Javaのプログラミングにおいて、大量のデータを効率的に処理することは、多くのプロジェクトで不可欠な課題です。特にファイルからのデータ読み取りや書き込みを行う場合、その処理をどのように設計するかによって、パフォーマンスやコードの可読性に大きな影響を与えます。本記事では、Javaの強力な機能であるストリームAPIとファイル入出力を組み合わせたデータ処理の方法について詳しく解説します。これにより、データの変換や集計、さらには並列処理を効果的に行うための基礎と応用技術を習得することができます。これらの技術をマスターすることで、より効率的かつ保守性の高いJavaプログラムを作成する手助けとなるでしょう。
JavaストリームAPIの概要
JavaストリームAPIは、Java 8で導入されたデータ処理のための強力なフレームワークです。ストリームAPIを使用すると、コレクションや配列などのデータソースから要素を順次処理し、フィルタリング、マッピング、集計などの操作を簡潔かつ直感的に行うことができます。ストリームは、データを一度に処理するのではなく、遅延評価（Lazy Evaluation）により必要な時点でのみ処理を行うため、パフォーマンスが向上する特徴があります。
ストリームAPIは、次のような場面で特に有効です。
データのフィルタリング
リストやセットなどのコレクションから条件に一致する要素を抽出する場合、ストリームAPIを使用することで、コードが簡潔かつ可読性の高いものになります。
データのマッピング
ある形式のデータを別の形式に変換する際に、ストリームAPIのマップ機能を利用することで、変換処理を簡単に実装できます。
データの集計
複数のデータを集約して結果を算出する操作も、ストリームAPIのreduce機能を活用することで効率的に実装できます。
このように、ストリームAPIはJavaでのデータ処理を大幅に簡素化し、コードの明瞭性と保守性を向上させるための強力なツールです。
ファイル入出力の基本
ファイル入出力（I/O）は、Javaプログラムが外部ファイルとデータをやり取りするために不可欠な機能です。Javaには、ファイルを読み書きするための豊富なクラスが用意されており、目的に応じて適切なクラスを選択することで効率的なファイル操作が可能です。
ファイルの読み込み
Javaでファイルを読み込む基本的な方法として、java.io.BufferedReaderとjava.nio.file.Filesがよく使用されます。BufferedReaderは、テキストファイルを効率的に読み込むためのクラスで、行ごとにファイルを読み込むことができます。一方、FilesクラスはJava NIO（New I/O）で導入されたもので、ファイル全体を一度に読み込んだり、ファイルの内容をストリームとして処理する機能を提供します。
// BufferedReaderを使用したファイルの読み込み
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("example.txt"))) {
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
System.out.println(line);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}// Filesクラスを使用したファイルの読み込み
try {
List<String> lines = Files.readAllLines(Paths.get("example.txt"));
lines.forEach(System.out::println);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}ファイルへの書き込み
ファイルにデータを書き込む際には、java.io.BufferedWriterやjava.nio.file.Filesクラスを使用します。これらのクラスは、大量のデータを効率的にファイルに書き込むことができ、ストリームAPIと組み合わせることで、さらに柔軟なデータ処理が可能になります。
// BufferedWriterを使用したファイルの書き込み
try (BufferedWriter writer = new BufferedWriter(new FileWriter("output.txt"))) {
writer.write("Hello, World!");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}// Filesクラスを使用したファイルの書き込み
try {
Files.write(Paths.get("output.txt"), "Hello, World!".getBytes());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}ファイル入出力の選択肢
Javaには、上記以外にも多くのファイルI/Oクラスや方法が存在します。シンプルなファイル操作にはFileInputStreamやFileOutputStreamが適していますが、より効率的な操作を必要とする場合は、BufferedReaderやBufferedWriter、さらにNIOを利用するFilesクラスが推奨されます。
ファイル入出力の基本を理解することで、ストリームAPIと組み合わせた高度なデータ処理が可能になります。
ストリームAPIとファイル入出力の組み合わせ
ストリームAPIとファイル入出力を組み合わせることで、Javaでのデータ処理が非常に効率的かつ直感的になります。この組み合わせを活用することで、ファイルからデータを読み取り、フィルタリングや変換を行い、結果を別のファイルに出力する、といった一連の操作をシンプルなコードで実現できます。
ファイルのデータをストリームとして処理する
まず、Files.lines()メソッドを使用して、テキストファイルの各行をストリームとして処理する方法を見てみましょう。このメソッドは、ファイルを行ごとに読み込み、その内容をStream<String>として提供します。このストリームを使って、データのフィルタリングや変換を行い、最終的な結果を生成できます。
