stream-实践应用-统计分析

背景

  • 业务部门提供了一个数据，数据甚至不是excel类型的，是data.txt，每一行都是一个数据，需要对此数据进行统计分析

统计各个月份的销量

  • 因为直接获取resources下的data.txt，所以要借助输入流进行获取数据，再通过BufferedReader 将数据传递给流
  • 想要对key进行排序，推荐使用TreeMap
public class Main4 {static final int INDEX = 0; // 索引static final int DATETIME = 1;  // 日期static final int ORDERID = 2; // 订单号static final int ITEMID = 3; // 商品编号static final int AMOUNT = 4; // 数量static final int PRICE = 5; // 价格static final int TOTAL = 6; // 总价public static void main(String[] args) {try (// 读取文件 通过ClassLoader获取文件流InputStream is = Main4.class.getClassLoader().getResourceAsStream("data.txt");// 将InputStream 装换为 Stream<String>BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new InputStreamReader(is));Stream<String> lines = bufferedReader.lines()) {// 测试一下流是否生成// lines.forEach(System.out::println);// 统计每个月的的订单数量// 定义一个格式化模版 用于解析日期DateTimeFormatter dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");lines.map(line ->  line.split(",")) // 将每一行数据转换为数组 分隔符是逗号// 将日期字符串解析为YearMonth对象 用于统计月份// 通过Collectors.groupingBy方法进行分组统计// 第一个参数是分组的key 可以理解为提取器// 第二个参数是容器类型 TreeMap::new 用于指定分组后的Map类型  第二个参数可以不指定，默认是hashMap  但是hashMap是无序的  这里使用TreeMap 有序// 第三个参数是下游收集器 用于统计数量 Collectors.counting().collect(Collectors.groupingBy((arr -> YearMonth.from( dateTimeFormatter.parse(arr[DATETIME])) ), TreeMap::new, Collectors.counting())) // 统计每个月的订单数量.forEach((k, v) -> System.out.println(k + "月订单数量：" + v));} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}}
}

获取订单最大的月份

  • 对TreeMap中的entrySet的数值进行遍历，获取最大值
  • max
DateTimeFormatter dateTimeFormatter = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
TreeMap<YearMonth, Long> collect = lines.map(line -> line.split(",")) // 将每一行数据转换为数组 分隔符是逗号// 将日期字符串解析为YearMonth对象 用于统计月份// 通过Collectors.groupingBy方法进行分组统计// 第一个参数是分组的key 可以理解为提取器// 第二个参数是容器类型 TreeMap::new 用于指定分组后的Map类型  第二个参数可以不指定，默认是hashMap  但是hashMap是无序的  这里使用TreeMap 有序// 第三个参数是下游收集器 用于统计数量 Collectors.counting().collect(Collectors.groupingBy((arr -> YearMonth.from(dateTimeFormatter.parse(arr[DATETIME]))), TreeMap::new, Collectors.counting()));// 统计每个月的订单数量// 对结果进行stream遍历 获取最大值
collect.entrySet().stream().max(Comparator.comparing(Map.Entry::getValue)).ifPresent(System.out::println);

获取销量最高的产品

// 获取销售数量最多的商品
private static void getMaxSaleCount(Stream<String> lines){Map<String, Integer> collect = lines.map(line -> line.split(",")).collect(Collectors.groupingBy(arr -> arr[ITEMID], Collectors.summingInt(arr -> Integer.parseInt(arr[AMOUNT]))));collect.entrySet().stream().max(Comparator.comparing(Map.Entry::getValue)).ifPresent(System.out::println);
}

获取销量最高的两个产品

// 获取销售数量前两的商品
private static void getTop2SaleCount(Stream<String> lines){Map<String, Integer> collect = lines.map(line -> line.split(",")).collect(Collectors.groupingBy(arr -> arr[ITEMID], Collectors.summingInt(arr -> Integer.parseInt(arr[AMOUNT]))));collect.entrySet().stream().sorted((a,b)->{return a.getValue().compareTo(b.getValue()) * -1;}).limit(2).forEach(System.out::println);
}

// 获取销售数量前两的商品
private static void getTop2SaleCount(Stream<String> lines){Map<String, Integer> collect = lines.map(line -> line.split(",")).collect(Collectors.groupingBy(arr -> arr[ITEMID], Collectors.summingInt(arr -> Integer.parseInt(arr[AMOUNT]))));collect.entrySet().stream().sorted(Comparator.comparing(Map.Entry<String,Integer>::getValue).reversed()).limit(2).forEach(System.out::println);}

