jdk8流式写法原理

JDK8 新特性流式数据处理

https://blog.csdn.net/canot/article/details/52957262

传统的过程编码方式带来的弊端是显而易见,我们经常有这样的经验,一段时间不维护的代码或者别人的代码,突然拉回来看需要花费较长的时间,理解原来的思路,如果此时有个文档或者注释写的很好的话,可能花的时间会短一点,但是即便如此,很多调用关系也要反复确认才敢动手改动.下面是一断伪代码,描述过程编码方式: func A(){ B() C() } func B(){ do something D() } func C(){ do something } func D(){ do something } fun

流式计算（一）-Java8Stream

大约各位看官君多少也听说了Storm/Spark/Flink,这些都是大数据流式处理框架.如果一条手机组装流水线上不同的人做不同的事,有的装电池,有的装屏幕,直到最后完成,这就是典型的流式处理.如果手机组装是先全部装完电池,再交给装屏幕的组,直到完成,这就是旧式的集合式处理.今天,就来先说说JDK8中的流,虽然不是很个特新鲜的话题,但是一个很好的开始,因为——思想往往比细节重要! 准备: Idea2019.03/Gradle5.6.2/JDK11.0.4/Lambda 难度:新手--战士--老兵

JavaScript AJAX stream 流式显示

当使用AJAX进行信息交互的时候,如果服务器返回的信息比较大,那么相对于传送完成之后的统一显示,流式显示就比较友好了. 流式实现原理就是设置定时器,定时的查看AJAX对象的状态并更新内容,如果传送完成,就取消定时器. function ajax_stream(url,data,element) { var xmlHttp=null; if (window.XMLHttpRequest) {// code for IE7, Firefox, Opera, etc. xmlHttp=new X

Kafka+kylin——kylin2.5.0流式构建

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/a_drjiaoda/article/details/88290620 <一份详细的Kylin执行样例——基于kylin2.5.0>一文中,小厨介绍了如何使用kylin,今天开辟一个新路线,个人感觉随着时代的发展,数据实时分析会成为主力军,因为今天介绍一下Kafka+kylin,流式构建cube.kylin是从1.5版本开始,引入Str

流式处理新秀Flink原理与实践

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题.飞马网于3月13日晚,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本

xtrabackup备份原理及流式备份应用

目录 xtrabackup备份原理及流式备份应用 0. 参考文献 1. xtrabackup 安装 2. xtrabackup 备份和恢复原理 2.1 备份阶段(backup) 2.2 准备阶段(prepare) 2.3 恢复(copy-back 或move-back) 3. xtrabackup 流式备份应用 4. 总结 xtrabackup备份原理及流式备份应用 0. 参考文献序号文献 1 MariaDB/MySQL备份和恢复(三):xtrabackup用法和原理详述 2 MySQL ·

jdk8的stream流式计算的操作

jdk8之后增加了流式计算,现在根据学习了流式计算,并把过程记录下来: Person.java的bean package com.zhang.collectordemo; /** * @program: utilsdemo * @description: pojo的测试类 * @author: zhangyu * @create: 2019-06-18 13:51 */public class Person { private Integer id; private String name; p

JDK8新特性(二) 流式编程Stream

流式编程是1.8中的新特性,基于常用的四种函数式接口以及Lambda表达式对集合类数据进行类似流水线一般的操作流式编程分为大概三个步骤:获取流 → 操作流 → 返回操作结果流的获取方式这里先了解获取流的常用的两种方式,后面在进行流的操作集合中获取流众所周知Java中所有的集合都是Collection下的实现类,在Collection接口中就提供了获取流的方法: public class ApplicationMain { public static void main(String[]

CSS3与页面布局学习笔记（四）——页面布局大全(负边距、双飞翼、多栏、弹性、流式、瀑布流、响应式布局)

一.负边距与浮动布局 1.1.负边距所谓的负边距就是margin取负值的情况,如margin:-100px,margin:-100%.当一个元素与另一个元素margin取负值时将拉近距离.常见的功能如下: 1.1.1.向上移动当多个元素同时从标准流中脱离开来时,如果前一个元素的宽度为100%宽度,后面的元素通过负边距可以实现上移.当负的边距超过自身的宽度将上移,只要没有超过自身宽度就不会上移,示例如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> &

构建流式应用—RxJS详解[转]

目录常规方式实现搜索功能 RxJS · 流 Stream RxJS 实现原理简析观察者模式迭代器模式 RxJS 的观察者 + 迭代器模式 RxJS 基础实现 Observable Observer RxJS · Operators Operators ·入门一系列的 Operators 操作使用 RxJS 一步步实现搜索功能总结常规方式实现搜索做一个搜索功能在前端开发中其实并不陌生,一般的实现方式是:监听文本框的输入事件,将输入内容发送到后台,最终将后台返回的数据进行处理并展示成

关于瀑布流的布局原理分析（纯CSS瀑布流与JS瀑布流）

瀑布流又称瀑布流式布局,是比较流行的一种网站页面布局方式.即多行等宽元素排列,后面的元素依次添加到其后,等宽不等高,根据图片原比例缩放直至宽度达到我们的要求,依次按照规则放入指定位置. 为什么使用瀑布流瀑布流布局在我们现在的前端页面中经常会用的到,它可以有效的降低页面的复杂度,节省很多的空间,对于整个页面不需要太多的操作,只需要下拉就可以浏览用户需要看到的数据:并且,在当前这个APP至上的时代,瀑布流可以提供很好的用户体验,通过结合下拉刷新,上拉加载进行数据的懒加载等操作,对于用户的体验感来

