在使用时，使用的是子类中定义的方法 构造方法：public Properties(); 设置属性：public Object setProperties(String key,String value)...，而是在Collection接口的一个方法上： 获取数据流对象：default java.util.stream.Streamstream(). ...A的 System.out.println(stream.count()); //输出结果为2 以上只是简单过滤，类似统计操作，没什么意思，若想把符合条件的数据筛选出来，可以使用收集器：...A的 System.out.println(list1); 4）但是，在大数据范围中是允许有分页的，所以可以直接在数据流上进行分页处理操作： 跳过的数据行数：Stream skip...A的 System.out.println(list1); 实现分页前后对比结果： 4、MapReduce操作（重要） 大数据定义范畴中，MapReduce属于两个层次的概念： Map
在使用时，使用的是子类中定义的方法 构造方法：public Properties(); 设置属性：public Object setProperties(String key,String value)...A的 System.out.println(stream.count()); //输出结果为2 以上只是简单过滤，类似统计操作，没什么意思，若想把符合条件的数据筛选出来，可以使用收集器：...4）但是，在大数据范围中是允许有分页的，所以可以直接在数据流上进行分页处理操作： 跳过的数据行数：Stream skip(long var1); 取得的行数：Stream limit(long...A的 System.out.println(list1); 实现分页前后对比结果： ?...一般处理需要涉及5种数据：种类、平均值、最高值、最低值、总值，在整个处理的数据类型一定是double，此时需要进行一些额外的处理： 以Double处理：DoubleStream mapToDouble(
比如下面的代码，我们从person列表中过滤出年龄大于10岁的人，并且收集对应的name字段到list，然后统一打印处理。在使用非Stream的情况下，我们会使用如下代码来实现。...上面的代码就是声明式编程，其可读性很强，代码直接可以说明想要什么（从代码就可以知道我们要过滤出年龄大于等于10岁的人，并且把满足条件的person的name字段收集起来，然后打印）。...需要注意的是，这里的filter和map操作是中间操作符，也就是当我们在流上施加这些操作时并不会真的被执行。而collect操作是终端操作符，当在流上执行终端操作符时，流上施加的操作才会执行。...此外，这里多个rpc调用时是并发执行的，不是顺序执行，因为CompletableFuture.supplyAsync方法把rpc的同步调用转换为了异步。...代码4从resultList获取流，然后打印结果。 运行上面的代码会发现耗时大大减少了，这可以证明上面10个rpc调用时是并发运行的，并不是串行执行。
Java8 由 Oracle 在 2014 年发布，是继 Java5 之后最具革命性的版本了。...对 Stream 中任何元素的修改都不会导致数据源被修改，比如过滤删除流中的一个元素，再次遍历该数据源依然可以获取该元素。 懒。...中间操作有惰性，如果流上没有一个终端操作，那么中间操作是不会做任何处理的。 下面介绍常用的中间操作： map 操作 map 是将输入流中每一个元素映射为另一个元素形成输出流。...实战：使用 Stream 重构老代码 假如有一个需求：过滤出年龄大于 20 岁并且分数大于 95 的学生。...20 岁并且分数大于 95 的学生 return student.getAge() > 20 && student.getScore() > 95; } 使用 filter 和方法引用使代码清晰明了
Java8 由Oracle在2014年发布，是继Java5之后最具革命性的版本了。...保护数据源 对Stream中任何元素的修改都不会导致数据源被修改，比如过滤删除流中的一个元素，再次遍历该数据源依然可以获取该元素。...中间操作有惰性，如果流上没有一个终端操作，那么中间操作是不会做任何处理的。 下面介绍常用的中间操作： 中间操作：map map是将输入流中每一个元素映射为另一个元素形成输出流。...使用Stream重构老代码 假如有一个需求：过滤出年龄大于20岁并且分数大于95的学生。...xiaoming, age=21, score=100} resultList.forEach(System.out::println); } 使用for循环会初始化一个临时list用来存放最终的结果
惰性求值（Lazy Evaluation）：流的元素只在需要时才进行计算，不会提前计算整个流，简而言之，就是延迟处理，可以一定程度上优化程序的性能。...peek()方法用于查看流中的元素而不会修改流中元素的状态，可以在流中的任何阶段使用，不会影响到流的操作，也不会终止流的操作。...假设有一个已经存在的黑名单手机号列表blackList，现在有一批新的手机号列表phoneNumber，需要基于blackList列表过滤出phoneNumber存在的黑名单手机号，最后从过滤出来的黑名单手机号当中挑选出来出来任意一个...可以通过parallel()方法将顺序流转换为并行流，操作很简单，只需要在顺序流上调用parallel()即可。...两者区别在于，orElse方法在每次调用时都会创建默认值，而orElseGet只在需要时才会创建默认值。
