我有一个类Model具有以下签名:classModel{privateStringstringA;privateStringstringB;publicModel(StringstringA,StringstringB){this.stringA=stringA;this.stringB=stringB;}publicStringgetStringA(){returnstringA;}publicStringgetStringB(){returnstringB;}}我想映射一个List到List在单个流中同时包含stringA和stringBListstrings=models.str

我有一个如下所示的对象classMyObject{Stringtype;ListsubTypes;}给定一个MyObject列表，是否可以使用Java8流来过滤类型和子类型？目前为止myObjects.stream().filter(t->t.getType().equals(someotherType).collect(Collections.toList());但在此范围内，我还希望对每个子类型进行另一个过滤器，以过滤特定子类型上的那些。我不知道该怎么做。一个例子是myObject{type:A,subTypes[{X,Y,Z}]}myObject{type:B,subTypes[

我正在尝试通过AWSElasticBeanstalk启动springboot.jar。一切正常，配置文件为“默认”。有谁知道如何为javaElasticBeanstalk应用程序(不是tomcat)设置Activity配置文件(spring.profiles.active)。我总是收到“没有Activity配置文件集，回退到默认配置文件:默认”。有没有办法直接设置虚拟机选项？我已经在AWS管理控制台中设置了“spring.profiles.active”环境属性，但它不起作用。谢谢和最好的问候亚历克斯 最佳答案 设置为环境变量与命令

情况是这样的:我需要在某些日期登记人们的投票。简而言之，提出一个日期，然后人们投票选出他们想要的日期。数据结构如下:privateHashMap>votes;一票是:publicclassVote{privateStringname;privateVoteTypevote;publicVote(Stringname,VoteTypevote){super();this.name=name;this.vote=vote;}}其中VoteType只是一个枚举:publicenumVoteType{YES,NO,MAYBE}现在我已经制作了一个流，返回可用性的票数(VoteType):pub

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我有一个包含2个对象的数组列表:List其中object[0]是一个整数，object[1]是一个字符串。如何流式传输列表并对每个对象应用不同的函数？因此，结果将是一个数组:result[0]=multiplicationofallobject[0]result[1]=concatenationofallobject[1] 最佳答案 您可以使用reduce()实现此目的:publicvoidtestStacko(){Listlist=newArrayList();list.add(newObject[]{1,"foo"});list

使用JavaStream时，映射后有时会出现空值。目前，当需要省略这些值时，我使用:.stream()..filter(element->element!=null).为了更实用的样式，可以快速编写一个小的辅助方法:publicstaticbooleannonNull(Tentity){returnentity!=null;}这样您就可以使用方法引用来代替:.stream()..filter(Elements::nonNull).我找不到这样的jdk方法，尽管我怀疑他们已经包含了一个。这里有不同的方法吗？还是他们出于某种原因忽略了这一点？ 最佳答案

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我想使用Spark(1.6.2)Streaming从Kafka(代理v0.10.2.1)中的主题接收消息。我正在使用Receiver方法。代码如下:publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{SparkConfsparkConf=newSparkConf().setAppName("SimpleStreamingApp");JavaStreamingContextjavaStreamingContext=newJavaStreamingContext(sparkConf,newDuration(5000));//MaptopicM

备注：By远方时光原创，可转载，open合作微信公众号：大数据左右手背景：做流批一体，湖仓一体的大数据架构，常见的做法就是数据源->sparkStreaming->ODS（数据湖）->sparkstreaming->DWD（数据湖）->...那么数据源->sparkStreaming->ODS，以这段为例，在数据源通过sparkstructuredstreaming写入ODS在数据湖（DeltaLake)落盘时候必然会产生很多小文件目的：为了在批处理spark-sql运行更快，也避免因为小文件而导致报错影响：WARNING:Failedtoconnectto/172.16.xx.xx:9866