流式计算（二）-Kafka Stream

前面说了Java8的流,这里还说流处理,既然是流,比如水流车流,肯定得有流的源头,源可以有多种,可以自建,也可以从应用端获取,今天就拿非常经典的Kafka做源头来说事,比如要来一套应用日志实时分析框架,或者是高并发实时流处理框架,正是Kafka的拿手好戏. 环境:Idea2019.03/Gradle6.0.1/JDK11.0.4/Lambda/RHEL8.0/VMWare15.5/Springboot2.2.1.RELEASE/Zookeeper3.5.5/Kafka2.3.1 难度:新手--战

Android流式布局实现

查看我的所有开源项目[开源实验室] 欢迎增加我的QQ群:[201055521],本博客client下载[请点击] 摘要新项目用到了一种全新布局----Android标签流式布局的功能,正好一直说给大家讲自己定义控件的实现,今天就为大家讲一种android流式布局的实现. 本文原创,转载请注明地址:http://blog.kymjs.com/ 正文在日常的app使用中,我们会在android 的app中看见热门标签等自己主动换行的流式布局,今天.我们就来看看怎样自己定义一个相似热门标签那样的流

golang自定义路由控制实现（二）-流式注册接口以及支持RESTFUL

先简单回顾一下在上一篇的文章中,上一篇我主要是结合了数组和Map完成路由映射,数组的大小为8,下标为0的代表Get方法,以此类推,而数组的值则是Map,键为URL,值则是我们编写对应的接口.但是上篇的设计仍存在着不足,主要是无法很好的面向RESTFUL设计,同时,我希望还能够希望一个功能,类似于SpringMVC中,可以将@Controller作用于类上,代表着该类下所有接口的一个起始路径.因此,本篇文章主要是讲解如何实现以上提到的两个功能.即面向RESTFUL以及流式注册接口.下面先看

RecyclerFlexboxLayoutManagerDemo【使用FlexboxLayoutManager实现流式布局】

版权声明:本文为HaiyuKing原创文章,转载请注明出处! 前言 FlexboxLayout是一个Google 开源的库项目,它将CSS Flexible Box Layout Module的类似功能引入Android. 这里只记录FlexboxLayoutManager搭配RecyclerView实现流式布局的实现方式,至于FlexboxLayout的独立使用以及相关资料,请阅读<参考资料>. 效果图代码分析将FlexboxLayoutManager理解为RecyclerView的一

Java8 新特性之流式数据处理

一. 流式处理简介在我接触到java8流式处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多,通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于流式处理可以在一行中实现.比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数,并将其封装成为一个新的List返回,那么在java8之前,我们需要通过如下代码实现: List<Integer> evens = new ArrayList<>(); for (final Integer num : nums) { if (num % 2 ==

Apple公司Darwin流式服务器源代码分析

当前,伴随着Internet的飞速发展,计算机网络已经进入到每一个普通人的家庭.在这个过程中,一个值得我们关注的现象是:Internet中存储和传输内容的构成已经发生了本质的改变,从传统的基于文本或少量图像的主页变为大容量.富信息量的流式媒体信息.一份早在1998年提交的研究报告就曾指出,流式媒体统治Internet的潮流是不可抗拒的,该报告估计到2003年,存储在网络服务器上的内容超过50%的将是流式媒体信息.但今天看来,这个估计还是有些保守了.所谓的流式媒体简单的讲就是指人们通过网络实时的收

Others-阿里专家强琦：流式计算的系统设计和实现

阿里专家强琦:流式计算的系统设计和实现更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲,本文主要从增量计算和流式计算开始谈起,然后讲解了与批量计算的区别,重点对典型系统技术概要进行了分析,包括Storm.Kinesis.MillWheel,接着介绍了核心技术.消息机制以及StreamSQL等,一起来了解下吧. 增量计算和流式计算流式计算流计算对于时效性要求比较严格,实时计算就是对计算

大数据学习：storm流式计算

Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm适用的场景: 1.Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中. 2.由于Storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用. 那么下面就对大数据学习思路里的strom流式计算进行简单分解,了解一下在学习大数据中应该了解哪些流式计算的知识. 1.redis缓存系统大纲学习内容:Redis的特点.安装如何使用命令客户端,redis的字符串类型.

Storm：分布式流式计算框架

Storm是一个分布式的.高容错的实时计算系统.Storm适用的场景: Storm可以用来用来处理源源不断的消息,并将处理之后的结果保存到持久化介质中. 由于Storm的处理组件都是分布式的,而且处理延迟都极低,所以可以Storm可以做为一个通用的分布式RPC框架来使用.(实时计算?) Storm集群架构 Storm集群采用主从架构方式,主节点是Nimbus,从节点是Supervisor,有关调度相关的信息存储到ZooKeeper集群中,架构如下图所示 Nimbus:Storm集群的Master

巴特西