// ファイルをストリームとして読み込み、フィルタリングして出力する
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("input.txt"))) {
stream.filter(line -> line.contains("keyword"))
.map(String::toUpperCase)
.forEach(System.out::println);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}この例では、input.txtから行を読み込み、「keyword」を含む行をフィルタリングし、さらにその行を大文字に変換してコンソールに出力しています。このように、ファイル入出力とストリームAPIを組み合わせることで、複雑なデータ処理を簡潔に表現できます。
ストリームAPIを利用したファイルへの書き込み
データを処理した後、結果をファイルに出力する場合にもストリームAPIを活用できます。Files.write()メソッドを使うと、ストリームで処理した結果を直接ファイルに書き込むことができます。
// ストリームで処理した結果をファイルに書き込む
List<String> results = Files.lines(Paths.get("input.txt"))
.filter(line -> line.contains("keyword"))
.map(String::toUpperCase)
.collect(Collectors.toList());
try {
Files.write(Paths.get("output.txt"), results);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}この例では、input.txtからフィルタリングと変換を行ったデータをリストに収集し、その結果をoutput.txtに書き込んでいます。ストリームAPIとファイルI/Oの組み合わせにより、データの処理と保存を一貫した流れで行えるため、コードの可読性とメンテナンス性が向上します。
大規模データの処理におけるメリット
ストリームAPIを用いることで、遅延評価や並列処理が可能になるため、特に大規模なデータセットを扱う際に大きなパフォーマンス向上が期待できます。ファイルからデータを読み込み、並列で処理を行い、結果を効率的にファイルに保存することで、リソースの使用を最適化しながら、高速なデータ処理を実現できます。
このように、ストリームAPIとファイル入出力を組み合わせることで、複雑なデータ処理を簡潔に実装できるだけでなく、パフォーマンスも向上させることが可能です。
フィルタリングとマッピングによるデータ変換
ストリームAPIを使用すると、データのフィルタリングやマッピングといった変換操作を簡単に行うことができます。これにより、特定の条件に合致するデータだけを抽出したり、データの形式を変更したりする処理がシンプルなコードで実現可能です。
フィルタリングによるデータ抽出
フィルタリングとは、データセットから特定の条件を満たす要素だけを抽出する操作です。ストリームAPIのfilter()メソッドを使用することで、任意の条件を指定して、必要なデータだけを選別することができます。
// ファイルから読み込んだデータをフィルタリングして特定の行を抽出
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("data.txt"))) {
stream.filter(line -> line.startsWith("Error"))
.forEach(System.out::println);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}この例では、ファイルdata.txtから読み込んだデータのうち、「Error」で始まる行だけを抽出し、コンソールに出力しています。フィルタリングにより、不要なデータを排除し、目的に応じた情報だけを取得することができます。
マッピングによるデータ変換
マッピングは、データの各要素を別の形式や値に変換する操作です。ストリームAPIのmap()メソッドを使うと、元のデータセットから新しいデータセットを生成することができます。
// 読み込んだデータを大文字に変換して出力
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("data.txt"))) {
stream.map(String::toUpperCase)
.forEach(System.out::println);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}このコードでは、ファイルから読み込んだ各行を大文字に変換し、その結果を出力しています。マッピングを利用することで、データの形式や内容を自在に変更することが可能です。
フィルタリングとマッピングの組み合わせ
フィルタリングとマッピングは、組み合わせて使用することも非常に効果的です。たとえば、まずフィルタリングで必要なデータを抽出し、その後マッピングでデータの形式を変換するといった処理が考えられます。
// エラーメッセージを抽出し、大文字に変換して出力
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("log.txt"))) {
stream.filter(line -> line.startsWith("Error"))
.map(String::toUpperCase)
.forEach(System.out::println);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}この例では、log.txtファイルからエラーメッセージだけを抽出し、それらを大文字に変換して表示しています。こうした組み合わせにより、データの処理フローをシンプルかつ効率的に実装することができます。
