Java 8 Streams 是一个非常强大的功能，它提供了一种简洁、优雅的方式来处理数据集合。通过使用 Streams，我们可以轻松地过滤、映射、排序、聚合等操作数据。本教程将介绍 Streams 的基本概念，以及如何在 Java 8 中使用 Streams。本教程还包括许多代码示例，以帮助您更好地理解 Streams 的工作方式。
The Stream API is probably the second most important feature added to Java SE 8, after the lambda expressions. In a nutshell, the Stream API is about providing an implementation of the well known map-filter-reduce algorithm to the JDK.
java.util.Stream 表示能应用在一组元素上一次执行的操作序列。Stream 操作分为中间操作或者最终操作两种，最终操作返回一特定类型的计算结果，而中间操作返回Stream本身，这样就可以将多个操作依次串起来。Stream 的创建需要指定一个数据源，比如 java.util.Collection的子类，List或者Set， Map不支持。Stream的操作可以串行stream()执行或者并行parallelStream()执行。
Stream和Collection的区别是什么 流和集合的区别是什么？ 粗略地说, 集合和流之间的差异就在于什么时候进行计算。集合是一个内存中的数据结构，它包含数据结构中目前所有的值--集合中的每个元素都得先计算出来才能添加到内存里。(你可以往集合里加东西或者删东西，但是不管什么时候，集合中的每个元素都是放在内存里的，元素都得计算出来才能成为集合的一部分。) 相比之下，流则是在概念上固定的数据结构(你不能添加或者删除元素)，其元素则是按需计算的。这对编程有很大的好处。用户仅仅从流中提取需要的值，而这
上一篇文章中，我们介绍了 Streams API 是如何使用的，以及列出了 java8 中 Streams API 包含的所有操作。
利用流，无需迭代集合中的元素，就可以提取和操作它们。这些管道通常被组合在一起，在流上形成一条操作管道。
Intermediate（中间操作）： map (mapToInt, flatMap 等)、 filter、 distinct、 sorted、 peek、 limit、 skip、 parallel、 sequential、 unordered
Java8以后真的不用循环了?真的不用了？ 好吧，本文分享的内容是java8之前和java8之后一些代码的不同写法，我们会先介绍java8之前和java8之后不同的写法，然后我们会对二者进行性能测试，
java.util.Stream 可以对元素列表进行一次或多次操作。Stream操作可以是中间值也可以是最终结果。最后的操作返回的是某种类型结果，而中间操作返回的是stream本身。因此你可以在一行代码链接多个方法调用。Streams被创建于java.util.Collection ，比如 list or set (map 并不支持)。Stream可以顺序执行，也可以并行执行。
在前面的章节的学习中，我们学习了jdk8的新特性，lambada表达式、方法引用、函数式接口等等，接着本博客继续JDK8的一个比较重要的特性，JDK8 Stream API
Java8的API中添加了一个新的特性： 流，即stream。stream是将数组或者集合的元素视为流，流在管道中流动过程中，对数据进行筛选、排序和其他操作。
害，别误会，我这里说的stream不是流式编程，不是大数据处理框架。我这里说的是stream指的是jdk中的一个开发工具包stream. 该工具包在jdk8中出现，可以说已经是冷饭了，为何还要你说？只因各家一言，不算得自家理解，如若有空，何多听一版又何妨。
java.util.function.* @FunctionalInterface 都是函数接口，没有成员(状态)
多年前，我们在介绍 java8 新特性的时候，提到过作为 java8 一个亮点的新特性 -- streams api
在上一篇文章（Java Stream 优雅编程）中，我们详细介绍了Java Stream流的工作原理以及实现步骤，相信大家应该已经对流的具体使用方法有了一定的了解。另外，目前为止所有示例都是基于对顺序流的操作，它是单线程顺序执行的，Stream API 还提供了一种更高效的解决方案，那就是并行流，它能够借助多核处理器的并行计算能力，加速数据处理，特别适合大型数据集，或计算密集型任务。
Promise 和 Observables 都能够帮助我们在JavaScript 中使用异步功能。Promise 是以异步方式解析值，例如 HTTP 调用。当异步操作完成或失败时，它只处理单个事件。
前两篇文章我们介绍了如何使用GPU编程执行简单的任务，比如令人难以理解的并行任务、使用共享内存归并（reduce）和设备函数。为了提高我们的并行处理能力，本文介绍CUDA事件和如何使用它们。但是在深入研究之前，我们将首先讨论CUDA流。
在使用 transform 操作符时，可以任意多次调用 emit ，这是 transform 跟 map 最大的区别：
https://www.runoob.com/java/java8-streams.html
本次我们会使用到很多的流操作，如筛选、切片、映射、查找、匹配和归约，这些操作可以让我们能快速完成复杂的数据查询。
流是Java API的新成员，它允许你以声明性方式处理数据集合（通过查询语句来表达，而不是临时编写一个实现）
Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不同的概念。它也不同于 StAX 对 XML 解析的 Stream，也不是 Amazon Kinesis 对大数据实时处理的 Stream。
