读者可以使用Flink Scala Shell或者Intellij Idea来进行练习： Flink Scala Shell使用教程 Intellij Idea开发环境搭建教程 Flink单数据流基本转换...：map、filter、flatMap Flink基于Key的分组转换：keyBy、reduce和aggregations 签名.png 很多情况下，我们需要对多个数据流进行整合处理，Flink为我们提供了多流转换算子...union 在DataStream上使用union算子可以合并多个同类型的数据流，并生成同类型的数据流，即可以将多个DataStream[T]合并为一个新的DataStream[T]。...union示意图 假设股票价格数据流来自不同的交易所，我们将其合并成一个数据流： val shenzhenStockStream: DataStream[StockPrice] = ... val hongkongStockStream...Flink并不能保证两个函数调用顺序，两个函数的调用依赖于两个数据流数据的流入先后顺序，即第一个数据流有数据到达时，map1或flatMap1会被调用，第二个数据流有数据到达时，map2或flatMap2
合并多个 List 数据的场景在实际开发中，常常需要将多个对象的 List 数据进行合并，例如：合并来自不同数据源的用户列表；将多个文件中的商品列表合并为一个完整的商品清单；合并来自多个 API 的订单数据...该方法效率较高，适合用于两个或多个列表的合并。2. 使用 Stream API 合并 ListJava 8 引入了 Stream API，使得合并 List 的操作更加简洁和易于扩展。...验证结果：使用 assertEquals 断言方法验证 list1 是否现在包含所有预期的元素。...总结：这个测试用例的目的是确保使用Stream API的 Stream.concat 方法能够正确地合并两个列表。...通过创建两个列表，将它们转换为流，合并流，然后收集结果到新列表，最后验证结果列表是否与预期相等，测试确认了Stream API的合并功能。
本文将深入探讨 filter、map、flatMap 以及 Optional 的概念和用法，并提供示例代码来展示其实际应用。...中间操作返回一个新的流，允许多个操作链式调用；终端操作触发流的处理并返回结果。1. Filterfilter 是一个中间操作，用于从流中筛选出符合条件的元素。...FlatMapflatMap 是一个中间操作，与 map 类似，但它的映射函数会将每个元素转换为一个流，并将多个流合并成一个新的流。flatMap 常用于处理嵌套集合或多对多的映射关系。...Stream API 和 Optional 处理复杂的集合操作：示例：处理嵌套的集合并处理空值java复制代码import java.util.Arrays;import java.util.List...希望本文对你理解和使用这些重要特性有所帮助。我正在参与2024腾讯技术创作特训营最新征文，快来和我瓜分大奖！
，JobMaster会把任务分发给这些task slot 12、7状态更新、计算结果，分发完任务之后，返回给客户端应用的执行状态，是否开始执行了，或者是否有报错执行失败了， 如果是执行成功，将执行的结果返回给客户端...13、注意：现在是Standalone会话模式，一个计算可以有多个任务，也就是多个job，第二个job在提交之后还是走一样的流程，只不过在JobManager中，还是使用原来的分发器跟资源管理器，但是会生成一个新的...启动之后，TaskManager会向资源管理器注册它的slots；收到资源管理器的指令后，TaskManager就会将一个或者多个槽位提供给JobMaster调用，JobMaster就可以分配任务来执行了...） 1）任务槽（Task Slots） Flink中每一个TaskManager都是一个JVM进程，它可以启动多个独立的线程，来并行执行多个子任务（subtask）。...这样一来，我们在slot上执行一个子任务时，相当于划定了一块内存“专款专用”，就不需要跟来自其他作业的任务去竞争内存资源了。