フィルタリングとマッピングを活用することで、複雑なデータ変換処理をシンプルなコードで表現でき、必要なデータを容易に取得・加工することが可能となります。これにより、Javaプログラムの柔軟性と保守性が向上します。
ファイルデータの集計と分析
ストリームAPIは、データの集計や分析にも非常に有用です。ファイルからデータを読み込み、それをストリームとして処理することで、簡潔かつ効率的に集計や統計処理を行うことができます。これにより、大量のデータから有益な情報を抽出しやすくなります。
データの集計
ストリームAPIのcollect()メソッドを使用することで、データを集計し、さまざまな形式で結果を得ることが可能です。たとえば、リストに変換する、カウントする、合計を算出するといった操作が代表的です。
// ファイル内の数値データを集計して合計を算出
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("numbers.txt"))) {
int sum = stream.mapToInt(Integer::parseInt)
.sum();
System.out.println("Sum: " + sum);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}この例では、numbers.txtファイルに含まれる数値データを集計し、その合計を算出しています。mapToInt()メソッドを使用することで、文字列を整数に変換し、sum()メソッドで合計を求めています。
統計情報の取得
ストリームAPIは、データセットから簡単に統計情報を取得するためのメソッドも提供しています。たとえば、平均値、最大値、最小値などを計算することが可能です。
// ファイル内の数値データの統計情報を取得
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("numbers.txt"))) {
IntSummaryStatistics stats = stream.mapToInt(Integer::parseInt)
.summaryStatistics();
System.out.println("Count: " + stats.getCount());
System.out.println("Sum: " + stats.getSum());
System.out.println("Min: " + stats.getMin());
System.out.println("Average: " + stats.getAverage());
System.out.println("Max: " + stats.getMax());
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}このコードでは、numbers.txtファイルに含まれる数値データの統計情報（件数、合計、最小値、平均値、最大値）を取得しています。summaryStatistics()メソッドを使用することで、これらの情報を一度に取得できます。
データのグルーピングと集約
ストリームAPIは、データを特定の基準でグループ化し、グループごとに集計を行うことも得意です。Collectors.groupingBy()メソッドを使用すると、データを分類し、それぞれのグループに対して集約操作を行うことができます。
// ファイル内のデータをカテゴリごとにグルーピングして集計
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("data.txt"))) {
Map<String, Long> categoryCounts = stream.collect(
Collectors.groupingBy(
line -> line.split(",")[0], // カテゴリを取得
Collectors.counting() // カウントを集計
)
);
categoryCounts.forEach((category, count) ->
System.out.println(category + ": " + count)
);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}この例では、data.txtファイルのデータをカテゴリごとにグルーピングし、各カテゴリのデータ件数を集計しています。グルーピングによる集計は、データ分析の際に非常に有効な手法です。
こうした集計と分析の手法を活用することで、Javaプログラムはよりインテリジェントに大量のデータから有益な情報を抽出し、意思決定に役立てることができます。ストリームAPIを使ったこれらの操作は、コードを簡潔に保ちながらも、強力なデータ処理機能を提供します。
エラー処理と例外管理
ファイル入出力やストリームAPIを使用する際、エラー処理と例外管理は非常に重要です。これらの操作には、予期しないエラーや例外が発生する可能性があり、それらを適切に処理することで、プログラムの安定性と信頼性を保つことができます。
ファイル入出力におけるエラー処理
ファイル操作中に発生する一般的なエラーとしては、ファイルが見つからない、読み取り/書き込み権限がない、ストレージがいっぱいで書き込みができないなどが挙げられます。これらのエラーは、IOExceptionやそのサブクラスで捕捉できます。
// ファイル読み込み時のエラー処理
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("data.txt"))) {
String line;
while ((line = reader.readLine()) != null) {
System.out.println(line);
}
} catch (FileNotFoundException e) {
System.err.println("ファイルが見つかりません: " + e.getMessage());
} catch (IOException e) {
System.err.println("ファイルの読み取り中にエラーが発生しました: " + e.getMessage());