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：
本文章 转载自头条网， 只是觉得好用很详细，所以自己收集 做下笔记，不做任何商业用途，不收任何费用，不喜勿喷。
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，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 API可以极大提供Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。 这种风格将要处理的元素集合看作一种流， 流在管道中传输， 并且可以在管道的上进行操作处理， 比如筛选， 排序，聚合等。 元素流在管道中经过中间的一系列操作（intermediate operation）和处理，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。
最近工作后开始使用Stream，用起来比较顺手，可以说已经“沉浸于Stream无法自拔”，很少再用foreach循环了。
Java 22 中 java.util.stream.Gatherers 接口中新的可定制流操作符的代码优先之旅。
Jdk8提供了java.util.function包，提供了常用的函数式功能接口。
Stream 是 Java8 中处理集合的关键抽象概念，它可以指定你希望对集合进行的操作，可以执行非常复杂的查找、过滤和映射数据等操作。使用Stream API 对集合数据进行操作，就类似于使用 SQL 执行的数据库查询。也可以使用 Stream API 来并行执行操作。简而言之，Stream API 提供了一种高效且易于使用的处理数据的方式。
我们的第一篇文章，主要是通过一个Demo，让大家体验了一下使用流API的那种酣畅淋漓的感觉。如果你没有实践，我还是再次呼吁你动手敲一敲，自己实实在跑一遍上一篇的Demo。
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。
今天要讲的Stream指的是java.util.stream包中的诸多类。Stream可以方便的将之前的结合类以转换为Stream并以流式方式进行处理，大大的简化了我们的编程，Stream包中，最核心的就是interface Stream
现在的我没那激情了，只喜欢坐在角落里，默默的听着他们唱，就连旁边的妹子都劝我说：大哥别摸了，唱首歌吧
Stream 作为 Java 8 的一大亮点，它与 java.io 包里的 InputStream 和 OutputStream 是完全不相关的东西。
接收一个元素，产出0个，1个，或者更多的元素。下面是一个字符串拆分为多个字符串的FlatMap
首先，Java 8 Streams 不应与 Java I/O 流混淆（例如：FileInputStream 等）；这些彼此之间几乎没有关系。
集合是Java中使用最多的API 。 可以让你把数据分组并加以处理。尽管集合对于几乎任何一个Java应用都是不可或缺的，但集合操作却远远算不上完美。
Apache Flink 和 Apache Pulsar 的开源数据技术框架可以以不同的方式融合，来提供大规模弹性数据处理。Flink Forward San Francisco 2019 大会上郭斯杰发表演讲，介绍了 Flink 和 Pulsar 在批流应用程序的融合情况。这篇文章会简要介绍 Apache Pulsar 及其与其他消息系统的不同之处，并讲解如何融合 Pulsar 和 Flink 协同工作，为大规模弹性数据处理提供无缝的开发人员体验。
Apache Flink 和 Apache Pulsar 的开源数据技术框架可以以不同的方式融合，来提供大规模弹性数据处理。4 月 2 日，我司 CEO 郭斯杰受邀在 Flink Forward San Francisco 2019 大会上发表演讲，介绍了 Flink 和 Pulsar 在批流应用程序的融合情况。这篇文章会简要介绍 Apache Pulsar 及其与其他消息系统的不同之处，并讲解如何融合 Pulsar 和 Flink 协同工作，为大规模弹性数据处理提供无缝的开发人员体验。
本文中的部分示例基于如下场景：餐厅点菜，Dish为餐厅中可提供的菜品，Dish的定义如下：
我们以一个简单的示例来引入流：从菜单列表中，查找出是素食的菜品，并打印其菜品的名称。
https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
以前, 只有一个抽象方法的接口(或抽象类)被当做function types使用. 它们的实例是函数对象(function objects), 表示功能或者行为.
当我们在需要对集合中的元素进行操作的时候，除了必需的添加，删除，获取外，最典型的操作就是集合遍历，
最近刚好有空给大家整理下JDK8的特性，这个在实际开发中的作用也是越来越重了，本文重点讲解下Stream API
在这篇文章中，我将解释Kafka Streams抑制的概念。尽管它看起来很容易理解，但还是有一些内在的问题/事情是必须要了解的。这是我上一篇博文CDC分析的延续。
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，可以让你以一种声明的方式处理数据。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、简洁的代码。这种风格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，最后由最终操作(terminal operation)得到前面处理的结果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
