《流处理》专题

我一直在阅读spring cloud stream文档，特别是错误处理： 关于留档所说的，当您想要捕获错误时，您可能需要使用。这没有关联的外部目标。 @StreamListener注释的使用专门用于定义连接内部通道和外部目标的绑定。鉴于目标特定的错误通道没有相关的外部目标，这种通道是Spring集成（SI）的特权。这意味着必须使用SI处理程序注释之一（即@ServiceActivator、@Tra

我有以下代码，它使用Stream API来查找卡路里超过300的集合中的前3个元素的名称： 在传统的基于迭代器的命令式方法中，我可以保留结果的计数，因此一旦我得到所需数量的元素，就可以退出迭代循环。但是上面的代码似乎贯穿了集合的整个长度。我如何停止这样做，并在得到我需要的3个元素后停止？

6.1.3 监控正在请求执行的命令 在cli下执行monitor，生产环境慎用。

根据我们的实验，我们发现当状态变成超过一百万个对象时，有状态的Spark Streaming内部处理成本会花费大量时间。因此，延迟会受到影响，因为我们必须增加批处理间隔以避免不稳定的行为（处理时间 它与我们应用程序的细节无关，因为它可以通过下面的代码复制。 Spark内部处理/基础架构成本到底是什么，需要这么多时间来处理用户状态？除了简单地增加批处理间隔之外，还有什么选项可以减少流转时长吗？ 我们

问题内容： 一个程序，该程序创建在可连接队列上工作的多个进程，并且最终可能会操纵全局字典来存储结果。（因此，每个子进程都可以用来存储其结果，并查看其他子进程正在产生什么结果） 如果我在子进程中打印字典，则可以看到对它进行的修改（即在上）。但是在主流程加入之后，如果我打印D，那就是空洞的字典！ 我了解这是同步/锁定问题。有人可以告诉我这里发生了什么，如何同步对的访问？ 问题答案： 普遍的答案涉及使用

场景:我正在用spark streaming做一些测试。大约有100条记录的文件每25秒就出现一次。 问题:在程序中使用local[*]时，4核pc的处理时间平均为23秒。当我将相同的应用部署到16核服务器时，我期望处理时间有所改善。然而，我发现它在16个内核中也花费了同样的时间(我还检查了ubuntu中的cpu使用率，cpu得到了充分利用)。所有配置默认由spark提供。 问题：处理时间不应该随

我有一些问题。 基于类中的时间戳，我想做一个逻辑，排除在1分钟内输入N次或更多次的数据。 UserData类有一个时间戳变量。 起初我试着用一个翻滚的窗户。 但是，滚动窗口的时间计算是基于固定时间的，因此无论UserData类的时间戳如何，它都不适合。 如何处理流上窗口UserData类的时间戳基？ 谢谢。 附加信息 我使用这样的代码。 我试了一些测试。150个样本数据。每个数据的时间戳增加1秒。

本文向大家介绍解读PHP的Yii框架中请求与响应的处理流程，包括了解读PHP的Yii框架中请求与响应的处理流程的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、请求（Requests） 请求： 一个应用的请求是用 yii\web\Request 对象来表示的，该对象提供了诸如 请求参数（译者注：通常是GET参数或者POST参数）、HTTP头、cookies等信息。 默认情况下，对于一个给定的请求，你可

本文向大家介绍Javaweb应用使用限流处理大量的并发请求详解，包括了Javaweb应用使用限流处理大量的并发请求详解的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 在web应用中，同一时间有大量的客户端请求同时发送到服务器，例如抢购、秒杀等。这个时候如何避免将大量的请求同时发送到业务系统。 第一种方法：在容器中配置最大请求数，如果大于改请求数，则客户端阻塞。该方法有效的阻止了大量的请求同时访问业务系统

null 鉴于以下MVE： 执行代码时，“Continue”流运行良好，但“Completed”流总是以失败的作业状态退出。 如何使作业在状态已完成的情况下完成？换句话说，我在流的编码上做错了什么？

我的项目中有一个场景，我正在使用spark-sql-2.4.1版本阅读Kafka主题消息。我能够使用结构化流媒体处理一天。一旦收到数据并进行处理后，我需要将数据保存到hdfs存储中的各个拼花文件中。 我能够存储和读取拼花文件，我保持了15秒到1分钟的触发时间。这些文件的大小非常小，因此会产生许多文件。 这些拼花地板文件需要稍后通过配置单元查询读取。 那么1）该策略在生产环境中有效吗？还是会导致以后

我在Javascript中这样做（并显示在我的HTML中）： 然而，我如何下载/流式传输这个视频，并对视频进行块式处理，理想情况下是在Python脚本中处理？

附加了一批数据的事件和偶尔发送数据的Kafka流有什么根本区别？它们可以互换使用吗？什么时候该用第一个，什么时候该用后一个？你能提供一些简单的用例吗？ 注意：在这个问题的评论中有一些信息，但我想要一个更全面的答案。

众所周知，Flink有两个核心API（数据流/数据集），但当我使用Flink Sql客户端提交作业时，我不需要选择流或批处理模式。所以，Flink SQL客户机是如何决定使用批处理模式和流模式的。我在官方文件中没有找到答案。所以，我想知道Flink SQL客户端如何区分批处理模式和流模式？

我用以下方法编写了一个spring控制器来处理回调http请求， 但是我得到错误：由处理程序执行导致的已解决异常：org.springframework.web.HttpMediatypeNotSupportedException：不支持内容类型'application/octet-stream' 我不能更改回调http请求，因为它们来自其他第三方服务，我如何更改控制器以正确获取请求参数？