上午抛砖引玉，写了一篇100万数据lambda和for循环迭代的效果，直观来看没什么区别。看到好多网友留言，讨论了lambda。考虑到我写的那篇文章可能不够严谨。Lambda除了在写法上的不同，还有其它什么作用呢？于是去上网继续深入学习lambda，既然官方推出来，必然存在合理性。学到了它还有数据并行化处理。
并行和并发有什么区别？我的理解是并行是建立在多核处理器的基础，很好理解，就像流水线一样，几条流水线同时工作。那么并发就更容易理解了，单核和多核都可以，通过CPU时间片实现并发调度。
纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！这次用500百万的数据来进行实验。代码如下：
源码
执行最终效果如下：
执行效果
500万数据已经是我本机的极限了，1000万数据要发生内存泄漏了。从执行的效果来看，大数据处理方面lambda还是很有优势的。但是lambda并行流处理却没有体现出优势，可能是我本机CPU核数不够，性能不佳等。通过这两篇文章，大概了解了lambda在大数据方面处理的优势，这也很符合这个时代发展的潮流，技术变革有点社会发展规律一样，都是螺旋式前进的。
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