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[
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
我打算写一个序列生成器，它将被使用在发布期间在我的REST资源实现类中生成唯一身份。由于每个发布请求都由单独的线程处理，我使变量volatile和方法同步。我没有选择使用序列或其他东西传统的RDBMS提供。publicclassSequenceGen{volatilestaticintn=0;publicsynchronizedintnextNum(){returnn++;}}这是我目前所拥有的，并计划创建一个变量我的REST实现中的SequenceGen。我的实际问题是它在什么地方坏了？我测试了两个线程，但我没有看到任何重复的值。 最佳答案
有谁知道我如何在hibernate中做同样的事情:session.getIdentifier(instance);使用JPA？EntityManager有一个contains方法，仅此而已!我正在编写一些代码，充当session中存储的实体和数据之间的转换器(因此不是存储序列化对象，而是仅存储类名和ID)。 最佳答案 在JPA2.0中你可以写em.getEntityManagerFactory().getPersistenceUnitUtil().getIdentifier(instance);
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
我正在实现一个JSONAPI，供Ember-DataREST适配器使用。Ember-DataREST适配器需要返回的JSON遵循以下格式:http://jsonapi.org/format/Ember-Data文档:http://emberjs.com/guides/models/the-rest-adapter/#toc_json-conventions我知道如何返回JSON，比如说，使用SpringMVC3.2/Jackson，这不是问题。但是，JSON格式必须符合jsonapi.org中指定的格式。如果您在谷歌上搜索“emberdatatastypieadapter”(抱歉，没有
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
这似乎经常出现，但我用谷歌搜索无济于事。假设您有一个Hibernate实体User。您的数据库中有一个ID为1的User。您有两个线程在运行，A和B。它们执行以下操作:A获取用户1并关闭其SessionB获取用户1并删除它A更改用户1的字段A得到一个新的Session并合并的用户1我所有的测试都表明merge试图在数据库中找到用户1(显然不能)，因此它插入了一个ID为2的新用户。另一方面，我的期望是Hibernate会发现被合并的用户不是新用户(因为它有一个ID)。它会尝试在数据库中找到用户，这会失败，因此它不会尝试插入或更新。理想情况下，它会抛出某种并发异常。请注意，我正在通过@Ve
