笔者针对数据ETL和数据分析的应用场景中，发现了不少的惊喜功能，特别是类似SQL里的窗口分析函数的功能，尤为喜欢。简单列举下比较深刻的几点。
在奥地利旅行期间，我参观了维也纳的奥地利国家图书馆。特别是国会大厅，这个令人惊叹的空间感觉就像印第安纳琼斯电影中的一些东西。房间周围的空间是这些门被装在架子上，很容易想象它们背后隐藏着什么样的秘密。
1. 收集器简介 收集器用来将经过筛选、映射的流进行最后的整理，可以使得最后的结果以不同的形式展现。 collect方法即为收集器，它接收Collector接口的实现作为具体收集器的收集方法。 Collector接口提供了很多默认实现的方法，我们可以直接使用它们格式化流的结果；也可以自定义Collector接口的实现，从而定制自己的收集器。 这里先介绍Collector常用默认静态方法的使用，自定义收集器会在下一篇博文中介绍。 2. 收集器的使用 2.1 归约 流由一个个元素组成，归约就是将一个个元素“折
Flink的Transformation转换主要包括四种：单数据流基本转换、基于Key的分组转换、多数据流转换和数据重分布转换。本文主要介绍基于Key的分组转换，关于时间和窗口将在后续文章中介绍。读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习：
算子(Operator)将一个或多个 DataStream 转换为新的 DataStream。程序可以将多个转换组合成复杂的数据流拓扑。
本文总结了Flink Streaming的算子操作，统统简单实现一次算子操作类型，更加熟悉了Flink带来的便利，有时间可以浏览一次，理解一次，后面具体使用的时候，可以进行查看
flink-streaming-java_2.11-1.7.0-sources.jar!/org/apache/flink/streaming/api/datastream/KeyedStream.java
在需要将流项目重组成集合时，一般会使用收集器（ Stream 方法 collect的参数）。再宽泛一点来说，但凡要把流中所有的项目合并成一个结果时就可以用。这个结果可以是任何类型。
昨天在 Collection 移除元素操作[1] 相关的文章中提到了 Collectors 。相信很多同学对这个比较感兴趣，那我们今天就来研究一下 Collectors 。
1 . 高阶函数 : 函数的 参数 或 返回值类型 是 函数类型 的 函数 , 是高阶函数 ;
本章内容包括： Lambda 表达式和成员引用 以函数式风格使用集合 序列：惰性地执行集合操作 在 Kotlin中使用 Java 函数式接口 使用带接收者的 lambda 5.1 Lambda表达式和成员引用 /*--------------- 5.1.1 Lambda简介：作为函数参数的代码块-------------*/ // 代码清单5.1 用匿名内部类实现监听器 java /* Java */ // tv_click.setOnCli
来看个小例子： 把菜单中的菜按照类型进行分类，有菜的放一组，有肉的放一组，其他的都放另一组。
前言 最早使用到Lambda表达式是因为一个需求: 如果一个数组是:int[] s = new int[]{1,3,5,9,14,16,22}; 例如只想要这个数组中小于15的元素然后重新组装成一个
C#高级主题涉及到更复杂、更灵活的编程概念和技术，能够让开发者更好地应对现代软件开发中的挑战。其中，LINQ查询和表达式是C#高级主题中的一项关键内容，具有以下重要性和优势：
技巧：《Linq To Objects – 如何操作字符串》 和 《Linq To Objects – 如何操作文件目录》
1 . DSL ( Domain Specific Language ) 领域特定语言 : 针对某一个特定的领域的语言 , 如 SQL 语言 ;
在Java中，数据类占据着重要的角色，其通常需要重写包括equals(),hashCode(),toString()几个方法。
我们知道操作collect方法用于收集流中的元素，并放到不同类型的结果中，比如List、Set或者Map。其实collect方法可以接受各种Collectors接口的静态方法作为参数来实现更为强大的规约操作，比如查找最大值最小值，汇总，分区和分组等等。
上节讲到使用linq的查询关键字进行查询，这节讲一下linq查询的另一种方式——linq方法。
在 LINQ 查询中，第一步是指定数据源。 和大多数编程语言相同，在使用 C# 时也必须先声明变量，然后才能使用它。 在 LINQ 查询中，先使用 from 子句引入数据源 (customers) 和范围变量 (cust) 。
