flatMap 第5页

Java基础之Java8中map和flatMap的使用

Java基础之Java8中map和flatMap的使用一、介绍首先，看下map和flatMap的官方文档说明mapflatMap其实单纯的看api说明还是比较抽象，下面我将以几个实战例子来帮助我们理解。

web15286201346·2023-10-20 11:40

Java8中map与flatMap用法

原文链接：Java8中map与flatMap用法–编程屋目录1概述2map与flatMap3常用写法1概述Java8中一些新特性在平时工作中经常会用到，但有时候总感觉不是很熟练，今天特意将这个Java8

想养一只萨摩耶～·2023-10-20 11:39

Java8新特性 - Stream - 24 - Stream的map与flatMap方法的区别

0.前言各位看官，本片文章中的文字描述部分是核心,务必通读后再去看代码，否则可能有些吃力1.方法描述1.1mapStreammap(Functionmapper);【功能说明】：返回一个包含【给定功能处理结果】的Stream对象。【举例说明1】：输入一个字符串“a”，功能方法中将字符串添加了前缀“perfix_”,则返回的Stream对象中的元素为：【字符串：“perfix_a”】;【举例说明2】

NorthCastle·2023-10-20 11:09

java stream 中 map() 和 flatMap() 的区别

接口定义map:Streammap(Functionmapper);flatMap：StreamflatMap(Function>mapper);通过接口定义可以看出，区别主要有以下两点：map的mapper

jiutianmuzi·2023-10-20 11:36

java stream map 和 flatMap 区别

结论：区别在与返回类型不同，map返回泛型R，flatMap返回流。

JJC001·2023-10-20 11:06

java8Stream map和flatmap的区别

map和flatmap的区别map只是一维1对1的映射而flatmap可以将一个2维的集合映射成一个一维,相当于他映射的深度比map深了一层,所以名称上就把map加了个flat叫flatmapflatMap

SkydivingWang·2023-10-20 11:05

Java 8中的map和flatMap方法的区别

今天的内容关于map和flatmap。大家在java8中肯定map用过flatmap用的很少。这里通过例子讲解关于他们之间的区别。

tony4geek·2023-10-20 11:04

Flink学习之旅：（四）Flink转换算子（Transformation）

1.基本转换算子基本转换算子说明映射（map）将数据流中的数据进行转换，形成新的数据流过滤（filter）将数据流中的数据根据条件过滤扁平映射（flatMap）将数据流中的整体（如：集合）拆分成个体使用

只爱大锅饭·2023-10-20 03:58

【API篇】三、Flink转换算子API

文章目录0、demo数据1、基本转换算子：映射map2、基本转换算子：过滤filter3、基本转换算子：扁平映射flatMap4、聚合算子：按键分区keyBy5、聚合算子：简单聚合sum/min/max

-代号9527·2023-10-20 01:19

数组扁平化方法

Infinity，可展开任意深度的嵌套数组vararr4=[1,2,[3,4,[5,6,[7,8,[9,10]]]]];arr4.flat(Infinity);//[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]区分：flatMap

老衲不生气·2023-10-19 10:39

大数据之spark_spark sql的自定义函数

用户自定义函数UDF:输入一行返回一行UDTF:输入一行返回多行,类似于flatmapUDAF:输入多行返回一行,类似于聚合函数用户自定义UDF函数UDF案例11.在sql语句中根据ip查询省市地址packagecom.doit.spark.day11importcom.doit.spark.day11

普罗米修斯之火·2023-10-19 04:57

【Flink】转换算子 flatMap

一、实体类@DatapublicclassEvent{publicStringuser;publicStringurl;publicLongtimestamp;publicEvent(Stringuser,Stringurl,Longtimestamp){this.user=user;this.url=url;this.timestamp=timestamp;}}二、自定义数据源模拟流式数据pub

没有BUG就是最大的BUG·2023-10-18 21:51

三、Flink常用的转换算子

Flink常用转换算子常用转换算子类型一、基本转换算子1、map2、filter3、flatMap二、键控流转换算子1、keyBy：分组聚合，类似spark的groupByKey算子，将相同的key存到同一个分区中

末名赶上·2023-10-18 21:20

Flink转换算子

文章目录映射（map）过滤（filter）扁平映射（flatMap）聚合算子（Aggregation）按键分区（keyBy）+简单聚合归约聚合（reduce）用户自定义函数（UDF）函数类匿名函数（Lambda

未来影子·2023-10-18 21:15

【2】flink数据流转换算子

【README】本文记录了flink对数据的转换操作，包括基本转换，map，flatMap，filter；滚动聚合（minminBymaxmaxBysum）；规约聚合-reduce；分流；connect

