Stream flatMap(Function> mapper); 可以看到flatMap里只有一个参数:Function 关键在于Function中的两个泛型,注意不是T和R,而是? super T和?...直白点说就是,它是你的入参,是你集合里每一个元素,就是.flatMap(teacher -> studentList.stream()的teacher 第二个泛型? extends Stream Stream.concat(Stream.of(i), Stream.of(i).map(String::toUpperCase))).sorted().collect...直白点就是生成一个无限流根据limit控制个数停止,然后通过flatMap双通道把元素合并到一起。
——《论语》 在Stream中有这么一个函数 它和map不一样的是,map你输入多少个,输出就是多少个 例如我要生成一个集合,装着26个小写字母和26个大写字母 用flatMap可以一行实现 List...54个元素 哪种方式的入参代价更小,明白了吧 那么这个flatMap如何使用?...再来看个例子: 九九乘法表都会吧 我们用flatMap一行写一个 List nineNine = Stream.iterate(1, i -> ++i).flatMap(i -> Stream.iterate...那我们来读源码 Stream flatMap(Function> mapper); 可以看到flatMap里就一个参数,Function 而关键就在于Function的两个泛型,注意不是T和R,而是? super T和?
flatmap flatmap 简单用法 def main(args: Array[String]): Unit = { //设置log级别 Logger.getLogger...local") val sc = new SparkContext(conf) sc.textFile("hdfs://hadoop001:9000/in/word") .flatMap...(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).collect().foreach(println(_)) sc.stop() } ---- flatmap...,"a b c d"),(2,"a b c"),(3,"a b")) /** * 第一种写法 */ val rdd = sc.parallelize(array) rdd.flatMap...) }) sub.iterator }).collect().foreach(println) /** * 第二种写法 */ //rdd.flatMap
flatMap示例 什么是flatMap() 回顾下面的数据结构, # Stream # Stream> # String[][] [ [1, 2...我们可以使用Stream#flatMap展平二维流为一维流。...Stream -> flatMap -> Stream Stream> -> flatMap -> Stream...Stream> -> flatMap -> Stream Stream> -> flatMap -> Stream flatMap示例,查找所有书 下面示例使用stream()将List转化为对象流,每个对象都是书的集合,我们可以使用flatMap来生成一个流,它包含所有对象的所有数据 在最后,我们可以过滤出包含
flatMap算子,在java中,接收的参数是FlatMapFunction,我们需要自己定义FlatMapFunction的第二个泛型类型,即,代表了返回的新元素的类型 call()...方法,返回的类型,不是U,而是Iterable,这里的U也与第二个泛型类型相同 flatMap其实就是,接收原始RDD中的每个元素,并进行各种逻辑的计算和处理,返回可以返回多个元素...flatmap 和map的操作,map可以完成的,flatmap也可以完成,但是flatmap能完成的,map能完成吗?...JavaRDD listRdd=sc.parallelize(list); JavaRDD listFlatMap=listRdd.flatMap
integers = new ArrayList(); //添加数据略 integers.stream.map(i -> i + 1).foreach(System.out::println); 而使用flatmap...outer.add(inner2); outer.add(inner3); outer.add(inner4); outer.add(inner5); List result = outer.stream().flatMap
也就是说只返回符合规矩被转化的数据 测试数据["A", "B","1","2345"] 结果 [1, 2345] [nil, nil, Optional(1), Optional(2345)] flatMap...是不是感觉定义比较绕,我们拆分成两个部分步骤来说: 1 转换规则是将源数组中的元素进来之后返回出一个数组 2 对返回的数组进行合并 我们按照这过程使用上述测试 var flatArray = charArray.flatMap...charArray.map { (value:String) -> Array in return Array(repeating: value, count: value.count) } flatMap...2345", "2345", "2345", "2345"] map 结果 [["A"], ["B"], ["1"], ["2345", "2345", "2345", "2345"]] 我们发现 flatMap
