Question

我非常喜欢溪流，map，reduce和filter。

我从Cassandra表中获取了一个行列表，其中包含三个字段vehicleType，noOfVehicles和taxPerParticularVehicleType。

我想准备一组这三种三元组，以便不应添加任何特定类型的车辆，而三元组也应包含特定车辆类型的税的算术平均值。

我正在应用我的映射，例如：

session.execute(statement).all().stream()
            .map(row -> new ImmutablePair<>(row.getString("vehicleType"), new ImmutablePair<>(row.getInt("noOfVehicles"), row.getFloat("tollTaxOfParticularType") * row.getInt("noOfVehicles"))))
            .reduce(x->{

            });

我无法应用reduce，因此应将其添加到以下集合中：

Set<Triple<String,Integer,Double>> set = new HashSet<>();

我举一个例子，说明我想通过Map-Reduce实现的目标：

我正在映射来自我的表的三个字段（vehicleType，noOfVehicle，taxOfParticularVehicle），如：

(vehicleType,(noOfVehicle,noOfVehicle*taxOfParticularVehicle))

假设映射给我一个这样的数组：

[("A",(12,48)),("A",(10,30)),("B",(3,30)),("B",(4,70))]

最后我想把它减少到以下集：

[("A",22,39),("B",7,50)]

使得noOfVehicles得到总结，而税收是该组车辆税的算术平均值。

Answer 1

如果没有多次流式传输或在外部维护可变状态，这有点棘手。这些方法最干净的替代方案似乎是编写自定义Collector。

我对Pair，Triple不熟悉，不熟悉，所以我为了说明而使用具体的课程： Data是个人数据点的持有者，对应于您的三倍数据。

static final class Data {
    final String type;
    final int noOfVehicles;
    final double totalTax;
    Data(String type, int noOfVehicles, double totalTax) {
        this.type = type;
        this.noOfVehicles = noOfVehicles;
        this.totalTax = totalTax;
    }
}

接下来，我们需要一个帮助类，它在可变缩减期间保持状态，我将调用此Stats：

static final class Stats {
    int noOfVehiclesSum;
    double totalTaxSum;
    int count;

    @Override
    public String toString() {
        return "Stats{" + "noOfVehiclesSum=" + noOfVehiclesSum +
               ", averageTax=" + (totalTaxSum / count) + '}';
    }
}

让我们创建一个测试数据列表

List<Data> l = Arrays.asList(new Data("A", 12, 48.0),
                             new Data("A", 10, 30.0),
                             new Data("B", 3 , 30.0),
                             new Data("B", 4 , 70.0),
                             new Data("B", 5 , 20.0));

作为缩减的最终结果，我想要的是Map<String, Stats>，其中包含从该车型的车辆类型到Stats对象的映射（包含车辆总数和税率平均值）那种类型）。

在此示例中：{A=Stats{noOfVehiclesSum=22, averageTax=39.0}, B=Stats{noOfVehiclesSum=12, averageTax=40.0}}

我不知道一个更好的解决方案，而不是编写自己的自定义Collector，在本例中，它看起来有点像：

static class StatsCollector implements Collector<Data, Stats, Stats> {
    @Override
    public Supplier<Stats> supplier() {
        return Stats::new;
    }

    @Override
    public BiConsumer<Stats, Data> accumulator() {
        return (stats, data) -> {
            stats.noOfVehiclesSum += data.noOfVehicles;
            stats.totalTaxSum += data.totalTax;
            stats.count += 1;
        };
    }

    @Override
    public BinaryOperator<Stats> combiner() {
        return (lft, rght) -> {
            lft.noOfVehiclesSum += rght.noOfVehiclesSum;
            lft.totalTaxSum += rght.totalTaxSum;
            lft.count += rght.count;
            return lft;
        };
    }

    @Override
    public Function<Stats, Stats> finisher() {
        return Function.identity();
    }

    @Override
    public Set<Characteristics> characteristics() {
        return EnumSet.of(Collector.Characteristics.IDENTITY_FINISH);
    }
}

最后，在完成所有这些管道之后，您将能够编写

Map<String, Stats> result = l.stream()
                             .collect(Collectors.groupingBy(data -> data.type,
                                                            new StatsCollector()));

并获得所需的映射。

在Java中应用Map Reduce

1 个答案: