《交流讨论》专题

我目前正在使用DynamoDB流，并期待着转向Kinesis流，因为我想控制我喜欢从流中处理的记录数量。 我一直在读有关Kinesis流和lambda的文章。有很多关于Kinesis流和EC2的多用户和KCL等的文章。 null

我有一些教科书式的代码，它以递归方式调用自己。我不了解程序流。代码如下： 在Recur_Factorial_Data中，我循环遍历数据元素并调用Recur_Factorial，它将其值返回给调用函数（Recur_Factorial_Data）。我预计标记为2（“返回num”）和3（“返回结果”）的行将始终返回一个值给调用函数，但事实并非如此。例如，初始值（来自数组DataArray）为11，函数重

原题： 我试图向Google Analytics API提出请求。我正在浏览Hello Analytics教程，试图复制这些步骤。无论我尝试什么，我似乎都无法成功地验证。 教程中有以下内容： 打开您创建的名为的文件，并添加以下方法： 当用户遇到此脚本时，应用程序将尝试打开默认浏览器，并将用户导航到Google.com上的URL。此时，将提示用户登录并授予应用程序对其数据的访问权限。一旦被授予，应用

我正在开发一个Kafka-Stream应用程序，它将从输入Kafka主题读取消息，过滤不需要的数据并推送到输出Kafka主题。 Kafka流配置： KStream筛选器逻辑： 当开始以上spring的Kafka流应用程序，我得到以下例外。 我们的Kafka Infra团队给了“group.id”必要的权限，使用这个相同的“group.id”，我可以使用其他Kafka消费者应用程序来使用消息，我在“

我正在使用FFMpeg将一个WAV文件分割成MP3以便在HTTP直播流中使用。我正在使用以下命令： ffmpeg-i input.wav-c：a libmp3lame-b：a 128k-map 0:0-f segment-segment_time 10-segment_list outputlist.m3u8-segment_format mp3'output%03d.mp3' 流是工作的，但我得

null 或用java

我试图从聚合原理的角度来理解火花流。Spark DF 基于迷你批次，计算在特定时间窗口内出现的迷你批次上完成。 假设我们有数据作为- 然后首先对Window_period_1进行计算，然后对Window_period_2进行计算。如果我需要将新的传入数据与历史数据一起使用，比如说Window_priod_new与Window_pperid_1和Window_perid_2的数据之间的分组函数，我该

我对使用rxjava进行反应性编程是新手，在经历了更简单的示例之后，我现在试图弄清楚如何使用连续流。下面这个例子的问题是，在我接受了3个元素后，程序不会终止。我的假设是，我不知何故需要取消订阅我的可观察的，但我不完全掌握如何终止while循环并使程序退出。 我遇到了下面的RxJava帖子--终止无限流，但我仍然不知道我遗漏了什么。

我想加快任务的速度，所以我考虑让流并行。通常，这只是意味着我可以在流构造和终端操作之间的任何地方插入，结果将是相同的。IntStream.Concat的JavaDoc表示，如果任何输入流是并行的，结果流将是并行的。因此，我认为使或流或流或级联流生成相同的结果。 实际上我错了：如果我将添加到结果流中，那么输入流似乎仍然是连续的。此外，我可以将输入流（其中任何一个或两个）标记为，然后将结果流转换为，但

产出： 谢谢，参考:https://winterbe.com/posts/2014/07/31/java8-stream-tutorial-examples/

一般问题：什么是正确的方法来逆转一个流？假设我们不知道流由什么类型的元素组成，那么反向任何流的一般方法是什么？ 具体问题：

如何识别主题的KTable物化何时完成？ 例如，假设KTable只有几百万行。下面的伪代码： 在某个时间点，我想安排一个线程来调用以下内容，该内容写入主题：kt.toStream().to（“output_topic_name”）； 跟进问题： 约束 1)好的，我看到kstream和ktable在kafkastream启动后是无界/无限的。但是，ktable物化（压缩主题）不会在指定的时间段内为同

我试图解决一个调度问题，它围绕着以下安排： 是否可以使用和实现约束？我尝试过以下路线： 我认为应该没有问题，但不确定如何获得这个来实现我想要的。这里是否需要？还是有一个不同的、更好的整体方法？ 作为参考，ShiftAssignment类可以很容易地拥有如下所示的方法：

我需要从KafkaAvroDeserializer而不是标准的kafka反序列化器消耗的主题创建一个流。这是因为它将被发送到汇流JDBC接收器连接器（不支持标准序列化器/反序列化器）中使用的主题。在创建主题时，我对key和value都使用了KafkaAvroSerializer。 我的原始代码（在更改为密钥使用Kafka Avro序列化器之前）是： 注意：上面的Serdes.String不会正确反