Function<JSONObject, String> function

该函数是一个接受 JSONObject 对象作为输入参数并返回 String 类型的结果的函数。可以使用 Lambda 表达式或匿名内部类来实现该函数。例如，以下是使用 Lambda 表达式实现该函数的示例代码：

Function<JSONObject, String> function = jsonObject -> {
    // 处理 JSONObject 对象，并返回结果 String 类型
    return "result";
};

在实际使用中，可以将该函数作为参数传递给其他方法，以完成特定的操作。

相关问题

SingleOutputStreamOperator<List<JSONObject>> applyDataStream = dataStreamSource.keyBy(value -> { String[] splitValues = value.getString("key").toString().split(":"); return splitValues[2]; }).window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(2))).apply(new WindowFunction<JSONObject, List<JSONObject>, String, TimeWindow>() { @Override public void apply(String key, TimeWindow timeWindow, Iterable<JSONObject> input, Collector<List<JSONObject>> out) throws Exception { List<JSONObject> output = new ArrayList<>(); input.forEach(s -> { // String topicName = ModelUtil.getConfigValue("ods_kafka_all_data_topicName") + "_" + key; //主题名称 String value = s.getString("value"); TranslateJson translateJson = JSON.parseObject(value, TranslateJson.class); if ("read".equals(translateJson.getType()) || "c".equals(translateJson.getType())) {//新增的数据才同步 使用这种写法优化上面代码

您可以使用 Lambda 表达式来优化上面的代码，示例代码如下：

SingleOutputStreamOperator<List<JSONObject>> applyDataStream = dataStreamSource
        .keyBy(value -> value.getString("key").toString().split(":")[2])
        .window(TumblingProcessingTimeWindows.of(Time.seconds(2)))
        .apply((String key, TimeWindow timeWindow, Iterable<JSONObject> input, Collector<List<JSONObject>> out) -> {
            List<JSONObject> output = new ArrayList<>();
            input.forEach(s -> {
                String value = s.getString("value");
                TranslateJson translateJson = JSON.parseObject(value, TranslateJson.class);
                if ("read".equals(translateJson.getType()) || "c".equals(translateJson.getType())) {
                    // 新增的数据才同步
                    // String topicName = ModelUtil.getConfigValue("ods_kafka_all_data_topicName") + "_" + key; //主题名称
                    output.add(s);
                }
            });
            out.collect(output);
        });

使用 Lambda 表达式可以使代码更加简洁易读，同时也可以提高代码的执行效率。

Map<String, List<SchemaRowFilterCondition>> groups = new HashMap<>(); 帮我把groups喝 Function<SchemaRowFilterCondition, String> groupByFunction = SchemaRowFilterCondition::getField; for (SchemaRowRuleEo schemaRowRuleEo : schemaRowRuleList) { String filterConditionList = schemaRowRuleEo.getFilterConditionList(); //拿到要素 List<SchemaRowFilterCondition> schemaRowFilterConditions = JSONObject.parseArray(filterConditionList, SchemaRowFilterCondition.class); if(!CollectionUtils.isEmpty(groups)){ Map<String, List<SchemaRowFilterCondition>> collect = schemaRowFilterConditions.stream().collect(Collectors.groupingBy(groupByFunction)); groups = Stream.concat(groups.entrySet().stream(), collect.entrySet().stream()) .collect(Collectors.toMap(SchemaRowFilterCondition::getField, List<SchemaRowFilterCondition::getKey>)); } //根据要素进行分组 groups = schemaRowFilterConditions.stream().collect(Collectors.groupingBy(groupByFunction)); }帮我把collect和group两个map合并

你可以使用以下代码将`collect`和`groups`两个Map合并：

groups = Stream.concat(groups.entrySet().stream(), collect.entrySet().stream())
                .collect(Collectors.toMap(Map.Entry::getKey, Map.Entry::getValue,
                        (list1, list2) -> {
                            List<SchemaRowFilterCondition> combinedList = new ArrayList<>(list1);
                            combinedList.addAll(list2);
                            return combinedList;
                        }));

在上面的代码中，我们使用`Stream.concat()`方法将`groups`和`collect`两个Map的entrySet流合并，然后使用`Collectors.toMap()`方法将结果收集到`groups`这个新的Map中。在收集器中，我们使用entry的key作为新Map的key，value作为新Map的value，并使用一个合并函数来解决key重复时如何合并value的问题。在合并函数中，我们将两个List合并为一个新的List。