PacosonSWJTU·2023-10-18 21:41

Flink 基本转换算子（Transformation） Map Filter FlatMap

自定义源算子importorg.apache.flink.streaming.api.functions.source.SourceFunctionimportjava.util.Calendarimportscala.util.Random/***DATE:2022/10/40:03*AUTHOR：GX*/caseclassEvent(user:String,url:String,timesta

BigData_001_Lz·2023-10-18 21:40

Flink之转换算子Transformation

转换算子Transformation概述基本转换算子映射Map扁平映射flatMap过滤Filter聚合算子按键分区keyBy归约聚合reduce简单聚合sum、min、max、minBy、maxBy物理分区算子随机分配轮询分配重缩放广播全局分区自定义分区分流操作

CodeDevMaster·2023-10-18 21:37

Java8中Stream流的常用姿势

1Stream概述2Stream的创建3Stream的使用3.1遍历/匹配（foreach/find/match）3.2筛选（filter）3.3聚合（max/min/count)3.4映射(map/flatMap

Java技术债务·2023-10-18 17:42

WEB前端安全自查和加固

现代前端开发依赖node作为打包、构建和依赖管理平台，最近一次安全问题就是npm仓库中的event-stream包多了一个flatmap-stream依赖，而这个依赖项正在窃取开发者的数字货币。

ThoughtWorks·2023-10-18 15:06

JAVA8新特性-Stream

文章目录Stream流式数据操作中间操作filtermappeekflatMap最终操作（结束操作）maxreducecollecttoList生成指定的List类型toMapKey冲突生成指定的Map

柳风123·2023-10-18 00:21

Java8的新特性之Stream流

文章目录从外部迭代到内部迭代Stream简介特性Stream流的创建执行顺序执行效率与steream执行链顺序的关系常用的流操作collect()map()filter()flatmap()max()和

Franco_Z·2023-10-18 00:20

Java8新特性之Stream--Stream方法

Stream方法Stream主要有以下几种方法：遍历/匹配（foreach/find/match）筛选（filter）聚合（max/min/count)映射(map/flatMap)归约(reduce)

阳光下的米雪·2023-10-18 00:17

十二、Flink自定义 FlatMap 方法

1、概述1）作用flatMap是将数据先map在打平，输入一个元素，可以输出0到多个元素2）使用1.匿名内部类2.lambda表达式3.实现FlatMapFunction接口4.继承RichFlatMapFunction2

猫猫爱吃小鱼粮·2023-10-17 22:16

Spark常用算子

转换算子value类型算子名称作用Map映射a->bflatMap扁平化[[a,b],[c,d]]->[a,b,c,d]，二维变一维groupBy分组[1,2,3,4]->[[1,3],[2,4]]，一维变二维

十七✧ᐦ̤·2023-10-17 19:46

Java 8 Stream高级操作

我们深入研究更复杂的操作collect，flatMap，reduce。

qianmoQ·2023-10-17 11:20

kotlin学习笔记——常见高阶函数(map、flatMap、fold、reduce、joinToString、filter、takeWhile)

中每个元素转换成新的元素,并添加到一个新的List中,最后将新List返回arrayOf(1,2,3).map{i:Int->i*10}.forEach(::println)/***打印输出*10*20*30*/2.flatMap

崔兴旺·2023-10-16 17:41

Kotlin之常用高阶函数

常用高阶函数1、变换函数map2、变换函数flatMap3、过滤函数filter4、合并函数zip5、压缩reduce6、折叠函数fold7、全部代码1、变换函数map从Kotlin源码可知map函数就是对

键盘書生·2023-10-16 17:40

Java8实战[第5章]使用流、筛选和切片filter、map、skip、limit、findFirst、findAny、noneMatch、anyMatch、reduce、distinct

你可以使用map和flatMap提取或转换流中的元素。你可以使用findFirst和findAny方法查找流中的元素。

China渔火·2023-10-16 12:56

Spark---数据计算

flatmap算子：#flatmap算子:对rdd执行map操作,然后进行解除嵌套操作frompysparkimportSparkConf,SparkContextconf=SparkConf().setMaster

velpro_!·2023-10-16 06:31

尚硅谷Flink（二）DStream API

编辑执行环境创建执行环境执行模式触发程序执行源算子准备基础类型从集合中读取数据从文件读取数据从Socket读取数据从Kafka读取数据（没学过）从数据生成器读取数据Flink支持的数据类型转换算子基本转换算子mapflatMapfilter

Int mian[]·2023-10-15 22:21

Java8 新特性之Stream（二）-- Stream的中间操作

目录1.filter(Predicate)2.map(Function)3.flatMap(Function)4.distinct()5.sorted([Comparator])6.limit(n)7.