然后，您必须使用Option类型上可用的操作来显式检查值是否存在，这强加了“空检”的想法。你不能再“忘记这样做”，因为它是由类型系统执行的。 好的，我们分歧了一切，这听起来很抽象。...重要的是要注意，Optional类的意图不是替换每个单个空引用。相反，其目的是帮助设计更易于理解的API，以便通过读取方法的签名，您可以判断是否可以期望可选的值。...在本文结尾，您将了解如何使用Optional，如下所示，重写清单1中正在进行多个嵌套空值检查的代码： String name = computer.flatMap(Computer::getSoundcard...您还可以使用该isPresent()方法来确定Optional对象中是否存在值。另外还有一个get()方法返回Optional对象中包含的值，如果它存在的话。...目的Optional不是替换代码库中的每一个空引用，而是帮助设计更好的API - 只要读取方法的签名，用户就可以判断是否期望可选的值。
出来后，在各种第三方权限库还没出来的时候，大家普遍使用的是谷歌原生的申请权限的流程代码： 1....当然还有其他的携带Uri的permission检查，不过我没有试验过，用过的小伙伴留个言，看是在什么情况下使用及怎么使用。...API来进行权限申请。...对象的相关方法，在申请权限前，又调用了一次hasPermissions方法来判断下是否已经有该权限，如果有就直接return出这个方法。...request 来分析，request是申请多个权限时候，比如我们申请三个，就要这三个都被用户同意后，才会返回true，但是我们也可以使用requestEach来分别对每个权限的申请结果来进行处理
Stream API 中常用操作的学习和理解，下面会专门再有一篇文章介绍在项目开发中那些高频使用的，利用 Stream 处理对象集合的使用示例。...flatMap flatMap方法接受一个 Lambda 表达式， Lambda 的返回值必须也是一个stream类型，flatMap方法最终会把所有返回的stream合并。...如果需要将每个元素转换为一个值，则使用 map 方法，如果需要将每个元素转换为多个值组成的流，且最终把所有元素的流合并成一个流，则需要使用 flatMap 方法。...count() 方法调用后，流处理将开始迭代 Stream 中的元素，处理过程中字符串元素在 flatMap() 操作中被拆分为单词、合并成一个由单词组成的 Stream，然后在 count() 中进行计数...ifPresent() 判断一下是否包含结果，再调用 get() 获取结果。
为了达到目的，我们可以为每一个observable的返回值使用一个这样的方法函数，使用它可以将所有已发送的事件转换成各种Observable，并最终合并结果。...然而蛋疼的是，结果并不是我想要的，因为：我使用了一个不能维持元素顺序的操作符 Observable.flatMap()。 简单示例 让我用一个简单示例演示上面提到的事情。...flatMap()操作符使用你提供的原本会被原始Observable发送的事件，来创建一个新的Observable。而且这个操作符，返回的是一个自身发送事件并合并结果的Observable。...可以用于任何由原始Observable发送出的事件，发送合并后的结果。记住，flatMap()可能交错的发送事件，最终结果的顺序可能并是不原始Observable发送时的顺序。...flatMap()使用merge()操作符，而concatMap()使用concat()操作符，这就意味着后者（译者注：这里的后者指concatMap()）遵循元素的顺序，所以，请留意是否需要保持元素次序
void close() :从 AutoCloseable 继承来的,调用注册关闭处理程序,关闭调用流(很少会被使用到)。 ...在 Stream API 库中也提供了丰富的 API 来支持我们的映射操作,清单 9 中的方法都是我们所讲的映射操作。 清单 9....flatMap() 操作能把原始流中的元素进行一对多的转换,并且将新生成的元素全都合并到它返回的流里面。...Stream 流中的两个元素都加 2 后,然后再使用合并器将两部分的结果相加。...参考答案 在流的 API 操作 章节给大家留了一个统计一个班上所有及格同学的分数总和的题目,此处给出我的实现方式,第一种方式是使用 reduce() 方法实现,也就是我们留题目的地方所讲解的 API
关于PySpark，我们知道它是Python调用Spark的接口，我们可以通过调用Python API的方式来编写Spark程序，它支持了大多数的Spark功能，比如SparkDataFrame、Spark...Client：指的是客户端进程，主要负责提交job到Master； Job：Job来自于我们编写的程序，Application包含一个或者多个job，job包含各种RDD操作； Master：指的是Standalone...，一个集群可以被配置若干个Executor，每个Executor接收来自Driver的Task，并执行它（可同时执行多个Task）。...print("直接split之后的flatMap结果：", rdd2.flatMap(lambda x: x.split(" ")).collect()) # 直接split之后的map结果： [['hello...', 'SamShare'], ['hello', 'PySpark']] # 直接split之后的flatMap结果： ['hello', 'SamShare', 'hello', 'PySpark'
当你的测试关注于每一个数据元素的时候，就非常贴近使用 StepVerifier 的测试场景：下一个期望的数据或信号是什么？你是否期望使用 Flux 来发出某一个特别的值？...或者是否接下来 300ms 什么都不做？——所有这些都可以使用 StepVerifier API 来表示。...4）zip - 一对一合并 看到zip这个词可能会联想到拉链，它能够将多个流一对一的合并起来。zip有多个方法变体，我们介绍一个最常见的二合一的。 ?...; } 正常情况下，调用这个方法会被阻塞2秒钟，然后同步地返回结果。...Reactor的开发者中也有来自RxJava的大牛，因此Reactor中甚至许多方法名都是来自RxJava的API的，学习了Reactor之后，很轻松就可以上手Rx家族的库了。
童年的回忆中的益智视频游戏，你必须使用各种技巧在屏幕上引导下降的水流。您可以拆分流，稍后将它们合并，或者使用倾斜的木板来改变它们的方向。你必须要有创造力才能使水达到最终目标。...该函数接收当前元素和函数先前调用的结果。 ?...每个新元素都将返回具有更新值的同一对象。 当序列结束时，reduce可以通过调用onNex返回t包含最终总和和最终计数的对象。但在这里我们使用map来返回将总和除以计数的结果。...在前面的代码中，我们仍然通过遍历数组并调用onNext来管理每个地震，即使我们在Observable中将其隔离。 这是可以使用flatMap的完美情况。...我们将flatMap调用链接到create的结果，因此flatMap将从Observable中获取每个结果（在这种情况下只有一个），将它用作transform函数的参数，并将该函数产生的Observable
前言 Java Stream Api[1] 提供了很多有用的 Api 让我们很方便将集合或者多个同类型的元素转换为流进行操作。今天我们来看看如何合并 Stream 流。 2....2.2 多个流的合并 多个流的合并我们也可以使用上面的方式进行“套娃操作”： Stream.concat(Stream.concat(stream, another), more); 你可以一层一层继续套下去...我之前介绍过一个Stream 的 flatmap 操作[2] ，它的大致流程可以参考里面的这一张图： ?...Stream> 的流，然后进行 flatmap 平铺操作合并。...总结 如果你经常使用 Java Stream Api ，合并 Stream 流是经常遇到的操作。今天简单介绍了合并 Stream 流的方式，希望对你有用。我是 码农小胖哥 ,多多关注！更多干货奉上。
作为菜鸟，我觉的学习Flink最好方法是看官网并敲代码实践，不会的百度些博客学学。 2. 创建Flink项目 废话不多说，我们来创建一个Flink项目吧。...，Flink的Job程序也基本分5个步骤： 第1步：创建执行环境 第2步：创建数据源 第3步：处理数据流 第4步：输出结果到指定位置 第5步：触发执行Job 下面我们来逐步学习这5个步骤，其中第3步最为关键...DataStreamSource类图 说明上面代码也可以写成下面这样，对流数据lines的操作，就是调用DataStream API操作它。...转换类型：DataStream → DataStream 说明：多组数据->生成多个流->合并成一个流 举例： 输入 flatMap转换 输出 “I love coding”, “I love flink...reduce函数：将当前元素与最后一个reduce的值合并生成新值。
不过有时候，多个源可能会失败，在这个时候可以选择是否等待所有源完成或失败。...Observable 合并发射来自多个Single的数据 observeOn Single 指示Single在指定的调度程序上调用订阅者的方法 onErrorReturn Single 将一个发射错误通知的...range 变换操作 flatMap 优化循环、嵌套： FlatMap将一个发射数据的Observable变换为多个Observables，然后将它们发射的数据合并后放进一个单独的Observable...； FlatMap操作符使用一个指定的函数对原始 Observable 发射的每一项数据执行变换操作，这个函数返回一个本身也发射数据的 Observable，然后FlatMap合并这些 Observables...发射的数据，最后将合并后的结果当做它自己的数据序列发射。