使用小顶堆来实现

  • 如果数据量很大，把所有的商品的销售数量统计出来，资源占用很大
  • 可以使用小顶堆，每次只统计最大的10个，当有新的数据进来的时候，和最小的数值进行比较，如果新值大于最小值，则根据小顶堆的规则插入进去

小顶堆的规则：父节点的值小于子节点的值，根节点的值最小

在这里插入图片描述

  • 小顶堆的个数是无限的，我们需要重写一下offer方法
 // 写一个小顶堆的子类，最多存储2个数据static class MyQueue<E> extends PriorityQueue<E>{private int max;public MyQueue(Comparator<? super E> comparator,int max) {super(comparator);this.max = max;}@Overridepublic boolean offer(E e) {boolean r = super.offer(e);if(size() > max){poll();}return r;}}

    // 获取销售数量前两的商品private static void getTop2SaleCount(Stream<String> lines){Map<String, Integer> collect = lines.map(line -> line.split(",")).collect(Collectors.groupingBy(arr -> arr[ITEMID], Collectors.summingInt(arr -> Integer.parseInt(arr[AMOUNT]))));MyQueue<Map.Entry<String, Integer>> myQueue = collect.entrySet().stream().collect(() -> new MyQueue<>(Comparator.comparingInt(Map.Entry<String, Integer>::getValue), 2),(queue, entry) -> queue.offer(entry), // 将entry加入到queue中(queue1, queue2) -> queue1.addAll(queue2) // 没用并行流，其实这段代码用不上);while (!myQueue.isEmpty()){System.out.println(myQueue.poll());}}

获取每种商品下单数量最多的用户

  • 先使用商品进行分类，再使用用户进行分类，最后统计数量
// 获取每种商品下单最多的用户 打印 商品 用户 数量
private static void getMaxOfPerItem(Stream<String> lines){// 先使用商品进行分类，再使用用户进行分类，最后统计数量Map<String, Map<String, Integer>> collect = lines.map(line -> line.split(",")).collect(Collectors.groupingBy(arr -> arr[ITEMID],Collectors.groupingBy(arr -> arr[USERID], Collectors.summingInt(arr -> Integer.parseInt(arr[AMOUNT])))));// 打印一下每种商品下单的用户以及数量// collect.forEach((k, v) -> {//    v.entrySet().stream().forEach(entry -> System.out.println(k + " " + entry.getKey() + " " + entry.getValue()));// });collect.forEach((k, v) -> {v.entrySet().stream().max(Comparator.comparing(Map.Entry::getValue)).ifPresent(entry -> System.out.println(k + " " + entry.getKey() + " " + entry.getValue()));});
}

获取每种商品下单前二的用户

  • 使用双重groupingBy进行分组
  • 使用自定义的小顶堆，获取每组前两个的用户
private static void getTop2OfPerItem(Stream<String> lines){// 先使用商品进行分类，再使用用户进行分类，最后统计数量Map<String, Map<String, Integer>> collect = lines.map(line -> line.split(",")).collect(Collectors.groupingBy(arr -> arr[ITEMID],Collectors.groupingBy(arr -> arr[USERID], Collectors.summingInt(arr -> Integer.parseInt(arr[AMOUNT])))));// 打印一下每种商品下单的用户以及数量// collect.forEach((k, v) -> {//    v.entrySet().stream().forEach(entry -> System.out.println(k + " " + entry.getKey() + " " + entry.getValue()));// });collect.forEach((k, v) -> {MyQueue<Map.Entry<String, Integer>> myQueue = v.entrySet().stream().collect(() -> new MyQueue<>(Comparator.comparingInt(Map.Entry<String, Integer>::getValue), 2),(queue, entry) -> queue.offer(entry), // 将entry加入到queue中(queue1, queue2) -> queue1.addAll(queue2) // 没用并行流，其实这段代码用不上);while (!myQueue.isEmpty()){System.out.println(k + " " + myQueue.poll());}});}

按照总金额的区间 统计每个区间的数量

// 按照订单总金额的区间划分，统计每个区间的订单数量 小于500 500-1000 1000-1500 1500 以上的
private static void getTotalAmount(Stream<String> lines){lines.map(line -> line.split(",")).collect(Collectors.groupingBy(arr -> {double total = Double.parseDouble(arr[TOTAL]);if(total < 500){return "小于500";}else if(total < 1000){return "500-1000";}else if(total < 1500){return "1000-1500";}else {return "1500以上";}}, Collectors.counting())).forEach((k, v) -> System.out.println(k + " " + v));
}

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