Flink中的DataStream程序是对数据流进行转换的常规程序（例如，过滤，更新状态，定义窗口，聚合）。数据流的最初的源可以从各种来源(例如，消息队列，套接字流，文件)创建，并通过sink返回结果，例如可以将数据写入文件或标准输出。Flink程序以各种上下文运行，独立或嵌入其他程序中。执行可能发生在本地JVM或许多机器的集群上。 一，套接字流 下面举一个例子，该例子，数据来源是网络套接字，带窗口的流处理，窗口大小是5s，这些概念玩过spark Streaming应该都很清楚，我们后面也会给大家详细讲解。
sorted sortBy(func: 集合元素类型 => B) sortBy里面的函数也是针对集合每个元素进行操作 sortBy后续是根据函数返回值进行排序
XElement和XAttribute是C#中用于处理XML的两个类。它们是System.Xml.Linq命名空间中的类。XElement代表XML元素，而XAttribute代表XML元素中的属性。它们之间的关系是，XElement可以包含一个或多个XAttribute作为其属性。XElement和XAttribute的异同点如下：1. 功能：XElement用于表示XML文档中的元素，可以包含其他元素、属性和文本内容。XAttribute用于表示XML元素中的属性。2. 属性：XElement具有Name、Value、Attributes、Elements等属性，用于获取或设置元素的名称、值、属性和子元素。XAttribute具有Name和Value属性，用于获取或设置属性的名称和值。3. 层级关系：XElement可以包含其他XElement作为其子元素，形成层级结构。而XAttribute是作为XElement的属性存在，不能包含其他元素或属性。4. 查询和操作：使用LINQ to XML可以方便地查询和操作XElement和XAttribute。可以使用LINQ查询语法或方法链来过滤、修改和操作XML文档。总的来说，XElement用于表示XML文档的元素，而XAttribute用于表示元素的属性。它们共同构成了XML文档的结构和内容。
LINQ（Language Integrated Query，语言集成查询）提供了类似于SQL的语法，能对集合进行遍历、筛选和投影。一旦掌握了LINQ，你就会发现在开发中再也离不开它。
（原创：灰灰虫的家http://hi.baidu.com/grayworm） LinQ to Objects是LinQ家庭的核心，其它的LinQ也使用了与LinQ to Objects相同的查询句法。最终编译器都是把LinQ句法翻译成扩展方法的链式表达式，同时把扩展方法中的lambda表达式转换成匿名类中的匿名方法，然后再把查询表达式编译成MSIL。 LinQ to SQL、LinQ to DataSets、LinQ to Entities和LinQ to XML则不是把查询表达式转换成MSIL，而是把查询表达式树转换成相应的特定查询语言。LinQ to SQL会生成T-SQL，LinQ to Entities会生成eSQL，LinQ to XML会生成XPath语句等。
用于将一个集合划分为2个集合并将其添加到映射中，1个满足给定条件，另一个不满足，例如从集合中分离奇数。因此它将在map中生成2条数据，1个以true为key，奇数为值，第2个以false为key，以偶数为值。
字典查询和数据转换 toMap时，如果value为null,会报空指针异常 解决办法一：
最近的工作是对一个复杂数据库进行操作，模型类之间的关系很复杂。操作方式使用了 LINQ，之前一直对 LINQ 的查询语法不太喜欢，这次使用之后，感觉比方法语法更容易接受，因此详细总结一下查询表达式的语法。
本文已更新至http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3624579.html 。本文主要学习记录以下内容：
排序操作基于一个或多个属性对序列的元素进行排序。 第一个排序条件对元素执行主要排序。 通过指定第二个排序条件，您可以对每个主要排序组内的元素进行排序。
看到文章Zip operator in Linq with .NET 4.0， Enumerable#zip是Ruby 1.8开始出现的特性，.NET 4/Silverlight 4也有这样的特性。与 Ruby 类似，Enumerable 同样关注你的感受，它为一些行为提供了多个名称。这主要是为了降低学习难度： 你可以根据你的技术背景选择熟悉的名称。 将两个序列按照顺序配对合并（想像一下拉链拉上的情形）为一个包含一序列元组的数组。 元组由每个原始序列的具有相同索引的元素组合而成，在System.Linq命名
