map什么意思(网络map是什么意思啊)
最近一个新员工加入了一个有趣的年轻朋友，提交了很多代码。
打开git记录，原来代码是用java8的很多英文语法特性重构的。最常用的是map和flatMap。
但是其他朋友不愿意。虽然有些人认为编码变得非常容易理解，但大量的人认为编码变得非常难以理解。
感觉就是:脱裤子放屁，多此一举。
根据级别，我认为这个数字的范围可以分为三类。真的无处不在。
不要用太多
不知道这类函数是什么时候出现的，但肯定和函数的编程有着密切的关系。Scala好像是2005年才开始的。
这没什么好的。都是语法糖。效果是让你的程序流程更简单。如果你愿意，你可以用多一点的编码来完成。你不必为了酷而故意涂。如果用的不好，实际效果会是非常负面的信息。比如Java，不是函数式计算机语言，所以lambda只是辅助；但是当你用java写Lisp代码时，它总是不同的。
但是语言还是要结合，因为时尚潮流。而不是看他们背后的设计，我们只从api的语义现象来看他们水平表达的对象。
我们先来看看其中的关联性(注意:逻辑关联性并不适用于所有场景)，然后拿几个典型的完成来看看程在这个明星身上的表现。
这个抽象的定义
据说这个数的函数目标是一个叫流的对象。具体是什么流程？原谅我说了一些不专业的话。
无论在分布式系统的语言还是算法设计上，其实都是一个简单的数字能量阵列。有时候真的是简单的数字能量阵列，有时候是存储在几个设备中的分布式系统数字能量阵列。以下称为数字能量阵列流。
大家简单分为两类。
语言:比如Java的Stream分布式系统:比如Spark的RDD
都有以下重点。
该函数可用作主要参数
c语言自然正常，可以把数字当时钟传过去。但不久前，在java中，这必须绕过弯子(使用java定义中的Class来模拟仿真函数，可以看到很多奇怪的Java类，比如Func1和Func0)。
函数作为主要参数是使编码越来越简单的必要条件。一般的编程方法大多是按顺序实现一些实际操作。
Array = new ArrayArray = func 1(Array)if(func 2(Array)){ Array = func 3(Array)} Array = func 4(Array)
而且如果函数可以作为主要参数，我可以尽可能的为实际操作做铺垫。最后要翻译成上面的句子，并执行。
array = new Arrayarray.stream。map(func1)。过滤器(func2)。flatMap(func3)。已排序(func4)...
编程的方式完全变了，数字也有了文字的意义。
顺序并行
如果我们的数字能量阵流量很大，会有两种方法:顺序求解和并行计算。
一般可以根据并行功能进入并行计算模式。对于大多数局部实际操作，通过并行处理不一定快。
ForkJoin在java中的应用，进程的速度，你所了解的& hellip
就分布式系统的数据流分析而言，本来就是并行处理，所以这样的主要参数的实际意义并不大。
功能类型
一般功效在数据流分析中的作用可分为两类。
转型。变身姿势。行动
转化，典型特征就是懒。
只有行动落实了，他们才会真正参与计算。所以你可以感觉到这种姿势的改变是一套缓存的实际操作。地图、flatMap等典型功能。他们像烧烤一样串在一起，等着挨打。
姿势。当编码操作真正开启的时候，其上的一系列变换就会像打开了大门的洪水一样倾泻而下。典型的，如减函数，就是这种。
以上描述并不完全正确，比如python的map实现后可以输出结果。真可惜。
地图缩小
说到map和reduce，大家都想到了hadoop。众所周知，这不仅仅是互联网大数据的定义。
对于它们的定义，我们只在下面两行中详细介绍。
地图
传输的函数依次应用于编码序列的每个基元，结果作为新的数字能量阵列返回。
减少
Reduce类似于递归定义。最后会减少到一个值。看这个公式算:)
reduce([p1，p2，p3，p4]，fn) = reduce([fn(p2，p4)，fn(p1，p3)]
其实看看谷歌的经典论文。
《地图简化:简化数据》
大型集群上的处理”
https://ai.googleesearch/pubs/pub62
可以浏览吗？:)
地图平面地图
经常用到这两个函数。它们有以下不同之处:
地图
数字能量阵列流中的每个值通过使用所呈现的函数来实现一次，并且一个接一个地对应。并且获得具有相同数量元素的数字能量阵列流。
平面地图
平就是平。它利用给出的函数一次性实现数字能量数组流中的每个值，并一一对应。获得相同元素的数字能量阵列流。只是，里面的图元也是一个亚数字的能量阵流。在这个子阵列被组合成数字能量阵列之后，图元的数量将不同于原始数字能量阵列流的数量。
程的表演
java8中的八种流
在java8的开始，添加了一个新的抽象，一个叫做Stream: stream的对象。匹配lambda的英语语法，可以让编码非常清新整洁(是否注意到很快会变成Scala)。
好向导:
https://stackify.com/streams-guide-java-8/
星火的RDD实际操作
spark的关键数据库系统是RDD，它是一个有向无环图。意思是不能改变的组合，可以系统分区，原语可以并行处理。
它是一个分布式系统，但是你可以看到下一个WordCount的例子。
JavaRDDtextFile = sc . TextFile(HDFS://...);
JavaPairRDDcounts = textFile
。flat map(s-arrays . aslist(s . split)。迭代器)
。mapToPair(word - new Tuple2(word，1))
。reduceByKey((a，b)-a b)；
counts.saveAsTextFile(hdfs://...);
你知道什么是Api。你一定在Hadoop里看到过。
Flink's DataStream
Flink程序流是实现分布式系统组合转换(如过滤、映射、更新状态、加入、分组、定义窗口、聚合)的基本程序流。Flink中的DataStream程序流程是完成数据流分析上的转换。
让我们看看它的一个代码。
DataStreamtuple2 counts =//将包含:(word，1)text . flat map(new Tokenizer)//的行成对分割(2元组)，按元组字段0分组，并合计元组字段1.keyBy(0)。sum(1)；
卡夫卡流的实际操作
卡夫卡已经成为分布式系统流媒体计算服务平台。他抽象出一个KStream和KTable，类似于Spark的RDD，有类似的实际操作。
KStream可以看作是KTable的一个版本更新(changlog)，数据流分析中的每一条记录都与数据库查询中的每一次升级相匹配。
让我们看看它的一个代码。
KTablewordCounts =文本行
。flat mapvalues(value-arrays . aslist(value . tolowercase。拆分(\\W)))
。groupBy((键，值)-值)
。count；
wordCounts.toStream。to(streams-wordcount-output，Producted . with(StringSerde，LongSerde))；
RxJava
RxJava是基于观察者模式的多线程日常任务架构，在Android开发设计中经常用到(越来越多的用在服务器端)。
RxJava在re language方面做了一些独立的创新，也有一些忠实的信徒。
语言中的λ
当然，Haskell这种与生俱来的具有多种功能的计算机语言也有自己的光环。但是其他一些语言，包括开发语言和编译编程语言，也吸收了这种工作经验。
它们通常被称为λ。
计算机编程语言
python作为最时尚的开发语言，也有其lambda英语的语法。最基本的功能如映射、缩小、过滤等。存在。
Java Script语言
Js不能掉，比如Array.prototype.*。应该有，也有。
结束
另外还有很多很多，不一一列举。换句话说，这个号码可以申请专利吗？我喜欢，虽然很少用。