这个实例会配置 Flink 以集群模式运行，利用集群中的多个节点和多个 JVM 实例来并行处理数据流。...实际上，flatMap操作会返回一个新的DataStream> 4、分组聚合并输出结果 package wordcount; import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction...聚合操作的结果是一个新的DataStream，其中包含了每个键（单词）的总和。 打印结果： 最后，我们使用print()方法来打印聚合后的结果。...sum操作是并行执行的，Flink会利用多个任务槽（task slots）来并行处理数据，从而提高处理速度。...关闭连接：通信结束后，双方都可以关闭 Socket 来释放资源。对于 TCP Socket，关闭连接是一个四次握手的过程，确保双方都能正确地关闭连接并释放资源。
R apply(T t);} 在map()的使有过程中，T是调用流的元素类型，R是映射的结果类型。...第一种方式，大家需要好好理解，理解了，我相信你们的项目中，很多很多地方可以用得上了，再也不需要动不动就查数据库了，怎样效率高怎样来，只是一种建议。第二种只是快速计算团队经济而已，没什么值得讲的。...我们可以把多个中间操作放到管道中，所以我们很容易就创建出很强大的组合操作了，发挥你的想象，打出你们的组合拳; 我现在举一个例子：比如现在相统计团队里面两个C位的经济占了多少，代码看起来可能就是这样了：...等你们把流API用熟了之后，你们完全可以通过这种链式操作创建出非常复杂的查询，合并和选择的操作。...小结一下 通过这一篇文章，相信大家对流API中的映射已经不再陌生了，其实最需要注意的一个点是,map()和flatMap()的区别，我也一步步地带着大家理解和应用了。
Combine可以理解为是在map端的reduce的操作，对单个map任务的输出结果数据进行合并的操作。...Flink用Partitioner来保证多个 grouby task 的输出中同样的key都分配给同一个reducer。...程序中不要使用combine，因为会影响结果）。...Combine可以理解为是在map端的reduce的操作，对单个map任务的输出结果数据进行合并的操作。combine是对一个map的，而reduce合并的对象是对于多个map。...因为当前map端只做加1的操作，在reduce task里才去合并结果集。
这使得代码更加直观和易于理解，因为你可以更专注地表达你的意图，而无需关注如何实现。 链式调用：流式编程使用方法链式调用的方式，将多个操作链接在一起。...减少中间状态：传统的迭代方式通常需要引入中间变量来保存中间结果，这样会增加代码的复杂度和维护成本。而流式编程将多个操作链接在一起，通过流对象本身来传递数据，避免了中间状态的引入。...并行流能够自动将数据划分为多个子任务，并在多个线程上同时执行，提高了处理大量数据的效率。 优化的性能：Stream API 内部使用了优化技术，如延迟执行、短路操作等，以提高计算性能。...flatMap是将流中的每个元素都放到一个流中，最后将所有的流合并成一个新流，所有流对象中的元素都合并到这个新生成的流中返回。...而并行流则会将流的元素分成多个小块，并在多个线程上并行处理这些小块，最后将结果合并起来。这样可以充分利用多核处理器的优势，加快数据处理的速度。
实现机制 惰性求值：Stream API 的一个重要特性是惰性求值。这意味着中间操作不会立即执行，而是会返回一个新的流。只有当终端操作被调用时，整个 Pipeline 才会被执行。...这种机制允许在不需要立即处理整个数据集的情况下进行高效的数据处理。 内部迭代：与传统的外部迭代（如 for-each 循环）不同，Stream API 使用内部迭代。...通过调用 parallelStream() 方法，用户可以将顺序流转换为并行流。并行流在内部使用 Fork/Join 框架来分割任务并在多个线程上并行执行。...Fork/Join 框架将任务不断拆分成小任务，直到小任务无法再拆分，然后将每个小任务交给不同的线程去执行。最后，将小任务的结果合并成大任务的结果。...此外，对于不同的数据源和操作，Stream API 采用了不同的策略来优化性能。 4.
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