在数据处理中，函数式编程可提供纯函数和不可变数据，帮助创建可维护、可靠且可并行化的代码：纯函数：不修改输入或外部状态，确保无副作用。不可变数据：无法被修改，确保线程安全和避免意外副作用。实战案例：使用函数式编程过滤客户数据以去除年龄小于 30 岁或不在纽约的客户。
Java 函数式编程在数据处理中的应用
函数式编程范式强调使用纯函数和不可变数据。这特别适用于数据处理任务，因为它允许我们创建可维护、可靠和易于并行化的代码。
纯函数
立即学习“Java免费学习笔记（深入）”；
纯函数不修改其输入或外部状态。在数据处理中，这意味着我们可以在不担心副作用的情况下对数据进行转换和操作。例如，下面的 map 函数将列表中的每个元素加 1：
List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3);
List<Integer> incrementedNumbers = numbers.stream()
.map(number -> number + 1)
.toList();不可变数据
专为中小型企业定制的网络办公软件,富有竞争力的十大特性： 1、独创 web服务器、数据库和应用程序全部自动傻瓜安装，建立企业信息中枢 只需3分钟。 2、客户机无需安装专用软件，使用浏览器即可实现全球办公。 3、集成Internet邮件管理组件，提供web方式的远程邮件服务。 4、集成语音会议组件，节省长途话费开支。 5、集成手机短信组件，重要信息可直接发送到员工手机。 6、集成网络硬
不可变数据不能被修改。在 Java 中，这通常通过使用基本类型或不可变集合类型来实现。不可变数据确保了我们的代码是线程安全的，并且不会产生不可预期的副作用。例如，我们可以使用 ImmutableList 来创建不可变列表：
List<String> names = ImmutableList.of("John", "Jane", "Bob");实战案例：数据清洗
让我们看一个使用函数式编程对客户数据进行清洗的实战案例。我们有以下数据：
name,age,city John,30,New York Jane,25,Los Angeles Bob,40,San Francisco Alice,35,New York
我们想过滤掉年龄小于 30 岁或城市不是纽约的客户。我们可以使用函数式编程如下实现：
List<String> filteredCustomers = customers.stream()
.filter(customer -> customer.age >= 30)
.filter(customer -> customer.city.equals("New York"))
.map(customer -> customer.name)
.toList();结论
函数式编程是用于数据处理任务的强大工具。它提供了纯函数和不可变数据，可帮助我们创建可维护、可靠和易于并行化的代码。