RxJava flatMap使用 1、使用场景 首先从一个接口中获取list,然后根据获取到list中的元素信息,再获取每个元素的详细信息 2、以下是代码片段(仅笔记于此) String albumUrl...file.exists()) { file.mkdirs(); } RxHttp.getInstance().getSyncServer() .musicList(albumUrl) .flatMap...JSONObject.parseArray(jsonObject.getString(“info”), MusicItem.class); return Observable.fromIterable(list); }) .flatMap
scala flatMap个人心得 前几天,用scala写了一个小程序。用到了flatMap函数,发现没有想象的那么简单,所以现在写下自己的体会,方便记忆。...由于本人也是初学者,如果内容有误,欢迎大家指出错误 flatMap 文章目录 flatMap的常见用法 flatMap和Map的区别 flatMap与Future 1 . flatMap常见用法 首先看看...scala中Seq 的flatMap的函数定义 def flatMap[B](f: (A) ⇒ GenTraversableOnce[B]): Seq[B] Builds a new collection...所以flatMap就是将函数产出的集合串接在一起。 值得注意的是: flatMap最后返回的集合是以谁调用他为准的,比如Seq调用flatMap,返回的就是Seq。List就是返回List....(word => word.toSeq) 2 .flatMap和Map的区别 在知乎中看到的,觉得很有道理: flatMap=map + flatten 3 .flatMap与Future 在1中我们讲到
flatMap 对流扁平化处理 运行如下代码 String[] words = new String[]{"Hello", "World"}; List a = Arrays.stream(words) .map(word -> word.split("")) .flatMap((item...List a = Arrays.stream(words) .map(word -> word.split("")) .flatMap...param 函数结果的类型 * * @since 1.8 */ @FunctionalInterface public interface Function { 可以看到demo中flatMap...处理, String[]就是上一层流的元素类型, 扁平化后流内元素变为String flatMap与map最直观的区别就是 flatMap返回的是流, 而map是流内元素 最终flatMap返回的多个流的内容被添加到一个流中
flatMap FlatMap()操作具有对该流的元素应用一对多变换的效果,然后将所得到的元素展平到新的流中。 flat是扁平的意思。它把数组流中的每一个值,使用所提供的函数执行一遍,一一对应。...flapMap应用一般是先map 再flatMap, 先将每个元素做处理,然后将两个处理结果flat 平铺 合并,返回一个完整的数据。...来看看flatMap List stringList = Arrays.asList({"Hello","World"}).stream()....flatMap(str -> Arrays.stream(str)) .collect(Collectors.toList()); 三 为了更具体表明展平,咱们再看一个demo...= Arrays.asList(inner1,inner2,inner3,inner4,inner5); List result = outer.stream().flatMap
flatMap val lineArray = Array("hello you","hello me","hello world") val lines = sc.parallelize(lineArray..., 1) val words = lines.flatMap(line =>{ line.split(" ") }) words.foreach { word => println(word.mkString...line.split(" ") }) words.foreach { word => println(word.mkString) } 结果 1.png map:获取一个新元素(原本几个元素还是几个元素) flatmap
有如下场景: 在前段调用后端的API时,经常会出现回调嵌套的情况。假设我们有两个API,queryA 和 queryB. 并且queryB的运行依赖于queryA的结果。...是时候让flatmap出现啦!...在RxJava的链式调用下,所有之前需要嵌套的地方都被flatMap()隔开了。代码可读性大大增加!假如你的IDE支持java 8的话,你可以体验更美妙的事情:lambda!...那么我们在调用queryA的时候就已经构建了一个Obervable了,我们暂且叫他O1.在O1每发射结果的同时,我们需要调用把返回的String结果变成另一个Observable,O2,O2含有所有的明星...调用接口 private void getImg() { NetUtils.getIgankApi().getG(10, 2).flatMap(new Func1<GirlJsonData
