java streamcopy_我可以在Java 8中复制Stream吗?

博客介绍了在jOOλ开源库中实现的流复制方法duplicate()。该方法可将一个流复制为两个,内部用LinkedList缓冲区存储消耗的值。还给出了算法实现代码,以及使用该方法进行流处理的完整单行示例,展示了如何对复制后的流进行过滤操作。

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Lukas Eder..

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如果你正在缓冲你在一个副本中消耗的元素,但在另一个副本中却没有.

我们duplicate()在jOOλ中实现了一个流方法,这是一个我们创建的开源库,用于改进jOOQ的集成测试.基本上,你可以写:

Tuple2, Seq> desired_streams = Seq.seq(

IntStream.range(1, 100).filter(n -> n % 2 == 0).boxed()

).duplicate();

(注意:我们目前需要打包流,因为我们尚未实现IntSeq)

在内部,有一个LinkedList缓冲区存储从一个流中消耗但从另一个流中消耗的所有值.如果您的两个流以相同的速率消耗,那么这可能是有效的.

以下是算法的工作原理:

static Tuple2, Seq> duplicate(Stream stream) {

final LinkedList gap = new LinkedList<>();

final Iterator it = stream.iterator();

@SuppressWarnings("unchecked")

final Iterator[] ahead = new Iterator[] { null };

class Duplicate implements Iterator {

@Override

public boolean hasNext() {

if (ahead[0] == null || ahead[0] == this)

return it.hasNext();

return !gap.isEmpty();

}

@Override

public T next() {

if (ahead[0] == null)

ahead[0] = this;

if (ahead[0] == this) {

T value = it.next();

gap.offer(value);

return value;

}

return gap.poll();

}

}

return tuple(seq(new Duplicate()), seq(new Duplicate()));

}

事实上,使用jOOλ,你将能够像这样写一个完整的单行:

Tuple2, Seq> desired_streams = Seq.seq(

IntStream.range(1, 100).filter(n -> n % 2 == 0).boxed()

).duplicate()

.map1(s -> s.filter(n -> n % 7 == 0))

.map2(s -> s.filter(n -> n % 5 == 0));

// This will yield 14, 28, 42, 56...

desired_streams.v1.forEach(System.out::println)

// This will yield 10, 20, 30, 40...

desired_streams.v2.forEach(System.out::println);

<think>好的,我现在要处理用户关于Hive数据仓库基本概念的查询。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,确保回答准确。 用户引用了四个来源,其中引用[1]提到Hive是基于Hadoop的开源分布式数据仓库,用于处理结构化数据。引用[2]强调Hive将结构化文件映射为表,支持类SQL查询。引用[3]涉及版本和环境配置,可能对基本概念帮助不大,但需注意Hive与Hadoop的关联。引用[4]区分操作型数据库和数据仓库,指出数据仓库按主题组织数据,这对解释Hive的设计理念很重要。 用户的问题聚焦于基本概念,所以需要涵盖定义、核心功能、架构组成、数据模型和特点。需要将引用中的关键点整合进去,比如Hive的SQL接口、HDFS存储、主题域组织等。同时,要确保使用正确的中文术语和LaTeX格式,比如技术术语如HDFS、ETL等可能需要用$符号包裹。 接下来,结构要清晰,分点回答。每个部分需简明扼要,例如定义部分直接说明Hive是什么,核心功能部分介绍SQL映射和计算引擎。架构部分需要提到元数据存储、驱动程序和Hadoop组件。数据模型要解释数据库、表、分区等概念。最后,特点部分强调易用性、扩展性和适用场景。 还要生成相关问题,考虑用户可能的后续需求,比如架构深入、与传统数据库对比、应用场景等。确保问题与基本概念相关,帮助用户进一步学习。 需要检查LaTeX是否正确,比如技术词汇是否用$包裹,独立公式是否用$$,但根据用户问题,可能数学公式不多,但变量如HDFS、ETL等可能需要处理。例如,HDFS应写成$HDFS$,ETL写成$ETL$,确保符合格式要求。 最后,确保引用标识正确添加到对应的内容末尾,例如提到数据仓库主题时引用[^4],Hive定义时引用[^1][^2]。避免遗漏引用来源,同时保持语句流畅,引用标识自然放置。 现在组织内容,确保每个部分引用正确,语言简洁,符合用户要求的格式和结构。</think>### Hive数据仓库基本概念解析 #### 一、定义与定位 Hive是基于$Hadoop$生态的开源**分布式数据仓库工具**,主要用于处理存储在$HDFS$(Hadoop分布式文件系统)中的结构化数据。其核心功能是将数据文件映射为类似关系型数据库的表结构,并提供类$SQL$(HiveQL)的查询能力[^1][^2]。 #### 二、核心组成与架构 1. **元数据存储** Hive通过$Metastore$(元数据存储)管理表结构、字段类型等信息,默认使用嵌入式$Derby$数据库,但生产环境通常配置$MySQL$等外部数据库[^3]。 2. **计算引擎** 依赖$MapReduce$、$Tez$或$Spark$执行底层计算,用户无需编写复杂代码,通过$SQL$即可完成数据分析。 3. **数据存储** 数据实际存储在$HDFS$中,支持多种文件格式(如$ORC$、$Parquet$),通过分区($Partition$)和分桶($Bucket$)优化查询性能。 #### 三、数据模型特性 1. **主题域组织** 数据按业务主题(如用户行为、商品交易)而非事务流程组织,例如电商场景会围绕“商品推荐”构建主题域[^4]。 2. **层级结构** 包含数据库($Database$)→表($Table$)→分区($Partition$)→分桶($Bucket$)四级结构,支持数据隔离和高效查询。 #### 四、核心特点 1. **易用性** 通过$SQL$语法降低大数据处理门槛,例如: ```sql SELECT user_id, COUNT(*) FROM orders GROUP BY user_id; ``` 2. **扩展性** 可横向扩展至数千节点,处理$PB$级数据。 3. **批处理导向** 适合离线分析场景,延迟通常在分钟级,与实时计算框架(如$Flink$)形成互补。
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