语言集成查询 (LINQ) 不只是检索数据。 它也是用于转换数据的强大工具。 通过使用 LINQ查询，可以使用源序列作为输入，并通过多种方式对其进行修改，以创建新的输出序列。通过排序和分组，你可以修改序列本身，而无需修改这些元素本身。 但也许 LINQ 查询最强大的功能是创建新类型。 这可以在 select 子句中完成。 例如，可以执行下列任务：
Java 8 API添加了一个新的抽象称为流Stream，我们借助Stream API可以很方便的操作流对象。
之前的文章中也提到了，Stream 的核心在于Collectors，即对处理后的数据进行收集。Collectors 提供了非常多且强大的API，可以将最终的数据收集成List、Set、Map，甚至是更复杂的结构(这三者的嵌套组合)。
1、LINQ to XML类 以下的代码演示了如何使用LINQ to XML来快速创建一个xml： public static void CreateDocument() { string p
今天我们一起来讨论一下关于C#数据去重的常见的几种方式，每种方法都有其特点和适用场景，我们根据具体需求选择最合适的方式。当然欢迎你在评论区留下你觉得更好的数据去重的方式。
LeetCode第5道题目：5. Longest Palindromic Substring
看似没什么问题，因为我们写过太多类似的**”样板”代码**，尽管智能的IDE通过code template功能让这一枯燥过程变得简化，但终究不能改变冗余代码的本质。
本篇文章我们将演示LINQ扩展包的基础语法，以Any、All、Single、Skip、Take、Top等函数为例，目前LINQ支持两种语法，我会在每个案例前先用大家熟知的SQL语句表达，再在后面用C#的两种LINQ语法分别实现。LINQ语法第一次接触难免感到陌生，最好的学习方式就是在项目中多去使用，相信会有很多感悟。
今天我们一起来讨论一下关于C#数据去重的的5种方式，每种方法都有其特点和适用场景，我们根据具体需求选择最合适的方式。当然欢迎你在评论区留下你觉得更好的C#数据去重的方式。
List里面的对象元素，以某个属性来分组，例如，以id分组，将id相同的放在一起：
在C#中，元组是一种轻型数据结构，用于组合多个不同类型的值。它允许将多个值组合成一个逻辑整体，而无需创建专门的类或结构。C#中的元组有两种形式：Tuple类和ValueTuple（值元组）。
查询 是一种从数据源检索数据的表达式。 查询通常用专门的查询语言来表示。 随着时间的推移，人们已经为各种数据源开发了不同的语言；例如，用于关系数据库的 SQL 和用于 XML 的 XQuery。 因此，开发人员对于他们必须支持的每种数据源或数据格式，都不得不学习一种新的查询语言。 LINQ 通过提供一种跨各种数据源和数据格式使用数据的一致模型，简化了这一情况。 在 LINQ 查询中，始终会用到对象。 可以使用相同的基本编码模式来查询和转换 XML 文档、SQL 数据库、ADO.NET 数据集、.NET 集合中的数据以及 LINQ 提供程序可用的任何其他格式的数据。
可替换为.values().stream()。 检查信息：通知可以简化的流API调用链。它可以避免遍历集合时创建多余的临时对象。 此检查替换了以下调用链：
Stream流是 Java8 API 新增的一个处理集合的关键抽象概念，是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作。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。
在上一篇集合的分享中，讲解了Scala中集合的基本概述以及常用集合的基本操作，本次住要分享Scala中集合更高级的操作。
Flink 的 Transformations 操作主要用于将一个和多个 DataStream 按需转换成新的 DataStream。它主要分为以下三类：
LINQ 是 Lanuage Integrated Query 的缩写，即“语言集成查询”的意思。众所周知，做软件开发离不开数据的，你肯定听过SQL数据库、Oracle数据库或本地XML文档等。每种数据源都有自己的查询语言，例如SQL数据库有自己的SQL语言，。LINQ的提出就是为了提供一种跨越各种数据源的统一的查询方式，它主要包括四个组件——Linq to Objects、Linq to XML、Linq to DataSet 和 Linq to SQL
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