}この例では、FileNotFoundExceptionでファイルが見つからない場合を処理し、IOExceptionでその他の入出力エラーを処理しています。こうしたエラー処理を行うことで、ファイル操作が失敗した際に適切な対応ができ、ユーザーに有益なフィードバックを提供することができます。
ストリームAPIにおける例外管理
ストリームAPIを使用する際には、ファイル入出力操作だけでなく、データ変換やフィルタリングの過程でも例外が発生する可能性があります。たとえば、データ変換中に不正な形式のデータが含まれていると、NumberFormatExceptionなどが発生します。
// ストリーム操作中の例外管理
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("data.txt"))) {
stream.map(line -> {
try {
return Integer.parseInt(line);
} catch (NumberFormatException e) {
System.err.println("数値への変換に失敗しました: " + line);
return null; // nullで処理を続行
}
})
.filter(Objects::nonNull)
.forEach(System.out::println);
} catch (IOException e) {
System.err.println("ファイルの読み取り中にエラーが発生しました: " + e.getMessage());
}このコードでは、Integer.parseInt()の実行中に発生する可能性のあるNumberFormatExceptionを捕捉し、不正なデータが見つかった場合でもプログラムが停止せず、処理を継続できるようにしています。また、ストリームの中で例外が発生した場合にも適切に処理することで、プログラム全体の安定性が向上します。
リソース管理と`try-with-resources`
ファイル入出力やストリームAPIの利用において、リソースの適切な管理は重要です。Javaでは、try-with-resources構文を使用することで、リソース（例えば、ファイルやネットワーク接続）が不要になった時に自動的にクローズされるようにすることができます。これにより、リソースリークを防ぎ、システムのパフォーマンスや信頼性を保つことができます。
// try-with-resourcesによるリソース管理
try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("data.txt"))) {
reader.lines().forEach(System.out::println);
} catch (IOException e) {
System.err.println("エラーが発生しました: " + e.getMessage());
}この例では、BufferedReaderがtry-with-resources構文の中で使用されており、tryブロックを抜けると自動的にクローズされます。これにより、リソース管理が簡素化され、コードの安全性が向上します。
エラー処理と例外管理は、堅牢なJavaアプリケーションを構築するために不可欠です。特にファイル入出力やストリームAPIを使用する際には、予期しないエラーや例外に対処するための適切な戦略を持つことが重要です。これにより、プログラムの信頼性とメンテナンス性が大幅に向上します。
並列処理によるパフォーマンス向上
JavaのストリームAPIは、データ処理をシンプルにするだけでなく、並列処理を簡単に導入できる機能も提供しています。並列処理を活用することで、大量のデータセットを高速に処理し、プログラムのパフォーマンスを大幅に向上させることが可能です。
ストリームの並列処理
通常のストリーム処理はシングルスレッドで実行されますが、ストリームAPIのparallelStream()メソッドを使用することで、マルチスレッドによる並列処理が可能になります。これにより、データセットを複数のスレッドで同時に処理し、処理時間を短縮できます。
// 並列ストリームを使用したデータ処理
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("large_data.txt"))) {
long count = stream.parallel()
.filter(line -> line.contains("keyword"))
.count();
System.out.println("Found " + count + " lines containing 'keyword'");
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}この例では、large_data.txtファイルからデータを並列処理でフィルタリングし、「keyword」を含む行の数をカウントしています。並列処理を使うことで、大規模なデータセットでも高速にフィルタリングが行えます。
並列処理の利点と注意点
並列処理には多くの利点がありますが、同時に注意すべき点もいくつか存在します。利点としては、CPUの複数コアを効率的に利用できるため、データ量が多い場合に処理時間を短縮できる点が挙げられます。また、並列処理は、データ処理が独立して行われる場合に特に効果を発揮します。
一方で、並列処理を使用する際には、以下のような注意点があります。
- スレッドセーフであること: 並列処理では、複数のスレッドが同時にデータを操作するため、スレッドセーフな操作のみを行う必要があります。共有リソースに対するアクセスには特に注意が必要です。
- オーバーヘッド: 小規模なデータセットや、シンプルな処理に並列処理を適用すると、スレッド管理のオーバーヘッドが発生し、逆にパフォーマンスが低下する可能性があります。
- 順序の保持: 並列処理では、処理の順序が保証されないことがあるため、順序が重要な場合には
forEachOrdered()などのメソッドを使用して順序を維持する必要があります。
// 順序を保持しつつ並列処理を行う例
