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。
我们知道 Swift 语言支持函数式编程范式,所以函数式编程的一些概念近来比较火。有一些相对于OOP来说不太一样的概念,比如 Applicative, Functor 以及今天的主题 Monad. 如果单纯的从字面上来看,很神秘,完全不知道其含义。中文翻译叫做单子,但是翻译过来之后对于这个词的理解并没有起到任何帮助。
泛函编程方式其中一个特点就是普遍地使用递归算法,而且有些地方还无法避免使用递归算法。比如说flatMap就是一种推进式的递归算法,没了它就无法使用for-comprehension,那么泛函编程
map() takes Stream as input and return Stream
我理解是把一个数据执行一个方法,转换成另外一个数据。举个例子:mapper 函数把输入的字符串转换成大写。map()方法执行这个 mapper 函数。
在上一节我们介绍了Monad。我们知道Monad是一个高度概括的抽象模型。好像创造Monad的目的是为了抽取各种数据类型的共性组件函数汇集成一套组件库从而避免重复编码。这些能对什么是Monad
本文将从FlatMap概念和如何使用开始入手,深入到Flink是如何实现FlatMap。希望能让大家对这个概念有更深入的理解。
上一节讲解了线程调度, 并且举了两个实际中的例子, 其中有一个登录的例子, 不知大家有没有想过这么一个问题, 如果是一个新用户, 必须先注册, 等注册成功之后再自动登录该怎么做呢.
关于RxJava可以说的很多,但是要想了解RxJava的核心,只有从操作符去切入。
由于泛函编程非常重视函数组合(function composition),任何带有副作用(side effect)的函数都无法实现函数组合,所以必须把包含外界影响(effectful)副作用不
。。。我只能说,我这篇博客是写flatMap,所以不要杠,我知道Stream.concat可以换成Stream.of
flatMap 其实和 map 与 mapPartitions 算子类似,在功能上,与 map 和 mapPartitions 一样,flatMap 也是用来做数据映射的,在实现上,对于给定映射函数 f,flatMap(f) 以元素为粒度,对 RDD 进行数据转换。不过,与前两者相比,flatMap 的映射函数 f 有着显著的不同。对于 map 和 mapPartitions 来说,其映射函数 f 的类型,都是(元素) => (元素),即元素到元素。而 flatMap 映射函数 f 的类型,是(元素) => (集合),即元素到集合(如数组、列表等)。因此,flatMap 的映射过程在逻辑上分为两步:
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。
在上节我们介绍了Free Monad的基本情况。可以说Free Monad又是一个以数据结构替换程序堆栈的实例。实际上Free Monad的功能绝对不止如此,以heap换stack必须成为Fr
总结下来不难发现,使用Flink的算子必须进行自定义,自定义时可以使用Lambda表达式,也可以继承并重写函数类。本文将带大家阅读一些Flink源码,并提供具体的算子使用例子。
简单来说:Monad就是泛函编程中最概括通用的数据模型(高阶数据类型)。它不但涵盖了所有基础类型(primitive types)的泛函行为及操作,而且任何高阶类或者自定义类一旦具备Monad
前两篇Android RxJava的使用(一)基本用法、Android RxJava的使用(二)Action介绍了RxJava的基本用法,对Rxjava还不了解的请先看以上两篇。这篇为大家讲解RxJava中map和flatMap的使用。 参考:给 Android 开发者的 RxJava 详解 (本文部分内容引用自该博客) 回顾 前两篇为大家介绍了使用RxJava打印多个字符串的方法 Observable.just("Hellow", "Wrold").subscribe(new Actio
array.map() 是一个非常有用的映射函数:它接收一个数组和一个映射函数,然后返回一个新的映射数组。
在传统的请求/应答同步模式中,使用threadlocal来传递上下文变量是非常方便的,可以省得在每个方法参数添加公用的变量,比如当前登录用户。但是业务方法可能使用了async或者在其他线程池中异步执行,这个时候threadlocal的作用就失效了。
上两期我们讨论了Monad。我们说Monad是个最有概括性(抽象性)的泛函数据类型,它可以覆盖绝大多数数据类型。任何数据类型只要能实现flatMap+unit这组Monad最基本组件函数就可以
Java 8 提供了非常好用的 Stream API ,可以很方便的操作集合。今天我们探讨两个 Stream 中间操作 map 和 flatMap
处理包含超过一个级别的流,例如Stream<String[]>、Stream<List>或者Stream<Stream>是具有挑战的。将两个级别的流划分为一个级别,例如Stream或者Stream,我们就可以很容易的处理它。
这里抛出一个问题,map 调用我们提供的function进行转换,那么这个function在什么时候被调用?在哪个线程被调用?(这个对我们实际工程中使用map有意义,知道代码被执行的线程是必须的)
在前面的几篇讨论里我们初步对FP有了些少了解:FP嘛,不就是F[A]吗?也是,FP就是在F[]壳子(context)内对程序的状态进行更改,也就是在F壳子(context)内施用一些函数。再直白一
之前分析了FlatMap发射数据无序的原因,但是没有实际用代码验证过,这里我们在分析ConcatMap源码之前,我们先运行测试代码,有个直观的感受。
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
