大家好，我是大圣。最近工作中使用Flink 状态比较多，但是遇到了各种各样的问题，比如应该什么时候使用KeyedState，什么时候应该使用Operator State，还有StateTTL过期的问题。趁着周末有时间，就把Flink 状态给总结一下。 Flink 状态初探熟悉Flink框架的小伙伴都知道Flink是一个实时流处理计算引擎，什么是流处理呢？我们来举个生活中的案例，大圣小时候在河边长大
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2024-06-12 15:35:40
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map & flatMap这两个函数经常被使用。它们有如下区别：map把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素个数相同的数组流。flatMapflat是扁平的意思。它把数组流中的每一个值，使用所提供的函数执行一遍，一一对应。得到元素相同的数组流。只不过，里面的元素也是一个子数组流。把这些子数组合并成一个数组以后，元素
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2021-12-01 14:56:04
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# 如何使用Java map和flatMap
## 简介
在Java中，map和flatMap是用来对集合中的元素进行操作的两种常用方法。在本文中，我将详细介绍这两种方法的使用方式，并通过示例代码来帮助你了解如何实现它们。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 输入数据集合
输入数据集合 --> 使用map
使用map -
原创
2024-04-28 05:59:34
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区别这两个在本质上是一样的，都是 map 操作，即对流形式的传入数据进行处理返回一个数据。但是区别方面从字面上就可以体现出来，flatMap 比 map 多了一个 flat 操作，也就是 “展平/扁平化” 处理的意思。所以 flatMap 是一个 map 和一个 flat 操作的组合。其首先将一个函数应用于元素，然后将其展平，当你需要将 [[a,b,c],[d,e,f],[x,y,z]
原创
2022-05-10 11:05:27
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本文翻译自：What's the difference between map() and flatMap() methods in Java 8?在Java 8中， Stream.map()和Stream.flatMap()方法之间有什么区别？ #1楼参考：https://stackoom.com/question/1nxsA/Java-中的map-和flatMap-方法有什么区别#2楼Stre
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2023-12-03 00:38:53
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之前对这两个概念有点糊，今天正好遇到一个相关需求，才深入了解了下。需求如下：大概就是对一个数组的model，重构成一个新model，返回得到一个新数组用map很容易实现，不过后来我需要对其中进行一些过滤处理，这样，用map就不行了，幸好，flatMap可以满足我的需要。其中原因归纳如下：map是对原对象所有元素进行一对一转换处理，中间不会跳过或遗漏，包括nil元素flatMap更灵活，可变换维度，
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2024-01-13 15:32:12
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App网络请求实战四：rxjava操作符flatMap使用以及rxjava源码解析rxjava有很多强大的操作符，前面几篇我们其实已经介绍了map转换操作符的实战用法，今天来看看一个更牛逼的flatMap操作符。小老板，多捞哦。上图flatMap实战其实我个人认为rxjava最牛逼的地方在于，它很轻易的解决了Android中比较棘手的一个问题，那就是线程切换。在Android的编码过程中，我们切换
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2024-01-15 21:36:56
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Flink提供三层API，每个API在简洁性和表达之间提供不同的权衡，并针对不同的用例 SQL/Table API(dynamic tables) DataStream API(streams,windows) ProcessFunction(event,state,time) 不要跟ProcessWindowFunction混为一谈 ProcessFunction是一个低阶的流处理操作
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2024-06-02 17:25:27
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转自:http://www.java265.com/JavaCourse/202206/3666.html Optional 类简介: Java8 新增了非常多的特性，而Optional 类就是其中一个新增的类 Optional 类是一个可以为null的容器对象。如果值存在则
原创
2022-08-18 11:59:08
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Spark 中 map函数会对每一条输入进行指定的操作，然后为每一条输入返回一个对象。 而flatMap函数则是两个操作的集合——正是“先映射后扁平化”： 官方解释 map:Returns a stream consisting of the results of applying the give ...
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2021-08-04 09:18:00
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# 学习 Spark 中的 Map 和 FlatMap
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个非常流行的分布式计算框架。对于初学者来说，熟悉 Spark 的基本操作是非常重要的，而 `map` 和 `flatMap` 是 Spark 中两个基本而又非常关键的转换操作。本文将详细介绍这两个函数，并通过一个示例演示如何在 Spark 中实现这些操作。
## 学习流程
| 步骤 | 描
.map：元素一对一转换，对Stream中的所有元素进行处理，返回原元素处理后的结果；.flatMap：对Stream中的所有元素进行操作，每个元素也是一个流，然后将所有的流合并成一个Stream并返回。如果想把复杂的数据结构转化成简单的集合，可以尝试用.flatMap。比如把嵌套集合，转换成一个list结构的数据：List<Map<String, List<Student>
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2024-02-26 13:00:48
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关于Option的介绍可以看深入理解java8中的Optional 类就可以了，但是复杂一点的使用在网上却没有搜到，这里结合我开发时遇到的真实案例来讲一下Option的使用。1.案例一 在真实业务操作过程中，都是对象里面套对象，这边先简单定义操作对象：public class PictureCondit
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2023-08-23 11:29:21
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Transformation各算子可以对Flink数据流进行处理和转化，是Flink流处理非常核心的API。mapmap算子对一个DataStream中的每个元素使用用户自定义的map函数进行处理，每个输入元素对应一个输出元素，最终整个数据流被转换成一个新的DataStream。输出的数据流DataStream[OUT]类型可能和输入的数据流DataStream[IN]不同。如业务需求可以对一些数
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2024-03-05 05:53:38
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map()和flatMap()的区别map将函数作用到数据集的每一个元素上，生成一个新的分布式的数据集(RDD)返回flatMap会先执行map的操作，再将所有对象合并为一个对象，返回值是一个Sequence3.5.1 基本RDD首先来讲讲哪些转化操作和行动操作受任意数据类型的 RDD 支持。1. 针对各个元素的转化操作你很可能会用到的两个最常用的转化操作是 map() 和 filte...
原创
2022-07-18 14:57:37
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共同点：都是依赖FuncX(入参，返回值)进行转换(将一个类型依据程序逻辑转换成另一种类型，根据入参和返回值)都能在转换后直接被subscribe区别：map返回的是结果集，flatmap返回的是包含结果集的Observable(返回结果不同)map被订阅时每传递一个事件执行一次onNext方法，flatmap多用于多对多，一对多，再被转化为多个时，一般利用from/just进行一一分发，被订阅时
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2023-12-11 10:44:01
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综述
map()和flatMap()源自于函数式语言，在Java 8中，我们可以在Optional、Stream和CompletableFuture中找到它们(虽然名字稍有不同)。
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2023-06-02 01:42:24
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背景 map和flatmap，从字面意思或者官网介绍，可能会给一些人在理解上造成困扰【包括本人】，所以今天专门花时间来分析，现整理如下： 首先做一下名词解释 我的理解 map：map方法返回的是一个object，map将流中的当前元素替换为此返回值； flatMap：flatMap方法返回的是一个s
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2021-02-01 17:12:00
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本节将介绍Spark中map(func)和两个函数的区别和基本使用。
原创
2024-04-30 14:58:32
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# Spark RDD 中的 FlatMap 和 Map 的区别
在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是最基本的抽象，它让处理大规模数据集变得更加方便。在RDD操作中，`map`和`flatMap`是最常用的两个转换函数。虽然它们的名字相似，但它们的操作逻辑和使用场景却是有明显区别的。本文将深入探讨这两个操作的差异，并通过代码示例帮助读者更好地理解这两个概念。
## Map
原创
2024-10-11 09:18:14
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