学习java8新特性 stream流中reduce()方法是如何求和的
本篇文章将和大家介绍java8中的一个新特性，关于stream流中的reduce()方法的具体使用方法，主要包括单参数的单字段求和和双参数的多字段求和两种方法。本文供大家学习参考，下面是详细内容。
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Java 8 新特性之Stream的介绍及API使用
Java8版本是Java语言开发的非常重要的一次版本，此次版本大量地更新了许多的特性，下面我将和大家分享Java8中的新特性Stream流，以及该新特性的具体使用API方法。
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Java 16 新方法 Stream.mapMult
Java 16 引入了一种新Stream.mapMulti方法，允许你用多个元素替换流中的元素。本篇文章将和大家分享一下 Stream.mapMulti方法在代码中的具体使用。
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SpringCloud Stream生产者配置RabbitMq的动态路由键
在写这个文章前不得不吐槽目前国内一些blog的文章，尽是些复制粘贴的文章，提到点上但没任何的深入和例子。.........经过测试下来总结一下RabbitMQ的Exchange的特性：1、direct
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SparkStreaming DStream相关操作
DStream的相关操作：DStream上的操作与RDD的类似，分为以下两种：1.Transformations(转换)2.OutputOperations(输出)/Action1.1Transfor
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Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到HDFS
温馨提示：如果使用电脑查看图片不清晰，可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject提示：代码
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Spark2Streaming读Kerberos环境的Kafka并写数据到HBase
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject提示：代码块部分可以左右滑动查看噢1.
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Spark2.3(三十七)：Stream join Stream（res文件每天更新一份）
kafka测试数据生成：packagecom.dx.kafka;importjava.util.Properties;importjava.util.Random;importorg.apache.k
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Spark Streaming连接Kafka的两种方式 direct 跟receiver 方式接收数据的区别
Receiver是使用Kafka的高层次ConsumerAPI来实现的。Receiver从Kafka中获取的数据都是存储在SparkExecutor的内存中的，然后SparkStreaming启动的j
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Spark Streaming的优化之路——从Receiver到Direct模式
!(https://images.xiaozhuanlan.com/photo/2019/cafc8f4ba89da9b75bc4fb3aac6ff80d.jpg) _作者：个推数据研发工程师
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Spark Streaming和Kafka集成深入浅出
写在前面本文主要介绍SparkStreaming基本概念、kafka集成、Offset管理本文主要介绍SparkStreaming基本概念、kafka集成、Offset管理一、概述Spark Stre
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Spark Streaming(5)：Spark Window function in Java
首先，看下window函数的图解：!(https://static.oschina.net/uploads/space/2017/0810/172732_McZi_1386672.png)下面这个代码
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Spark Streaming(3)：Windows设置checkpoint目录方法
引用：http://blog.csdn.net/u012684933/article/details/46124957(https://www.oschina.net/action/GoToLink?
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Spark Streaming 结合 Kafka 两种不同的数据接收方式比较
SparkStreaming结合Kafka两种不同的数据接收方式比较博客分类：sparkDirectKafkaInputDStream只在driver端接收数据，所以继承了InputDStream，是
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Spark Streaming 交互 Kafka的两种方式
一、SparkStreaming连Kafka（重点）方式一：Receiver方式连：走磁盘使用HighLevelAPI（高阶API）实现Offset自动管理，灵活性差，处理数据时，如果某一时刻数据量过
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Spark Streaming StreamingContext详解+和Receiver详解+updateStateByKey+基于Direct的Kafka数据源
一.StreamingContext详解有两种创建StreamingContext的方式：valconfnewSparkConf().setAppName(appName).setMaster(mas
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Socket类的getInputStream方法与getOutputStream方法的使用
客户端上的使用1.getInputStream方法可以得到一个输入流，客户端的Socket对象上的getInputStream方法得到输入流其实就是从服务器端发回的数据。2.getOutputStre
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RxJS的另外四种实现方式（六）——使用Stream类实现
接上一篇RxJS的另外四种实现方式（五）——使用生成器实现(https://my.oschina.net/langhuihui/blog/2120113)该实现方式与之前几种不同的，该实现方式仅针对N
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Redis5新特性Streams作消息队列
!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/up4977ee0fbc770c92e22d1c7e77c69a7528d.png)前言Redis5新特性中，Streams数据
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Pod安装神策SDK报错Remote branch v2.1.3 not found in upstream origin
问题今日在执行项目调试，ios使用pod安装第三方依赖的时候，执行podinstall报错：!在这里插入图片描述(https://imgblog.csdnimg.cn/2020082416391249
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