《交流讨论》专题

在Spark流式传输中，是否可以将特定的RDD分区分配给集群中的特定节点（为了数据局部性？） 例如，我得到一个事件流[a，a，a，b，b]，并有一个2节点的Spark集群。 我希望所有的a总是去节点1，所有的b总是去节点2。 谢啦！

我想得到以下数据结构：Map 给定的是一个包含字段als原语（位置、目标、距离）或作为键（位置）加映射（目标）的类。从每个独特的位置，一个人可以瞄准多个目的地（按距离）。 关于第二个代码段：结果应该与第一个代码中的结果相同。唯一的区别是，LocationPair中提供的数据已被进一步处理，因此目的地和距离已被放入其目标地图中。 我知道这一定是可能的，但不知何故，我无法弄清楚如何完成它。上面的流代码

应用程序创建的h264帧被发送到标准输出，在标准输出中，使用ffmpeg将该流重新复用为mp4，并将其传递给服务器，服务器根据请求将其传递给客户端。 这是个好办法吗？这甚至可能创建一个低延迟30fps视频流使用这种方法？

我正在尝试使用Spring Security-5.2最新版本中的密码流对用户进行身份验证。 医生们似乎建议了如何做到这一点。 我执行请求，可以看到HTTP头中返回的访问令牌，但是没有填充SecurityContext，会话用户保持匿名。 有什么想法吗？

此问题是之前问题的后续：使用Streams添加BigDecimals 这个问题与使用Java8和Lambda表达式添加有关。在实现给出的答案后，我遇到了另一个问题：每当流为空时，方法都会抛出一个。 考虑下面的代码： 香草Java代码对空集合没有问题，但是新的Java8代码有问题。 在这里避免NSEE最优雅的方式是什么？当然，我们可以做到： 但是有没有一种Java的方法来处理空集合？

用餐问题: 几家人一起出去吃饭。为了增加他们的社会交往，他们愿意坐在桌子上，这样同一家庭的两个成员就不会在同一张桌子上。假设晚餐特遣队有家庭，而家庭有成员。另外，假设有桌可用，并且第1桌的座位容量为。 问题是：我们可以坐在桌子上的最多人数是多少？ 编辑：创建一个图并运行最大流算法可以解决这个问题。但如果我们用Dinic算法有2*10^3个顶点，则全局复杂度为O(10^6*10^6)=O(10^12

我有以下代码： 为什么它会打印Java流？

我正在尝试消化包，我似乎很难理解。 我正在阅读包文档，并试图实现它，以便边做边学。这是我读过的课文： 中间操作返回一个新流。他们总是懒惰；执行filter（）之类的中间操作实际上并不执行任何筛选，而是创建一个新流，在遍历该流时，该流包含与给定谓词匹配的初始流的元素。管道源的遍历直到执行管道的终端操作才开始。 总体而言，旧的模式要比高效得多。所以，这里又有更多的问题： 我误解了什么吗？ 如果我理解正

为了更好地理解新的流API，我试图转换一些旧代码，但我被困在这一个。 我似乎无法为它创建有效的收集器：

我正在开发一个有视频流功能的应用程序。我正在使用firebase数据库和firebase存储。我试图找到一些关于firebase存储如何处理视频文件的文档，但真的找不到太多。

我的想法是，我有一个特定的操作序列，我想应用于其他操作之间的几个流。流之间的其他操作不相同。 例如，对于每个流，我要更改字符串的大小写，修剪它，将空字符串清空，然后过滤掉空字符串，最后，消除重复，如下所示： 在这两种情况下,我都执行以下操作序列： 我当前复制了该链并将其放在多个流的其他操作之间： 有没有一个好的方法来避免重写那段代码呢？很明显，这两个map（）操作是可能的，但是这种操作组合有什么办

使用标准的GCP提供的存储/文本文件来发布Sub数据流模板，但是尽管我已经设置了#workernodes eq 1，但是对于下游组件来说，处理的消息吞吐量“太高”。 在 Pub/Sub 中的消息事件上运行的 Cloud 函数会命中 GCP 配额，并且使用 CloudRun，我在开始时收到一堆 500、429 和 503 个错误（由于步进突发率）。 有没有办法控制数据流的处理速率？需要获得更软/更慢

我正在学习流api，我被流的reduce方法困住了。我有一些细绳，我想把它们凝聚起来。下面是我的代码片段： 我不想让它们按顺序排列，但至少它们不应该重复“虚拟”字符串。 这会导致奇怪的输出。请帮我找出这里出了什么问题。

我已经使用java流实现了这个breadthFirstSearch算法。首先，我过滤检查顶点是否被标记，然后如果它没有被标记，我将它添加到队列中。当我使用.map时，我需要用一个类似.collect（Collectors.ToList（））的终止操作结束。 我的问题是这看起来不对，因为我正在使用collect返回一个新的过滤顶点列表。在这种情况下，我应该使用什么终端操作？我不需要收集新名单。我只想