小小千想和您聊一聊

当前位置: 首页> 视频教程> JAVA8新特性之集合的流式操作

JAVA8新特性之集合的流式操作高级

   评分9.4

21节课

11742人已学

下载本章视频你能学到什么?

本节课可以了解什么是流式操作,了解后续课程中需要用到的数据,以及集合流对象的获取,掌握使用collect将流中的数据提取出来,掌握reduce的思想,以及reduce方法的实际应用,掌握获取流中的最大值和最小值,掌握anyMatch、allMatch和noneMatch的使用等。

千锋大数据官方①群(857910996)——猛戳进入


课程介绍

本课程全方面的介绍对集合流式操作,数据准备,collect方法的使用,reduce方法的使用,max和min方法的使用,matching匹配操作,count方法使用,forEach方法的使用等。

章节目录

第1节 好程序员简介 第12节 好程序员节 中间操作sorted
第2节 好程序员节 数据准备与流的获取 第13节 好程序员节 中间操作skip&limit
第3节 好程序员节 最终操作collect 第14节 好程序员节 中间操作map
第4节 好程序员节 最终操作reduce 第15节 好程序员节 综合练习
第5节 好程序员节 最终操作max&min 第16节 好程序员节 并行流
第6节 好程序员节 最终操作Matching 第17节 好程序员节 findAny&findFirst
第7节 好程序员节 最终操作count 第18节 好程序员节 flatMap
第8节 好程序员节 最终操作forEach 第19节 好程序员节 Collectors工具类1 maxBy,minBy
第9节 好程序员节 最终操作注意事项 第20节 好程序员节 Collectors工具类2 joining
第10节 好程序员节 中间操作filter 第21节 好程序员节 Collectors工具类3 映射统计
11 好程序员节 中间操作distinct

  • 第1章 - JAVA8新特性之集合的流式操作

    • 第1节 - 好程序员_集合流式操作_集合流式操作简介

      点击播放
    • 第2节 - 好程序员_集合流式操作_数据准备与流的获取

      点击播放
    • 第3节 - 好程序员_集合流式操作_最终操作collect

      点击播放
    • 第4节 - 好程序员_集合流式操作_最终操作reduce

      点击播放
    • 第5节 - 好程序员_集合流式操作_最终操作max&min

      点击播放
    • 第6节 - 好程序员_集合流式操作_最终操作Matching

      点击播放
    • 第7节 - 好程序员_集合流式操作_最终操作count

      点击播放
    • 第8节 - 好程序员_集合流式操作_最终操作forEach

      点击播放
    • 第9节 - 好程序员_集合流式操作_最终操作注意事项

      点击播放
    • 第10节 - 好程序员_集合流式操作_中间操作filter

      点击播放
    • 第11节 - 好程序员_集合流式操作_中间操作distinct

      点击播放
    • 第12节 - 好程序员_集合流式操作_中间操作sorted

      点击播放
    • 第13节 - 好程序员_集合流式操作_中间操作skip&limit

      点击播放
    • 第14节 - 好程序员_集合流式操作_中间操作map

      点击播放
    • 第15节 - 好程序员_集合流式操作_综合练习

      点击播放
    • 第16节 - 好程序员_集合流式操作_并行流

      点击播放
    • 第17节 - 好程序员_集合流式操作_findAny&findFirst

      点击播放
    • 第18节 - 好程序员_集合流式操作_flatMap

      点击播放
    • 第19节 - 好程序员_集合流式操作_Collectors工具类1_maxBy,minBy

      点击播放
    • 第20节 - 好程序员_集合流式操作_Collectors工具类2_joining

      点击播放
    • 第21节 - 好程序员_集合流式操作_Collectors工具类3_映射统计

      点击播放
  • Hive分区和分桶

    当单个表数据量越来越大的时候,hive查询通常会全表扫描,这将会浪费我们不关心数据的扫描,浪费大量时间。从而hive引出分区概念partition

    231
  • 大数据编程之UDF函数

     UDF:user difine function,用户自定义函数,一对一。常用 udaf:user define aggregate function,用户自定义聚合函数,多对一。 udtf:user define table_generate function,用户自定义表生成函数,一对多。

    500
  • marpreduce快速入门

    mapreduce:分布式并行离线计算框架,是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架;Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上;

    237
  • 大数据之hive入门操作

     Apache Hive数据仓库软件可以使用SQL方便地阅读、编写和管理分布在分布式存储中的大型数据集。结构可以投射到已经存储的数据上。提供了一个命令行工具和JDBC驱动程序来将用户连接到Hive。

    502
  • 大数据编程hive内部函数

    大数据编程hive内部函数

    549
  • hive表的查询

    子查询是内嵌在另一个SQL 语句中的SELECT 语句。Hive 对子查询的支持很有限。它只允许子查询出现在SELECT 语句的FROM 子句中。Hive支持非相关子查询,这个子查询通过IN或EXISTS语法在WHERE子句中进行查询。Hive目前暂不支持相关子查询,相关子查询的执行依赖于外部查询的数据。

    527
  • hive的数据类型

    本质上是在hdfs上创建一个目录,使用comment加入数据库的描述信息,描述信息放在引号里。数据库的属性信息放在描述信息之后用with dbproperties 加入,属性信息放在括号内,属性名和属性值放在引号里,用等号连接有多条属性用逗号分隔。

    538
  • 大数据概念

    大数据:指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉,管理和处理的数据集合,是需要新模式才能具有更强大的决策力,洞察发现力和流程优化能力的海量,高增长率和多样化的信息资产

    865
  • HDFS基本概念

    源自于Google的GFS论文发表于2003年10月 HDFS是GFS克隆版 ,HDFS的全称是Hadoop Distributed File System易于扩展的分布式文件系统,运行在大量普通廉价机器上,提供容错机制,为大量用户提供性能不错的文件存取服务

    760
  • 大数据基础教程:TextFile分区问题

    获取分区的个数:rdd1.partitions.length,在spark-shell中没有指定分区的个数获取的是默认分区数,除了这个外parallelize方法可以使用,指定几个分区就会有几个分区出现

    1368

他们都在看