peek()方法用于查看流中的元素而不会修改流中元素的状态，可以在流中的任何阶段使用，不会影响到流的操作，也不会终止流的操作。...需要注意一点是，如果没有执行终止操作的话，Stream流是不会触发执行的，例如，一个没有终止操作的peek()方法代码是不会执行进而打印—— list.stream().peek(t -> System.out.println...假设有一个已经存在的黑名单手机号列表blackList，现在有一批新的手机号列表phoneNumber，需要基于blackList列表过滤出phoneNumber存在的黑名单手机号，最后从过滤出来的黑名单手机号当中挑选出来出来任意一个...可以通过parallel()方法将顺序流转换为并行流，操作很简单，只需要在顺序流上调用parallel()即可。...两者区别在于，orElse方法在每次调用时都会创建默认值，而orElseGet只在需要时才会创建默认值。
方法 不会修改原 RDD 数据 ; 使用方法 : new_rdd = old_rdd.filter(func) 上述代码中 , old_rdd 是 原始的 RDD 对象 , 调用 filter 方法...(lambda x: x % 2 == 0) # 输出过滤后的结果 print(even_numbers.collect()) # 停止 PySpark 程序 sc.stop() 执行结果 : Y:...方法 1、RDD#distinct 方法简介 RDD#distinct 方法 用于 对 RDD 中的数据进行去重操作 , 并返回一个新的 RDD 对象 ; RDD#distinct 方法 不会修改原来的...RDD 对象 ; 使用时 , 直接调用 RDD 对象的 distinct 方法 , 不需要传入任何参数 ; new_rdd = old_rdd.distinct() 上述代码中 , old_rdd 是原始...= rdd.distinct() # 输出去重后的结果 print(distinct_numbers.collect()) # 停止 PySpark 程序 sc.stop() 执行结果 : Y:\
在逻辑上，独立子查询在执行外部查询之前先执行一次，接着外部查询再使用子查询的结果继续进行查询。 相关子查询：引用了外部查询中出现的表的子查询，查询要依赖于外部查询，不能独立地调用它。...可以避免在查询解决方案中把操作分成多个步骤，并在变量中保存中间查询结果的需要。...2.如果标量子查询没有返回任何值，其结果就转换为NULL，和NULL行进行比较得到的是UNKNOWN，查询过滤器不会返回任何让过滤表达式计算结果为UNKNOWN的行。...3.子查询之distinct关键字 当我们想要剔除掉子查询中的重复值时，会想到在子查询中不必指定distinct关键字，其实是没有必要的，因为数据库引擎会帮助我们删除重复的值，而不用我们显示指定distinct...2007年下过订单而在2008年下过订单的客户 SELECT DISTINCT C.custid,companyname FROM Sales.Orders O INNER JOIN Sales.Customers
但是，压缩文件可能不会并行读取，可能是顺序读取的，这样可能会影响作业的可伸缩性。...= unionData.distinct(line => line) 15. rebalance Flink也有数据倾斜的时候，比如当前有数据量大概10亿条数据需要处理，在处理过程中可能会发生如图所示的状况...Flink在流处理上的source和在批处理上的source基本一致。...具有相同Keys的所有记录都分配给同一分区。在内部，keyBy（）是使用散列分区实现的。指定键有不同的方法。...Window 可以在已经分区的KeyedStream上定义Windows。Windows根据某些特征（例如，在最后5秒内到达的数据）对每个Keys中的数据进行分组。
另外一种方式，可以在消息记录后面加一个随机数，然后聚合时，group by 后面的 Key 再加上这个随机数，先打散明细记录再聚合，然后再在该聚合流上进行一次聚合，key 还是之前的业务聚合 key，这种情况也需要配置...当外层聚合逻辑遇到撤回记录时，会减去撤回消息记录 key 的相关结果值，然后在根据新发送的记录进行统计，所以就可能导致结果抖动，尤其在大促期间，大屏实时统计类任务，这种会造成业务方的疑问和担心，为什么结果值变小了...，数据会不会丢失等等。...引入 Mini Batch 参数，可以对一批数据进行计算后，在进行结果更新，尽可能减少这种数据抖动的情形。...，多个桶有分散在不同的 TaskManager，可以确定的是，user_id 相同的记录肯定会到同一 TaskManager 上面进行进行聚合。
案例需求：下面的代码会将数据流中传感器id为sensor_1的数据过滤出来。...Flink为我们内置实现了一些最基本、最简单的聚合API，主要有以下几种： · sum()：在输入流上，对指定的字段做叠加求和的操作。 · min()：在输入流上，对指定的字段求最小值。...· max()：在输入流上，对指定的字段求最大值。 ·minBy()：与min()类似，在输入流上针对指定字段求最小值。...对于无界流来说，这些状态是永远不会被清除的，所以我们使用聚合算子，应该只用在含有有限个key的数据流上（后面项目实战的时候这个点很关键）。...因为状态不会清空，所以我们需要将reduce算子作用在一个有限key的流上。
