大数据分析对java编程的影响

       随着互联网的不断发展，越来越多的企业受到大数据技术的影响，今天我们将通过案例分析了解大数据分析java编程的影响。

       1、stream的特点

       ①只能通历一次:

       数据流从一端获取数据源，并依次在装配线上操作元素。当元素通过装配线时，它将无法再次操作，并可以在数据源中获得新的数据流；

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       ②内部迭代：

       对Collection一般用于处理Iterator这是一种外部迭代；

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       处理Stream,只要声明处理方法，处理过程由流对象完成，这是一种内部迭代，内部迭代比外部迭代更有效；

       2、stream相对于Collection的优点

       无存储：流不存储值；流元素来自数据源（可能是数据结构、生成函数或I/O通道等)，通过一系列计算步骤获得；

       函数风格：对流操作会产生结果，但流数据源不会修改；

       惰性求值:多数流操作(包括过滤、映射、排序以及去重)都可以以惰性方式实现。这使得我们可以用一遍遍历完成整个流水线操作,并可以用短路操作提供更高效的实现;

       无需上界：许多问题可以表达为无限流(infinitestream):用户不断阅读流量，直到满意的结果出现（例如，枚举完美数的操作可以表达为过滤所有整数）； ** 有限，但流量可以表达为无线流；

       简洁的代码:对于一些collection迭代处理操作，使用stream编写可以十分简洁,如果使用传统的collection迭代操作，代码可能很冗长，可读性也会很差；