Java 8新特性：Stream API在大数据处理中的应用实例

原创旧城等待， 2024-09-17 08:57 73阅读 0赞

Java 8的Stream API是Java语言在并行和可读性方面的一个重大改进。在大数据处理中，Stream API的应用可以帮助我们更高效地进行数据过滤、分组、排序等操作。

下面是一个Stream API在大数据处理中的应用实例：

假设我们有一个包含员工信息的大型CSV文件（Data.csv）：

```csv
ID, Name, Age, Department
1, Alice, 25, Sales
2, Bob, 30, Engineering
3, Carol, 35, HR
```

现在，我们想要找出每个部门年龄最大的员工。这可以通过Stream API的`filter()`、`groupBy()`、`max()`等方法实现。

以下是完整的Java代码示例：

```java
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class Main {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 读取CSV文件
        List<String[]> data = readCSV("Data.csv");

// 根据部门分组并获取每个部门的最大年龄
        Map<String, Integer> maxAgePerDepartment = data.stream()
                .map(line -> Arrays.asList(line[3], Integer.parseInt(line[4])))))
                .collect(Collectors.groupingBy(e -> e[0]), Collectors.maxickingBy(e -> e[1]), e -> e)));

// 输出结果
        maxAgePerDepartment.forEach((department, age) -> {
            System.out.println("Department: " + department + ", Maximum Age: " + age);
        }));
    }

private static List<String[]> readCSV(String filename) throws Exception {
        BufferedReader br = new BufferedReader(new FileReader(filename)));
        List<String[]> data = Arrays.asList(br.readLine().split(",")).asList());
        while (br.readLine() != null) {
            String[] line = br.readLine().split(",");
            if (line.length > 0 && line[0].length() > 0) {
                data.add(line);
            }
        }
        br.close();
        return data;
    }
}
```

这个例子首先读取CSV文件，然后通过Stream API的分组和最大值计算，找出每个部门年龄最大的员工。最后，将结果打印出来。