Stream数据流(Collection接口扩充)

　　从JDK1.8发行的时候实际上就是世界上大数据兴起的时候，在整个大数据开发里面有一个最经典的模型就是：MapReduce 实际上这属于数据的两个操作阶段：

　　　　Map：处理数据库。

　　　　Reduce：分析数据。

　　而在类集里面由于其本身的作用也可以进行大量数据的存储，所有就顺其自然的产生了MapReduce的操作，而这些操作通过Stream数据流来完成了。

Collection接口改进

　　现在的Collection接口里面除了定义有一些抽象方法之外，也提供有一些普通方法，下面来观察这样的一个方法，下面观察这样的一个方法：

　　　　forEach()输出支持：default void forEach(Consumer<? super T> action)

　　　　取得Stream数据流对象：public default Stream<E> stream();

package cn.Tony.demo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class TestDemo{
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        List<String> all=new ArrayList<String>();
        all.add("java");
        all.add("python");
        all.add("javascript");
        all.add("jsp");
        all.forEach(System.out::println);
    }
}   

　　这种只是进行一个现实，如果需要进更复杂的处理，还是使用Iterator比较容易一些

　　但是在Collection接口里面提供有一个重要的Stream()方法，这个方法才是JDK1.8中数据操作的关键，

package cn.Tony.demo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;

public class TestDemo{
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        List<String> all=new ArrayList<String>();
        all.add("java");
        all.add("python");
        all.add("javascript");
        all.add("jsp");
        Stream<String> stream=all.stream();
        System.out.println(stream.count());
    }
}   

　　将集合的数据交给了Stream流之后就相当于这些数据一个一个进行处理，而count()方法是做了一个数据的统计，整个流程还是出现了遍历的操作。

Stream 基本操作

　　在之前使用的count()方法是针对于数据量做了一个统计的操作，除了这些之外，也可以进行数据的过滤。例如：满足于某些条件的内容才允许做数量通计。

范例：通计数据过滤

package cn.Tony.demo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Stream;

public class TestDemo{
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        List<String> all=new ArrayList<String>();
        all.add("java");
        all.add("python");
        all.add("javascript");
        all.add("jsp");
        Stream<String> stream=all.stream();
        //统计这些数据里面带有java的内容个数
        System.out.println(stream.filter((e) ->e.contains("java")).count());
    }
}   

　　现在我不想要这些数据的个数，我希望得到具体那些数据通过了筛选，那么就可以使用一个收集器来完成。

package cn.Tony.demo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class TestDemo{
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        List<String> all=new ArrayList<String>();
        all.add("java");
        all.add("python");
        all.add("javascript");
        all.add("jsp");
        Stream<String> stream=all.stream();
        //统计这些数据里面带有java的内容个数
        System.out.println(stream.filter((e) ->e.contains("java"))
                .collect(Collectors.toList()));//个数
    }
}   

 　　收集完的数据你依然属于List集合，所以可以直接使用List进行接收。

　　　　在Stream里面接口里面重点有两个操作方法:

　　　　　　取出最大内容：Stream<T> limit(long maxSize)

　　　　　　跳过的数据量：Stream<T> skip(long n) 

package cn.Tony.demo;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.stream.Stream;

public class TestDemo{
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        List<String> all=new ArrayList<String>();
        all.add("1.java");
        all.add("2.python");
        all.add("3.javascript");
        all.add("4.jsp");
        all.add("5.redis");
        all.add("6.nginx");
        all.add("7.sso");
        Stream<String> stream=all.stream();
        //统计这些数据里面带有java的内容个数
        List<String> list=stream.skip(5).limit(2)
                .map((s)->s.toUpperCase())
                .collect(Collectors.toList());//把收集器结果给了List集合
        System.out.println(list);
    }
}   

 　　如果要进行分页的操作形式处理。而且使用map()函数还可以进行一些简单的数据操作

MapReduce模型

　　MapReduce是整个Stream核心所在。可以这么说，之前的所有操作都只是做了一个MapReduce衬托 对于Mapreduce操作主要有两个阶段组成：

　　　　map():指的是针对于数据进行先期的操作处理 例如：做一些简单的数学运算，

　　　　reduce():是进行数据的统计分析。

范例：编写一个简单的数据统计操作 

 

class Order{
    private String title;
    private double price;
    private int amount;
    public Order(String title, double price, int amount) {
        super();
        this.title = title;
        this.price = price;
        this.amount = amount;
    }
    public String getTitle() {
        return title;
    }
    public void setTitle(String title) {
        this.title = title;
    }
    public double getPrice() {
        return price;
    }
    public void setPrice(double price) {
        this.price = price;
    }
    public int getAmount() {
        return amount;
    }
    public void setAmount(int amount) {
        this.amount = amount;
    }
    
}

 　　随后在List集和里面保存这些订单的信息，肯定会有多个订单的信息存在。