文章目录 What is flatMap()? Why flat a Stream? Demo What is flatMap()?...在 Java 8 中,我们可以使用 flatMap 将上述 2 级 Stream 转换为一级 Stream 或将 二维数组转换为 一维数组。...看一个简单的例子: 使用flatMap找出单词列表中各不相同的字符 ---- Why flat a Stream?...Stream -> flatMap -> Stream Stream> -> flatMap -> Stream...Stream> -> flatMap -> Stream Stream> -> flatMap -> Stream<Object
一、RDD#flatMap 方法 1、RDD#flatMap 方法引入 RDD#map 方法 可以 将 RDD 中的数据元素 逐个进行处理 , 处理的逻辑 需要用外部 通过 参数传入 map 函数 ;...RDD#flatMap 方法 是 在 RDD#map 方法 的基础上 , 增加了 " 解除嵌套 " 的作用 ; RDD#flatMap 方法 也是 接收一个 函数 作为参数 , 该函数被应用于 RDD...lst = [[1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]] 如果将上述 列表 解除嵌套 , 则新的 列表 如下 : lst = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] RDD#flatMap...每个元素 进行处理 , 然后再 将 计算结果展平放到一个新的 RDD 对象中 , 也就是 解除嵌套 ; 这样 原始 RDD 对象 中的 每个元素 , 都对应 新 RDD 对象中的若干元素 ; 3、RDD#flatMap...语法说明 RDD#flatMap 语法说明 : newRDD = oldRDD.flatMap(lambda x: [element1, element2, ...])
flatMap=map + flatten 例1: scala> val test=List("hello java","hello python","hello hadoop") test: List...hadoop) map输出结果: scala> test.map(line=>line).foreach(x=>println(x)) hello java hello python hello hadoop flatMap...输出结果1: scala> test.flatMap(line=>line.split(" ")).foreach(x=>println(x)) hello java hello python hello...hadoop flatMap输出结果2: scala> text.flatMap(line=>line).foreach(x=>println(x)) h e l l o j a v a h ……
XML-RPC Web Services:XML-RPC Web Services 使用 XML-RPC 协议,这是一种使用 XML 执行远程过程调用的协议。
今天要介绍两个我认为是RxJava中最牛逼的Operator, map和flatmap。 在掌握map和flatmap的基础上,就可以去了解RxJava的核心操作 lift() 。...使用map()之后的逻辑是在一个数据流上某个位置插入一个变换,让这个流的数据以新的方式向下派发,这是响应式/链式调用的思路。可以感受这种思维的差异。...回过头去看flatmap的英文定义相信你会有新的理解。 flatmap的这个特性也就带来了很牛逼的操作--异步嵌套。...而异步嵌套甚至可以做好几层,每一层的输入是上一层的结果,你会发现在这种时候链式调用把开发效率直接提升了几个数量级。...R> flatMap(Func1<?
利用map、flatMap方法做数据转换时,层层递进的演算方式,很像是在画流程图,中间没有停顿,思绪很流畅,不会被无关的变量声明、初始化等琐事打断。...下面我们以一个示例来说明,将Future、map和flatMap组合起来会产生多大的威力! 2....vps.disabled){ true } else { false } } }.flatMap{ isValid => if(isValid){ getCollection
有一种观点认为将map和flatMap说成Scala函数机制的核心都不为过分,其实是有一定道理的。因为实际中我们使用最多的场景就是对数据进行map操作或者flatMap操作。...而flatMap与map唯一不一样的地方就是传入的函数在处理完后返回值必须是List,其实这也不难理解,既然是flatMap,那除了map以外必然还有flat的操作,所以需要返回值是List才能执行flat...object collection_t1 { def flatMap1(): Unit = { val li = List(1,2,3) val res = li.flatMap(...'b') case _ => x*2 }) println(res) } def main(args: Array[String]): Unit = { flatMap1
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