用stream流 先按照手机号是否为空排序,再按照创建时间排序

好的，这是一个涉及编程的问题。你可以使用Java 8的Comparator类来完成这个任务，以下是一段可能的代码片段：

listOfObjects.stream()
  .sorted(Comparator.comparing((MyObject o) -> o.getPhoneNumber() == null)
  .thenComparing(MyObject::getCreateTime))
  .collect(Collectors.toList());

在这个代码片段中，我们使用了Java 8的Lambda表达式，并使用了Comparator类的comparing和thenComparing方法来实现对listOfObjects按照手机号是否为空和创建时间排序的操作。

相关问题

用 stream 流先按照时间排序，再把在按照手机号是否为空排序

可以使用 Java 8 中的流式编程进行处理，具体代码如下：

import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // 假设我们有一个名为 records 的数据列表，包含了多个 Record 对象
        List<Record> sortedRecords = records.stream()
                .sorted(Comparator.comparing(Record::getTime))
                .sorted(Comparator.comparing(record -> record.getPhoneNumber() == null))
                .collect(Collectors.toList());
    }
}

class Record {
    private String phoneNumber; // 手机号
    private long time; // 时间戳

    public String getPhoneNumber() {
        return phoneNumber;
    }

    public long getTime() {
        return time;
    }
}

这段代码中，我们先根据时间戳 `time` 进行排序，然后再根据 `phoneNumber` 是否为空进行排序，最后把排序好的记录收集到一个列表中。注意到我们使用了两个 `sorted()` 方法，并通过 `Comparator.comparing()` 返回一个函数式接口来指定排序条件。同时，我们使用了 `Collectors.toList()` 方法把排序好的记录收集到一个列表中。

一个phone.txt文件有id,日期,手机号码、型号、操作系统字段，要求根据文件的手机号码前三位判断是移动，电信还是联通，并分析2022年手机运营商市场占比情况，基于MapReduce用JAVA语言完成

好的，我理解您的要求了。首先，您需要编写一个MapReduce程序，对phone.txt文件进行处理，根据手机号码前三位判断其运营商，并将结果输出到不同的文件中。然后，您需要对输出文件进行分析，得出2022年手机运营商市场占比情况。下面是一个参考的代码实现：

1. MapReduce程序代码

public class PhoneMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, Text> {
    private Text outputKey = new Text();
    private Text outputValue = new Text();

    protected void map(LongWritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        String[] fields = value.toString().split(",");
        String phoneNumber = fields[2];
        String operator = getOperator(phoneNumber);
        outputKey.set(operator);
        outputValue.set(phoneNumber + "," + fields[3] + "," + fields[4]);
        context.write(outputKey, outputValue);
    }

    private String getOperator(String phoneNumber) {
        String prefix = phoneNumber.substring(0, 3);
        if (prefix.equals("130") || prefix.equals("131") || prefix.equals("132") || prefix.equals("155") || prefix.equals("156")) {
            return "中国联通";
        } else if (prefix.equals("133") || prefix.equals("153") || prefix.equals("180") || prefix.equals("189")) {
            return "中国电信";
        } else if (prefix.equals("134") || prefix.equals("135") || prefix.equals("136") || prefix.equals("137") || prefix.equals("138") || prefix.equals("139")
                || prefix.equals("147") || prefix.equals("150") || prefix.equals("151") || prefix.equals("152") || prefix.equals("157") || prefix.equals("158")
                || prefix.equals("159") || prefix.equals("182") || prefix.equals("183") || prefix.equals("184") || prefix.equals("187") || prefix.equals("188")
                || prefix.equals("198")) {
            return "中国移动";
        } else {
            return "未知";
        }
    }
}

public class PhoneReducer extends Reducer<Text, Text, Text, Text> {
    private Text outputValue = new Text();

    protected void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {
        int count = 0;
        for (Text value : values) {
            count++;
        }
        outputValue.set(String.valueOf(count));
        context.write(key, outputValue);
    }
}

public class PhoneDriver {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration conf = new Configuration();
        Job job = Job.getInstance(conf, "Phone Operator Count");
        job.setJarByClass(PhoneDriver.class);
        job.setMapperClass(PhoneMapper.class);
        job.setReducerClass(PhoneReducer.class);
        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
    }
}

2. 分析程序代码

public class PhoneAnalyzer {
    public static void main(String[] args) throws IOException {
        Map<String, Integer> operatorCounts = new HashMap<>();
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(args[0]));
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            String[] fields = line.split("\t");
            String operator = fields[0];
            int count = Integer.parseInt(fields[1]);
            operatorCounts.put(operator, count);
        }
        reader.close();
        int total = operatorCounts.values().stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
        DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.00%");
        System.out.println("中国移动占比：" + df.format((float) operatorCounts.get("中国移动") / total));
        System.out.println("中国联通占比：" + df.format((float) operatorCounts.get("中国联通") / total));
        System.out.println("中国电信占比：" + df.format((float) operatorCounts.get("中国电信") / total));
        System.out.println("未知占比：" + df.format((float) operatorCounts.get("未知") / total));
    }
}

在运行程序时，需要将phone.txt文件放到Hadoop的文件系统中，并执行以下命令：

hadoop jar Phone.jar PhoneDriver /input/phone.txt /output

其中，/input/phone.txt是输入文件路径，/output是输出目录路径。

执行MapReduce程序后，会生成三个文件，分别是part-r-00000、part-r-00001和part-r-00002。这些文件中的内容就是每个运营商的用户数量。

最后，执行分析程序，统计出每个运营商的占比情况。

注意：为了保证分析程序的正确性，需要对输出文件进行合并，并按照运营商名称排序。