Java Stream：合并从多个 CSV 文件读取的数据-java教程-PHP中文网

Java Stream：合并从多个 CSV 文件读取的数据

花韻仙語

发布： 2025-10-26 10:16:31

原创

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java stream：合并从多个 csv 文件读取的数据

本文档介绍了如何使用 Java Stream 将从多个 CSV 文件读取的数据进行合并，特别是当第二个数据集的获取依赖于第一个数据集的结果时。我们将通过一个城市和国家数据的示例，展示如何根据城市信息中的国家代码，从国家数据集中获取对应的国家名称，并保持原始数据的顺序。

数据模型

首先，定义两个实体类 City 和 Country，分别对应城市和国家的数据结构。

import com.opencsv.bean.CsvBindByPosition;

public class City {

    @CsvBindByPosition(position = 0)
    private Integer id;

    @CsvBindByPosition(position = 1)
    private String name;

    @CsvBindByPosition(position = 2)
    private String countryCode;

    private String countryName; // 用于存储合并后的国家名称

    // Getters and setters
    public Integer getId() {
        return id;
    }

    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getCountryCode() {
        return countryCode;
    }

    public void setCountryCode(String countryCode) {
        this.countryCode = countryCode;
    }

    public String getCountryName() {
        return countryName;
    }

    public void setCountryName(String countryName) {
        this.countryName = countryName;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "City{" +
                "id=" + id +
                ", name='" + name + '\'' +
                ", countryCode='" + countryCode + '\'' +
                ", countryName='" + countryName + '\'' +
                '}';
    }
}

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import com.opencsv.bean.CsvBindByPosition;

public class Country {

    @CsvBindByPosition(position = 0)
    private Integer id;

    @CsvBindByPosition(position = 1)
    private String name;

    @CsvBindByPosition(position = 2)
    private String code;

    // Getters and setters

    public Integer getId() {
        return id;
    }

    public void setId(Integer id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public String getCode() {
        return code;
    }

    public void setCode(String code) {
        this.code = code;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Country{" +
                "id=" + id +
                ", name='" + name + '\'' +
                ", code='" + code + '\'' +
                '}';
    }
}

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合并数据

以下代码展示了如何使用 Java Stream 将城市和国家数据合并，并将国家名称添加到对应的城市对象中。

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

public class DataMerger {

    public static void main(String[] args) {
        // 模拟从 CSV 文件读取数据
        List<Country> countries = Arrays.asList(
                new Country(100, "Germany", "DE"),
                new Country(105, "France", "FR"),
                new Country(108, "Denmark", "DK")
        );

        List<City> cities = Arrays.asList(
                new City(1, "Berlin", "DE"),
                new City(2, "Munich", "DE"),
                new City(3, "Köln", "DE"),
                new City(4, "Paris", "FR"),
                new City(5, "Kopenhag", "DK")
        );

        // 使用 Stream 合并数据
        cities.forEach(city -> city.setCountryName(countries.stream()
                .filter(country -> country.getCode().equals(city.getCountryCode()))
                .map(Country::getName)
                .findAny()
                .orElse(null)));

        // 打印合并后的结果
        cities.forEach(System.out::println);
    }
}

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代码解释：

Operator

OpenAI推出的AI智能体工具

175

查看详情

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数据准备: 首先，模拟从 CSV 文件读取城市和国家数据。实际应用中，需要使用 CSV 解析库（如 opencsv）将 CSV 文件内容转换为 List<City> 和 List<Country>。
Stream 处理:
- 使用 cities.forEach() 遍历城市列表，保证处理顺序与城市列表一致。
- 对于每个城市，使用 countries.stream() 创建一个国家数据流。
- filter(country -> country.getCode().equals(city.getCountryCode())) 过滤国家数据流，只保留国家代码与城市国家代码匹配的国家。
- map(Country::getName) 将过滤后的国家数据流映射为国家名称流。
- findAny() 从国家名称流中找到任意一个国家名称。由于一个城市只对应一个国家，因此找到任意一个即可。
- orElse(null) 如果找不到匹配的国家，则返回 null。
- city.setCountryName(...) 将找到的国家名称设置到对应的城市对象中。
结果输出: 打印合并后的城市数据，包含国家名称。

输出结果：

City{id=1, name='Berlin', countryCode='DE', countryName='Germany'}
City{id=2, name='Munich', countryCode='DE', countryName='Germany'}
City{id=3, name='Köln', countryCode='DE', countryName='Germany'}
City{id=4, name='Paris', countryCode='FR', countryName='France'}
City{id=5, name='Kopenhag', countryCode='DK', countryName='Denmark'}

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注意事项

数据量: 如果城市和国家数据量非常大，上述方法可能会影响性能。可以考虑使用 HashMap 提前将国家代码和国家名称进行映射，以提高查找效率。
异常处理: 在实际应用中，需要考虑 CSV 文件读取异常、数据格式错误等情况，并进行适当的异常处理。
并发处理: 如果对性能要求较高，并且可以接受一定的顺序错乱，可以考虑使用并行流或 CompletableFuture 来加速数据合并过程。但需要仔细评估并发带来的复杂性，并确保线程安全。