 自定义的窗口处理函数...TimeWindow, input: Iterable[Long], out: Collector[UrlViewCount]): Unit = { // 输出结果 out.collect...，用于存放状态列表中的数据 val allUrlViews: ListBuffer[UrlViewCount] = new ListBuffer[UrlViewCount]()

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Java8 Lambda（三）-强大的collect操作

collect应该说是Stream中最强大的终端操作了,使用其几乎能得到你想要的任意数据的聚合,下面好好分析该工具的用法. ---- 在Stream接口中有如下两个方法 R collect(...) -> l.append(x), (r1, r2) -> r1.append(r2)).toString(); 那么换一种,我想对一个List收集结果总和,按照Collect的要求,首先需要容器sum...作为官方提供的收集工具类,那么其很多操作都具有参考性质,能帮助我们更加理解Collector接口,万变不离其宗,最终只是上面五个函数接口的混合操作,下面来分析下官方是如何使用这几个接口的. toList...异常来自两个方面操作调用的是map.merge方法,该方法遇到value为null的情况会报npe,即使你使用的是hashMap可以接受null值,也照样报.搞不懂这里为什么这样设计....总结到此对于collect的操作应该就很清晰了,希望通过这些例子能掌握核心,也就是Collector接口中那几个函数的作用,希望对你有帮助.

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快速入门Flink (5) ——DataSet必知必会的16种Transformation操作(超详细!建议收藏!)

分别在 flatMap 函数中构建三个数据，并放入到一个列表中。...userDataSet.print() //user(1,张三) //user(2,李四) //user(3,王五) //user(4,赵六) } } 1.4.4 filter 函数...Filter 函数在实际生产中特别实用，数据处理阶段可以过滤掉大部分不符合业务的内容，可以极大减轻整体 flink 的运算压力。...首先 groupBy 函数会将一个个的单词进行分组，分组后的数据被 reduce 一个个的拉取过来，这种方式如果数据量大的情况下，拉取的数据会非常多，增加了网络 IO。...Int = (c1.x + c2.x) + (c1.y + c2.y) (c1.id, c2.id, dist) } } // 4、显示结果 println(r.collect

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collect_set()函数用法

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