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("ordered_data.txt"))) {
stream.parallel()
.filter(line -> line.contains("keyword"))
.forEachOrdered(System.out::println);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}このコードでは、並列処理を行いつつ、出力の順序を保持するためにforEachOrdered()を使用しています。これにより、元のデータの順序が重要な場合でも、並列処理の利点を活かしつつ、順序を保持することができます。
実践的な応用例：ログファイルの高速解析
並列処理の強力さを実感できる実践的な例として、大規模なログファイルの解析を考えてみましょう。大量のログデータを解析する場合、並列処理を使用することで、特定のエラーメッセージを迅速に抽出し、分析することが可能です。
// 並列ストリームを使用したログファイルの解析
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("server_logs.txt"))) {
long errorCount = stream.parallel()
.filter(line -> line.contains("ERROR"))
.count();
System.out.println("Total number of errors: " + errorCount);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}この例では、サーバーログファイルから「ERROR」という文字列を含む行を並列処理でカウントしています。大規模なログファイルでも、並列処理を使用することで解析時間を大幅に短縮できます。
並列処理を正しく活用することで、Javaプログラムは大規模データセットの処理やリアルタイム解析において、非常に高いパフォーマンスを発揮することができます。ただし、利点と注意点を理解し、適切に使い分けることが成功の鍵となります。
応用例：ログファイルの解析
ストリームAPIとファイル入出力の組み合わせを活用すると、ログファイルの解析といった実務的な課題も効率的に処理することができます。ここでは、具体的な例として、サーバーログファイルの解析を行い、特定のエラーメッセージの頻度や発生時間を調べる方法を紹介します。
ログファイルのフォーマットと解析の目的
一般的なログファイルは、以下のような形式で記録されています。
2024-08-26 10:15:32 INFO User login successful
2024-08-26 10:16:45 ERROR Database connection failed
2024-08-26 10:17:10 WARN Low disk spaceこの例では、各行にタイムスタンプ、ログレベル（INFO、ERROR、WARNなど）、およびメッセージが含まれています。ログ解析の目的は、このデータをもとに、特定のエラーが発生した頻度や時間帯を分析し、システムの問題を特定することです。
ストリームAPIを使ったエラーメッセージの抽出
まず、ログファイルから「ERROR」レベルのメッセージを抽出し、それらを一覧表示する方法を紹介します。filter()メソッドを使用して、ログレベルが「ERROR」の行だけを選択します。
// ログファイルからERRORメッセージを抽出して出力
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("server_logs.txt"))) {
stream.filter(line -> line.contains("ERROR"))
.forEach(System.out::println);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}このコードでは、server_logs.txtファイルから「ERROR」を含む行をすべて抽出して、コンソールに出力します。これにより、エラーメッセージの概要をすばやく確認できます。
エラー頻度の集計とタイムスタンプの解析
次に、エラーメッセージの発生頻度を集計し、どの時間帯にエラーが集中しているかを調べる方法を見てみましょう。Collectors.groupingBy()を使用して、エラー発生時間の時刻ごとにグループ化し、その頻度を集計します。
// エラー発生時間を基に集計する例
try (Stream<String> stream = Files.lines(Paths.get("server_logs.txt"))) {
Map<String, Long> errorCountsByHour = stream.filter(line -> line.contains("ERROR"))
.map(line -> line.substring(11, 13)) // 時刻部分を抽出
.collect(Collectors.groupingBy(hour -> hour, Collectors.counting()));
errorCountsByHour.forEach((hour, count) ->
System.out.println("Hour: " + hour + ", Error Count: " + count));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}このコードでは、server_logs.txtからエラーメッセージを抽出し、発生時刻の「時」部分を基にグループ化して、その頻度をカウントしています。これにより、どの時間帯にエラーが集中しているかを把握することができます。
特定のエラーの追跡と分析
さらに、特定のエラー（例えば、データベース接続エラー）が発生した場合、その前後のログメッセージを追跡して、原因を分析することも可能です。これには、リストに収集してから前後の行を調査する方法が考えられます。