普雅^0^雷蒙达·2023-10-15 20:08

apply 和 process方法的区别

自定义延迟数据packagecom.baiimportcom.bai.wartermarkTest.MySourceimportorg.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunctionimpo

BigData-0·2023-10-15 13:30

java8 stream flatMap 笔记

importjava.util.Arrays;importjava.util.List;importjava.util.stream.Collectors;importlombok.Data;publicclassFlatMap

伤脑脑·2023-10-15 01:40

ES6中flat()，flatMap()使用方法

实际应用：1.代替filter+map的连用例：现有一组数据，只展示days>=30的数据，且work为1设置color:“#ffffff”,work:0设置color:“#ff0000”:constdataList=[{days:31,name:"占位文字31",work:0},{days:30,name:"占位文字30",work:1},{days:29,name:"占位文字29",work:

刘大爷_17·2023-10-14 15:56

Spark 名词解释

他与理想国·2023-10-14 00:07

spark中使用flatmap报错：TypeError: ‘int‘ object is not subscriptable

frompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","apple1012")rdd=sc.parallelize([[1,2],3,[7,5,6]])rdd1=rdd.flatMap

电光火石尔·2023-10-13 14:19

Stream详解

目录一、简介几个关键概念StreamAPI的特点创建Stream流的几种方式二、简单示例三、典型接口详解3.1Stream的生成3.2forEach()方法3.3map()方法3.4flatMap()方法

明快de玄米61·2023-10-12 13:21

Flink使用lambda表达式报错：InvalidTypesException：could not be determined automatically, due to type erasure.

在写Flink程序的时候（以最简单的WordCount案例为例），有时会使用Lambda表达式来简化，如下边程序中的flatMap算子和Map算子处，都是用了Lambda表达式来简写：publicstaticvoidmain

Aimo_Hassa·2023-10-11 12:56

Stream 流式编程创建及其常用操作方法

目录Stream对象如何创建Stream常用的操作方法1.过滤（Filter）2.映射（Map）3.扁平映射（FlatMap）4.截断（Limit）5.跳过（Skip）6.排序（Sorted）7.去重（

墨子白·2023-10-11 00:50

数组&字符串方法

数组方法concat()copyWithin()entries()every()fill()filter()find()findIndex()findLastIndex()flat()flatMap()

Fy哥·2023-10-10 22:43

Stream

文章目录1.概述2.创建3.使用案例使用的员工类3.1遍历/匹配（foreach/find/match）3.2筛选（filter）3.3聚合（max/min/count）3.4映射(map/flatMap

李林楠·2023-10-10 15:37

swiftrx 操作符

funcflapmap(){letresult=text_field.rx.text.orEmpty.flatMap{[weakself](text)->Observableinreturn(self?

纱云·2023-10-10 02:49

Android中的RxJava入门及常用操作符

4.3订阅（Subscribe）4.4Dispose5.操作符5.1操作符类型5.2just操作符5.2链式调用5.3fromArray操作符5.4fromIterable操作符5.5map操作符5.6flatMap

Mr YiRan·2023-10-08 05:41

Kotlin学习笔记(五)-常见高阶函数

筛选、数据转换等),返回一个新的数据集合例子：vallist=listOf(2,8,4,5,9,7)//Kotlin写法等价于newList的转化valnewList1=list.map{it*3+2}flatmap

g小志·2023-10-04 18:27

flatMap 与 Map

首先看看官方对于flatMap的定义：TransformtheitemsemittedbyanObservableintoObservables,thenflattentheemissionsfromthoseintoasingleObservable

kled_net·2023-10-04 18:07

Python大数据之PySpark(五)RDD详解

RDD依靠于依赖关系dependencyrelationshipreduceByKeyRDD-----mapRDD-----flatMapRDD另外缓存，

Maynor996·2023-10-04 08:12

Swift高阶函数之数组操作

将多个数组合成一个数组letarray=[[1,2,4,],[3,5],[565,33]]//letarrayMap=array.map{$0}letarrayFlat=[[123,123],[444]].flatMap

歌手的剑·2023-10-02 14:52

【Java 8】优雅的解决空指针NullPointerException —— Optional API的详解与使用示例

1.map方法2.flatMap方法五、如何获取Optional对象和设置默认值？

vilavin·2023-09-28 21:59

【flink】flink实现wordCount(java)

一、wordCount1、有界wordCount代码如下（示例）：importorg.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;impo

叁滴水·2023-09-28 11:09

flink 一个简单的wordcount

packagecom.jackray.soullan.flink;importorg.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;importorg.apache.flink.api.java.ExecutionEnvironment

编码的三叔·2023-09-28 11:36

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