流模型的操作很丰富，下面介绍一些常用的API。这些方法可以被分成两种：
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延迟方法
返回值类型仍然是 Stream 接口自身类型的方法，因此支持链式调用。(除了终结方法外，其余方 法均为延迟方法。)
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终结方法
返回值类型不再是 Stream 接口自身类型的方法，因此不再支持类似 StringBuilder 那样的链式调 用。在这里介绍的终结方法包括 count 和 forEach 方法。
逐一处理：forEach
虽然方法名字叫 forEach ，但是与for循环中的“for-each”昵称不同。
void forEach(Consumer<? super T> action);
该方法接收一个 Consumer 接口函数，会将每一个流元素交给该函数进行处理。
java.util.function.Consumer<T>接口是一个消费型接口。
Consumer接口中包含抽象方法void accept(T t)，意为消费一个指定泛型的数据。
基本使用：
import java.util.stream.Stream;
public class Demo06ForEach {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> stream = Stream.of("Java", "C", "Python", "Hadoop", "Spark");
stream.forEach(name-> System.out.println(name));
}
}
这里调用的of()方法，方法签名：
@SafeVarargs
public static<T> Stream<T> of(T... values) {
return Arrays.stream(values);
}
过滤：filter
可以通过 filter 方法将一个流转换成另一个子集流。方法签名：
Stream<T> filter(Predicate<? super T> predicate);
该接口接收一个 Predicate 函数式接口参数(可以是一个Lambda或方法引用)作为筛选条件。
java.util.stream.Predicate 接口是一个函数式接口，其中唯一的抽象方法为：
boolean test(T t);
该方法将会产生一个boolean值结果，代表指定的条件是否满足。如果结果为true，那么Stream流的 filter 方法将会留用元素;如果结果为false，那么 filter 方法将会舍弃元素。
基本使用
Stream流中的 filter 方法基本使用的代码如：
import java.util.stream.Stream;
public class Demo07StreamFilter {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> original = Stream.of("Java", "C", "Python", "Hadoop", "Spark");
Stream<String> result = original.filter(s -> s.length() >= 5);
result.forEach(System.out::println);
}
}
运行程序，控制台输出：
Python
Hadoop
Spark
这个例子中，通过Lambda表达式来指定了筛选的条件：字符串的长度要大于等于5。
映射：map
如果需要将流中的元素映射到另一个流中，可以使用 map 方法。方法签名：
<R> Stream<R> map(Function<? super T, ? extends R> mapper);
该接口需要一个 Function 函数式接口参数，可以将当前流中的T类型数据转换为另一种R类型的流。
java.util.stream.Function 接口是一个函数式接口，其中唯一的抽象方法为：
R apply(T t);
这可以将一种T类型转换成为R类型，而这种转换的动作，就称为“映射”。
基本使用
Stream流中的 map 方法基本使用的代码如：
import java.util.stream.Stream;
public class Demo08StreamMap {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> original = Stream.of("100", "200", "300");
Stream<Integer> result = original.map(str -> Integer.parseInt(str));
result.forEach(System.out::println);
}
}
运行程序，控制台输出：
100
200
300
这段代码中， map 方法的参数通过方法引用，将字符串类型转换成为了int类型(并自动装箱为 Integer 类对象)。然后调用Stream接口中的forEach方法，逐一输出结果。
统计个数：count
正如旧集合 Collection 当中的 size 方法一样，流提供 count 方法来数一数其中的元素个数：
long count();
该方法返回一个long值代表元素个数(不再像旧集合那样是int值)。
基本使用
import java.util.stream.Stream;
public class Demo09StreamCount {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> original = Stream.of("Java", "C", "Python", "Hadoop", "Spark");
Stream<String> result = original.filter(s -> s.length() >= 5);
System.out.println(result.count());
}
}
运行程序，控制台输出：
3
取用前几个：limit
limit 方法可以对流进行截取，只取用前n个。方法签名：
Stream<T> limit(long maxSize);
参数是一个long型，如果集合当前长度大于参数则进行截取;否则不进行操作。
基本使用
import java.util.stream.Stream;
public class Demo10StreamLimit {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> original = Stream.of("Java", "C", "Python", "Hadoop", "Spark");
Stream<String> result = original.limit(3);
result.forEach(System.out::println);
}
}
运行程序，控制台输出：
Java
C
Python
跳过前几个：skip
如果希望跳过前几个元素，可以使用 skip 方法获取一个截取之后的新流：
Stream<T> skip(long n);
如果流的当前长度大于n，则跳过前n个;否则将会得到一个长度为0的空流。
基本使用
import java.util.stream.Stream;
public class Demo11StreamSkip {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> original = Stream.of("Java", "C", "Python", "Hadoop", "Spark");
Stream<String> result = original.skip(3);
result.forEach(System.out::println);
}
}
运行程序，控制台输出：
Hadoop
Spark
组合：concat
如果有两个流，希望合并成为一个流，那么可以使用 Stream 接口的静态方法 concat：
static <T> Stream<T> concat(Stream<? extends T> a, Stream<? extends T> b)
备注：这是一个静态方法，与 java.lang.String 当中的 concat 方法是不同的。
基本使用
import java.util.stream.Stream;
public class Demo12StreamConcat {
public static void main(String[] args) {
Stream<String> original1 = Stream.of("Java", "C", "Python");
Stream<String> original2 = Stream.of("Hadoop", "Spark");
Stream<String> result = Stream.concat(original1, original2);
result.forEach(System.out::println);
}
}
运行程序，控制台输出：
Java
C
Python
Hadoop
Spark
Stream 接口中的常用方法就介绍到这里，为了加深理解，可以看一下使用Stream方式完成的简单练习。