stream多个字段判重

当我们需要从一个流式数据源中分离出唯一的值时，例如每个用户只有一个ID，而在不断更新数据上的抽取过程中，我们要确保没有任何ID被多次列出。这种情况下，我们就需要进行多个字段的判重。

以一个电商平台的订单为例，订单的唯一标识符可能是联合使用的字段有客户ID，订单ID和产品ID。如果我们使用普通的判断方法，可能会有某个订单多次出现在我们的数据中，因为同一个卖家可以卖多个产品，并且每个买家也可以购买多个产品。

为了避免这种情况，我们应该采用多个字段进行判重的方法。我们可以根据订单的每个字段来保证整个行的唯一性，以此作为整个数据流中的唯一标识符。

在实现方式中，我们可以使用如Hadoop等大数据处理框架中的MapReduce算法，将这个数据流分配到多个节点上处理。每个节点对其处理的数据进行判重，然后将结果汇总回主节点，在主节点上再次进行一遍终极的判重。

总之，在处理数据时，多个字段的判重是一个很常见的需求，因此我们需要使用合适的算法和工具来确保数据准确性和数据唯一性。

相关问题

stream groupby 多个字段

可以使用`groupby`方法配合`agg`方法来实现多个字段的分组聚合。

例如，假设有一个DataFrame `df`，包含三个字段 `A`,`B`,`C`，现在需要按照字段`A`,`B`进行分组聚合，计算字段`C`的和与平均值。可以使用如下代码：

grouped = df.groupby(['A', 'B']).agg({'C': ['sum', 'mean']})

这样就得到了一个新的DataFrame `grouped`，其中每行对应一个分组，包含三个字段：`A`,`B`和`C`的聚合结果。

其中，`groupby`方法指定要分组的字段列表，`agg`方法指定要聚合的字段以及聚合函数。在上面的例子中，`agg`方法指定了要聚合的字段为`C`，并且计算它的和与平均值。由于需要对同一个字段进行多个聚合，因此使用了一个包含两个聚合函数的列表。

注意，在使用`groupby`和`agg`方法时，需要传入的聚合函数可以是内置的，也可以是自定义的函数。此外，还可以使用`apply`方法对每个分组应用自定义的函数进行聚合。

stream流 distinct 多个字段去重

可以使用 Java 8 的 Stream API 中的 `distinct` 方法结合自定义的 `equals` 和 `hashCode` 方法来实现多个字段的去重。具体代码如下：

List<MyObject> list = Arrays.asList(
        new MyObject("A", 1),
        new MyObject("B", 2),
        new MyObject("A", 1),
        new MyObject("C", 3),
        new MyObject("B", 2));

List<MyObject> distinctList = list.stream()
        .distinct()
        .collect(Collectors.toList());

System.out.println(distinctList);

其中，`MyObject` 为自定义的对象，包含两个字段 `field1` 和 `field2`。`equals` 和 `hashCode` 方法如下：

class MyObject {
    private String field1;
    private int field2;

    public MyObject(String field1, int field2) {
        this.field1 = field1;
        this.field2 = field2;
    }

    // 自定义equals方法，比较两个字段是否相等
    @Override
    public boolean equals(Object o) {
        if (this == o) return true;
        if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;

        MyObject myObject = (MyObject) o;

        if (field2 != myObject.field2) return false;
        return field1 != null ? field1.equals(myObject.field1) : myObject.field1 == null;
    }

    // 自定义hashCode方法，计算两个字段的hashCode值
    @Override
    public int hashCode() {
        int result = field1 != null ? field1.hashCode() : 0;
        result = 31 * result + field2;
        return result;
    }

    // getter和setter方法
    public String getField1() {
        return field1;
    }

    public void setField1(String field1) {
        this.field1 = field1;
    }

    public int getField2() {
        return field2;
    }

    public void setField2(int field2) {
        this.field2 = field2;
    }

    // toString方法，方便输出
    @Override
    public String toString() {
        return "MyObject{" +
                "field1='" + field1 + '\'' +
                ", field2=" + field2 +
                '}';
    }
}

运行结果为：

[MyObject{field1='A', field2=1}, MyObject{field1='B', field2=2}, MyObject{field1='C', field2=3}]

可以看到，相同的两个对象被去重了，只剩下了不同的对象。