《stream》专题

我正在尝试使用TopologyTestDriver测试kafka流。我分享代码片段和我面临的错误。 Error org.apache.kafka.common.errors.SerializationException： Error serializing Avro message Suppressed： java.lang.IllegalArgumentException： 請總是： 在每次測試

我正在尝试使用Camels SQL组件，使用outputType=StreamList从数据库中传输数据。我从一个带有ConsumerTemplate的Java类中获取ResultIterator： 当尝试迭代ResultsetIterator时，我得到以下错误： 组织。h2。jdbc。JdbcSQLException:对象已关闭[90007-197] 经检查，我发现连接已关闭。连接={Hikar

我试图读取一个巨大的文件，提取“引号”中的文本，将行放入一个集合，并使用Java8将集合的内容写入一个文件。 不，没有多个引用的文本。 我本可以使用简单循环。但是我想使用Java 8 Streams

让我们假设Spring Cloud Stream应用程序从创建。它对事件感兴趣。一旦到达，它将对其进行处理并生成一个输出事件到相同的。 我面临的问题是，由于Kafka流应用程序从/向同一个主题读写，所以它试图处理自己的写操作，这是没有意义的。 如何防止此应用程序处理它生成的事件？ 更新：正如Artem Bilan和sobychako指出的，我曾考虑过使用，但有些细节让我怀疑如何处理： OrderC

在spark streaming中，我希望在处理每个批处理之前查询db，将结果存储在一个可以序列化并通过网络发送给执行者的hashmap中。 在上面的代码中，indexMap应该在驱动程序中初始化，得到的map用于处理RDD。在foreachRDD闭包外部声明indexMap时没有问题，但在内部声明时会出现序列化错误。这是什么原因呢？ 我之所以要这样做，是为了确保每个批处理都有数据库中的最新值。我

我已经通过Kafka将数据按键排序到我的Spark流分区中，即在一个节点上找到的键在任何其他节点上都找不到。 我希望使用redis及其(increment by）命令作为状态引擎，并且为了减少发送到redis的请求数，我希望通过在每个工作节点上进行字数计数来部分减少数据。（关键是标签+时间戳，从字数中获取我的功能）。我希望避免洗牌，让redis负责跨工作节点添加数据。 即使我检查了数据在工作节点之

据我所知，处理Kafka流会在内存、光盘或Kafka主题中本地显示其状态，因为所有的输入数据都来自一个分区，其中所有的消息都是由一个定义的值键控的。大多数时候，计算可以在不知道其他处理器状态的情况下完成。如果是，则有另一个Streams实例来计算结果。就像这张图： Flink的状态到底存储在哪里？Flink是否也可以在本地存储状态，还是总是将它们发布到所有实例（任务）？是否可以配置Flink，使其

我想到的另一个Stackoverflow问题的解决方案是使用Stream.peek操作，但似乎仍然不正确，因为它会改变< code>Stream.peek方法中的状态。 同时在＜code＞流上研究（这里和这里）。查看用法是否可以改变状态我仍然不完全相信＜code＞流。peek不应改变状态（包括＜code＞流 下面是Javadoc所说的： 此方法主要用于支持调试，您希望在元素流经管道中的某个点时看到

我试图用Spring Boot 2流式传输视频文件mp4，我遵循了一些教程，解决方案应该很简单... 我不明白为什么。。当我将url放入浏览器时，默认的视频播放器出现，加载。。。超时后，我在浏览器控制台中收到一个“net:：ERR_CONTENT_LENGTH_MISMATCH 200”。。 如果我省略标题。添加（“内容长度”，Long.toString（file.Length（））；装载速度很快

我使用的是一个使用Kafka Streams1.0和Kafka Broker1.0.1的无状态处理器 //将其设置为1/3会话。超时 //使其更大，因为我正在进行密集的计算操作，处理1条kafka消息（NLP操作）可能需要10分钟 尽管有这样的配置和我对kafka超时配置工作原理的理解，但我看到消费者每隔几秒钟就会重新平衡一次。 我已经阅读了下面的文章和其他stackoverflow问题。关于如何

我正在做星火流媒体项目。从Kafka那里得到数据。我想限制Spark-Streaming消耗的记录。关于Kafka的资料非常多。我已经使用属性来限制Spark中的记录。但在5分钟的批处理中，我收到了13400条消息。我的星火程序每5分钟不能处理超过1000条消息。Kafka主题有三个分区。我的spark驱动程序内存是5GB，有3个执行器，每个3GB。如何限制Kafka在spark Streamin

我在声纳中发现了一条规则，它说： 与其他中间流操作的一个关键区别是，为了优化目的，流实现可以跳过对< code>peek()的调用。这可能会导致< code>peek()仅针对流中的某些元素或不针对流中的任何元素被意外调用。 另外，Javadoc中提到了它，它说： 此方法主要用于支持调试，您希望在元素流经管道中的某个点时看到这些元素 这种情况下可以跳过吗？和调试有关吗？

我有一个关于以下两个代码的问题。 没有平行性： 输出为： 具有并行性： 输出为： 为什么并行流的输出不包括1？

我有这样一个目标： 我很难理解为什么会这样：