1 ALL 子句 2 ARRAY JOIN 使用别名 :在使用时可以为数组指定别名，数组元素可以通过此别名访问，但数组本身则通过原始名称访问 3 DISTINCT子句 DISTINCT不支持当包含有数组的列...它类似于 WHERE ，但不同的是 在聚合之前执行，而 之后进行。 可以从 生成的聚合结果中通过他们的别名来执行 子句。或者 子句可以筛选查询结果中未返回的其他聚合的结果。...ASOF会先以 left.key = right.key 进行连接匹配，然后根据AND 后面的 closest_match_cond（也就是这里的a.time >= b.time）过滤出最符合此条件的第一行连接匹配的数据...Join 数据重分布算子 Colocate Join 数据存储在本地不需要进行分布式交换 GLOBAL JOIN Colocate Join 8 Limit LIMIT m 允许选择结果中起始的...例如，如果合并的两个查询具有相同的字段与非- 和 从兼容类型的类型，由此产生的 有一个 类型字段 14 WITH子句
当然集合也支持获取 Stream 完成迭代，这些我们在介绍集合框架的相关章节都介绍过。 流处理 我们可以将 Listener 方法或者叫处理器方法附加到 Stream 上。...源：源代表 Stream 中元素的来源，比如我们上面看到的集合对象。 中间操作：中间操作，在一个流上添加的处理器方法，他们的返回结果是一个新的流。这些操作是延迟执行的，在终结操作启动后才会开始执行。...当我们把中间操作添加到流上时，我们会得到一个新的流作为结果。下面是一个添加到流上的中间操作的示例，它的执行结果会产生一个新的流。...所以在介绍 Lambda 的那一节我们也说过，Lambda 一般是和流操作就结合起来用的。...) 作为参数的中间操作，它返回的流与原始流相同。
实际业务场景会比这个查询复杂一些，可能会有更多的“user_id in xxx”条件（因为实际业务中属性和行为都可能分布在多个表中），但查询语句的模式不会变。...下表是笔者使用测试数据，对同一张表写多层嵌套查询语句（每层的查询语句都是相同的）的测试结果，测试数据及查询结果都相同，可以看到每增加一层嵌套子查询，查询耗时基本要增加一倍。...因此理论上在机器核心数足够的情况下，对于如下查询语句（A、B均表示某个子查询语句），A、B子查询是可以并行计算的，更多的子查询条件不会明显改变查询耗时。...在网上找了很多博客和文档，都没有明确提及过这个问题。...在prewhere阶段之后，从磁盘中读取了所有满足条件的数据块，但并不是其中的每一行都满足“user_id in A”的条件，于是必须要执行where阶段的行扫描，精准过滤出哪些行满足“user_id
，就表示在没计算之前，这个字段的值是不确定的，根据上篇写的工作流程，where的作用时间是在计算之前就完成的，而 having 就是在计算后才起作用的，所以在这种情况下，两者的结果会不同...一般可以考虑用EXIST 替换,EXISTS 使查询更为迅速,因为RDBMS核心模块将在子查询的条件一旦满足后,立刻返回结果.例子： (低效): SELECT DISTINCT DEPT_NO...（25）用IN来替换OR 这是一条简单易记的规则，但是实际的执行效果还须检验，在 ORACLE8i下，两者的执行路径似乎是相同的． 低效:SELECT…....： 如果索引是建立在多个列上,只有在它的第一个列(leadingcolumn)被where子句引用时,优化器才会选择使用该索引.这也是一条简单而重要的规则，当仅引用索引的第二个列时,优化器使用了全表扫描而忽略了索引...类型转换,这个索引将不会被用到!
对Stream的任何修改都不会修改背后的数据源，比如对Stream执行过滤操作并不会删除被过滤的元素，而是会产生一个不包含被过滤元素的新Stream。 惰式执行。...Stream上的操作并不会立即执行，只有等到用户真正需要结果的时候才会执行。 可消费性。Stream只能被“消费”一次，一旦遍历过就会失效，就像容器的迭代器那样，想要再次遍历必须重新生成。...2 Stream的创建 在Java 8中，可以有多种方法来创建流。...以下是常用的中间操作列表: ? filter filter 方法用于通过设置的条件过滤出元素。...，当一个Stream先后通过filter、map、sort、limit以及distinct处理后会，在分别使用不同的最终操作可以得到怎样的结果。
◆ 摘要 流式SQL是指采用用于编写数据库查询的相同的声明式SQL，而在快速变化的数据流上运行。 这很有用，因为。...◆ 流上的SQL和数据库之间的区别 一旦你尝试在流上使用SQL，一些关键的区别就会变得很明显。 时间点查询与连续查询 在传统数据库上运行SQL查询，会从一个时间点上返回一组静态的结果。...但是，如果我们的输入事件突然激增，在流结果中一定会有某种时间上的惩罚。这种惩罚就是时间滞后：输出比输入落后多少时间？...◆ 不同的行动为底层引擎创造工作 在读取方面，传统的数据库引擎一直在闲置，直到它收到一个查询，然后它计划和优化它，并开始工作提供结果。一旦它回复了结果，它就会再次闲置，直到它收到另一个查询。...通过降低复杂性，流式SQL向更多的公司开放了神奇的实时用户分析功能。 业务自动化 - 一旦你有了实时仪表盘的流式SQL，一个自然的进展就是开始在相同的数据上做出自动化的决定。(例如。
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