点击关注公众号,Java干货及时送达 背景 栈长面试会经常问 Java 8 map 和 flatMap 的区别,大部分人都答不上来,会用 map 的都不多,还有一部分人甚至都不知道这两个玩意是干嘛用的,有的还以为我问 HashMap 和 FlatMap。。 这里所问的 map 和 flatMap 并不是集合,它们都是 Stream 流接口中的方法,如果你没用过,我估计在座的各位也有点晕,那么今天栈长就给大家扫个盲,以实际案例来剖析这两个玩意,让你面试的时候再也不怕问了! 如图所示: 在 Java 8 S
之前也写过很多篇关于Java8使用的文章了,但是回顾一下,好像还没介绍过Java8 Stream的flatMap操作,昨天刚好在工作中遇到一个场景,发现flatMap简直太方便了,这里总结一下flatMap的常规使用。附带讲一下,使用Java8实现集合的并、交、差操作,其实之前也讲过一种使用Guava的实现方式,具体请参考Guava集合工具
compose操作是将整个flux作为一个整体输入一次性转换,而flatMap是针对flux的每个item作为输入来进行转换。
可以看到demo中flatMap方法接受Function<String[], Stream<String>>的实例对象
Rxjava官网上的一张图 map是会将事件一一对应, 映射成一个新的事件, flatmap则会将所有的事件,转换成一个Observable, 然后由这个统一的Observable来进行事件的分发; (这其实也符合其英文命名的意义, flatmap——扁平化的map操作符)
在上篇中,我谈到了可以用promise来解决Callback hell的问题,这篇我们换一种方式一样可以解决这个问题。
经过了一段时间的学习,我们了解了一系列泛函数据类型。我们知道,在所有编程语言中,数据类型是支持软件编程的基础。同样,泛函数据类型Foldable,Monoid,Functor,Applicat
在Reactor编程中有时候我们需要对empty Mono<T>做一些特定业务逻辑。下面看一段非reactor编程的代码:
flatMap=map + flatten 例1: scala> val test=List("hello java","hello python","hello hadoop") test: List[String] = List(hello java, hello python, hello hadoop) map输出结果: scala> test.map(line=>line).foreach(x=>println(x)) hello java hello python hello hadoop fl
Flink的经典使用场景是ETL,即Extract抽取、Transform转换、Load加载,可以从一个或多个数据源读取数据,经过处理转换后,存储到另一个地方,本篇将会介绍如何使用DataStream API来实现这种应用。注意Flink Table和SQL api 会很适合来做ETL,但是不妨碍从底层的DataStream API来了解其中的细节。
就是说, 我们对待处理列表, 正常我们处理它 需要 先对其进行map操作, 然后再进行flatten操作 这样两步操作才可以得到我们想要的结果.
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 ;
为什么要“大致”阅读,因为这些牛逼的框架都是层层封装,搞懂核心原理已经是很不易,更别谈熟读源码了。
在上一篇文章Flink-1.9流计算开发:二、Map函数文章中我们使用了map方法。在本篇文章中我们将使用flatMap,来验证一下它与map方法的差异。
项目github地址:bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star,留言,一起学习进步
fs2的多线程编程模式不但提供了无阻碍I/O(java nio)能力,更为并行运算提供了良好的编程工具。在进入并行运算讨论前我们先示范一下fs2 pipe2对象里的一些Stream合并功能。我
前面两篇文章中我们介绍了RxJava的一些基本概念和RxJava最简单的用法。从这一章开始,我们开始聊聊RxJava中的操作符Operators,后面我将用三章的篇幅来分别介绍: 转换类操作符 过滤类
首先先拉取Flink的样例代码 mvn archetype:generate \ -DarchetypeGroupId=org.apache.flink \ -DarchetypeArtifactId=flink-quickstart-java \ -DarchetypeVersion=1.7.2 \ -Darche
最近,出版社邀请我作为分享导师为Bruce Eckel的大作OnJava录制部分视频,视频内容主要面向Java初学者。录制到14.4章节,书中详细介绍了Java 8引入的Optional类型,我忽然想起很早以前写的一篇文章《并非Null Object这么简单》。
Stream中有这么一个函数: 先来看一下源码中的参数构造。 <R> Stream<R> flatMap(Function<? super T, ? extends Stream<? extends
最近看到一篇讲stream语法的文章,学习Java中map()和flatMap()方法之间的区别。
早起看手机,结果发现我的微信群炸了,未读消息 999+,大家都在讨论 event-stream 事件。打开 twitter 也是被这个刷屏了。
目的是帮助你在需要处理数组的时候在这些特性之间做出选择。如果你还不知道.reduce()和.flatMap(),这里将向你解释它们。
在spark中map函数和flatMap函数是两个比较常用的函数。其中 map:对集合中每个元素进行操作。 flatMap:对集合中每个元素进行操作然后再扁平化。 理解扁平化可以举个简单例子
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