// 特定のエラーメッセージを前後のログと共に表示
try (List<String> lines = Files.readAllLines(Paths.get("server_logs.txt"))) {
for (int i = 0; i < lines.size(); i++) {
if (lines.get(i).contains("Database connection failed")) {
System.out.println("Context for error:");
for (int j = Math.max(0, i - 2); j <= Math.min(lines.size() - 1, i + 2); j++) {
System.out.println(lines.get(j));
}
}
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}このコードでは、「Database connection failed」というエラーメッセージを含む行を見つけ、その前後2行を含めてコンテキストを表示しています。これにより、エラーが発生した前後の状況を確認し、問題の原因を特定する手助けとなります。
このように、ストリームAPIを活用することで、ログファイルの解析が簡単かつ効果的に行えます。特定のエラーメッセージの抽出、エラー頻度の集計、原因分析のためのコンテキストの取得など、さまざまなログ解析タスクを効率的に実行できるようになります。これにより、システムの健全性を維持し、迅速なトラブルシューティングが可能となります。
演習問題：大規模データセットの処理
これまで学んできたストリームAPIとファイル入出力の知識を応用して、実践的な演習問題に挑戦してみましょう。今回の演習では、大規模なデータセットを効率的に処理する方法を考え、実際にJavaコードを作成していただきます。
演習1: ログファイルのエラーカウント
問題: サーバーログファイル（server_logs.txt）には数百万行のログが含まれています。このログファイルから、1時間ごとのエラー発生回数を集計し、各時間帯でエラーが最も多く発生した時間を特定してください。
ヒント:
Files.lines()でファイルをストリームとして読み込みます。filter()メソッドを使って、"ERROR"を含む行を抽出します。Collectors.groupingBy()とCollectors.counting()を使って、時間ごとにエラーをカウントします。
期待される出力例:
Hour: 10, Error Count: 150
Hour: 11, Error Count: 200
Hour: 12, Error Count: 250
Most errors occurred at hour: 12演習2: データ変換とフィルタリング
問題: CSV形式のデータファイル（data.csv）があり、各行は「ID, 名前, 年齢, 職業」の形式で記録されています。30歳以上のユーザーのみを抽出し、その名前と職業を大文字に変換して新しいファイルに保存してください。
ヒント:
Files.lines()を使ってファイルを読み込みます。filter()で年齢が30以上の行を抽出します（split()を使用して各要素に分割）。map()で名前と職業を大文字に変換します。Files.write()を使って結果を新しいファイルに保存します。
期待される出力例:
ID, 名前, 年齢, 職業
1, JOHN DOE, 35, ENGINEER
2, JANE SMITH, 40, MANAGER演習3: 並列処理によるパフォーマンス最適化
問題: テキストファイル（large_text.txt）には数百万行のテキストが含まれています。このファイルから、特定のキーワード（例えば「performance」）を含む行を並列処理を使って効率的に検索し、その行数をカウントしてください。
ヒント:
parallel()メソッドを使用して並列ストリームを生成します。filter()で指定されたキーワードを含む行を抽出します。count()で該当行数をカウントします。
期待される出力例:
Number of lines containing 'performance': 1024演習4: エラーログの詳細分析
問題: あるエラーログファイル（error_logs.txt）には、発生したエラーの詳細が記録されています。このログファイルから特定のエラーコード（例えば「500」）が発生した前後5行を含めた詳細なエラーレポートを作成し、ファイルに出力してください。
ヒント:
- ファイル全体をリストに読み込み、指定されたエラーコードを含む行を見つけます。
- 見つけた行の前後5行をリストから取り出し、新しいファイルに保存します。
期待される出力例:
--- Error report for code 500 ---
Line 123: ...
Line 124: ...
Line 125: 500 Internal Server Error
Line 126: ...
Line 127: ...
--- End of report ---まとめ
これらの演習問題に取り組むことで、JavaのストリームAPIとファイル入出力を用いたデータ処理の実践的なスキルを磨くことができます。大規模データセットの処理、フィルタリング、マッピング、並列処理の最適化など、実務で役立つ技術を身につけ、Javaプログラミングのスキルを一層高めましょう。
まとめ
本記事では、JavaのストリームAPIとファイル入出力を組み合わせた効率的なデータ処理の方法について解説しました。ストリームAPIを活用することで、データのフィルタリング、マッピング、集計、さらには並列処理まで、さまざまなデータ操作をシンプルかつ効果的に実装できることを学びました。また、エラー処理や例外管理を適切に行うことで、堅牢で信頼性の高いプログラムを構築する重要性にも触れました。演習問題を通じて実践的なスキルを習得し、これらの技術を実務に応用して、より効率的でパフォーマンスの高いJavaプログラムを作成していきましょう。
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