《流处理》专题

我正在下载带有GET请求的文件。其中有些相当大，所以我希望将它们作为一个流来获取，并在能够处理它们时以块的形式读取字节，而不是在内存中读取整个文件。 WebClient看起来很合适，但我遇到了“UnsupportedMediaTypeException：内容类型'application/octet-stream'不受支持”。 下面是一些简短的示例代码。 这里是堆栈跟踪的一大块。 ...... 我确

我最近开始尝试kafka流。我有一个场景，我需要用加入。可能是因为不包含某些键。在这种情况下，我会得到一个。 具体来说，我得到了 StreamThread-1在处理过程中流应用程序错误：java.lang.NullPointerException 我不知道我该如何处理这个问题。我无法以某种方式过滤掉与表条目不对应的流记录。 使现代化 进一步查看，我发现我可以通过 接口查询基础存储以查找是否存在密钥

长话短说，我有一个cron工作，每天在指定的时间将一堆文件上传到云存储桶中。所有这些bucket都有一个关联的发布/订阅通知主题，该主题在文件创建事件时触发。每个事件都会触发一个数据流作业来处理该文件。 问题是这会在几秒钟内实例化100个并行批处理作业。每个作业都会使用HTTP请求来关闭我的下游服务。这些服务无法足够快地扩展，并开始抛出连接拒绝错误。 为了限制这些请求，我限制了每个数据流作业的可用

让我们考虑一个类，它只包含一个属性。我创建了6个父类对象，属性值为。 在这两种情况下，我都得到一个。 这个怎么处理？

我经常在流操作期间检查集合是否包含元素,我编写的代码如下所示： 如果我能用这样的东西来代替它就太好了： 但我在standard lib中还没有找到允许这样做的API。 问：当我需要检查NOT条件时，如何用方法引用替换lambda表达式？或者有没有其他方法可以做同样的但更优雅的方式？ 我可以这样编写自定义代码 并使用构造，但可能有人用更好的方法解决了这个问题。

这一任务演示istio对流量进行镜像复制的能力。流量镜像是一个有力的工具，在业务团队对生产系统进行变更的过程中，这一能力能够有效的降低风险。流量镜像功能可以对实时流量进行复制，将这一副本发送给镜像服务，并把主服务的关键请求路径放到带外。 Mirroring brings a copy of live traffic to a mirrored service and happens out of

本任务将演示如何将应用流量逐渐从旧版本的服务迁移到新版本。通过Istio，可以使用一系列不同权重的规则（10%，20%，··· 100%）将流量平缓地从旧版本服务迁移到新版本服务。为简单起见，本任务将采用两步将流量从reviews:v1 迁移到 reviews:v3，权重分别为50%，100%。 开始之前 参照文档安装指南中的步骤安装Istio。 部署BookInfo示例应用程序。 请注意：本文档

问题内容： 例如， 给定一定数量（m）的数字流（m1，m2，m3，m4，m5，m6 …），然后对前n个项应用变换（2 * i）（n可以小于，等于或大于m），对其余项应用另一个变换（3 * i）。和 返回结果：m1 * 2，m2 * 2，m3 * 3，m4 * 3，m5 * 3，m6 * 3 …（这里假设n = 2）。 我试图使用take（n）和skip（n），然后使用concatwith，但是ta

我正在尝试在GCP数据流中运行批处理作业。工作本身有时会占用大量内存。目前，工作一直在崩溃，因为我相信每个工作人员都在试图同时运行pcollection的多个元素。有没有办法防止每个工人一次运行多个元素？

我需要能够从单独的流处理器中删除Ktable中的记录。今天我使用aggregate（）并传递一个物化状态存储。在一个从“终止”主题读取的单独处理器中，我想在.transform（）或不同的.gaggregate（）中查询实体化状态存储，并“移除”该键/值。每次我尝试从一个单独的流处理器访问物化状态时，它都会告诉我存储没有添加到拓扑中，所以我添加它并再次运行它，然后它会告诉我它已经注册，并且出错。

本文向大家介绍微信小程序利用co处理异步流程的方法教程，包括了微信小程序利用co处理异步流程的方法教程的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文主要介绍的是关于微信小程序利用co处理异步流程的方法教程，分享出来供大家参考学习，需要的朋友们下面来看看详细的介绍： co co是一个基于ES6 Generator特性实现的【异步流程同步化】写法的工具库。 co需要使用Promise特性，所以，我们先

创建了具有3个分区的主题 创建StreamingContext时将批处理持续时间设置为10秒 以纱线模式运行，有2个执行程序（3个分区共4个内核） 现在我如何测试它是否起作用。 我有一个制作人，一次发送60000条消息到这个主题。当我检查spark UI时，我得到以下信息：

我正在使用Spark，Flink创建流式分析应用程序 我在简单的Scala应用程序中完美地运行Spark/Flink作业，并通过Spark提交此作业 如何整合我的Spark 到目前为止，我尝试了Lagom Microservice，但我发现了很多问题，您可以检查 在Lagom Microservice中摄取流式数据的最佳方法 我认为我没有为流处理微服务应用程序选择正确的方向。正在寻找正确的方向来通

我正在使用spring integration sftp入站流通道适配器，它每隔几秒钟就轮询一次。入站适配器正在多次挑选相同的文件进行处理。下面是配置。 上面代码中的sample.customFilter是SftpRegexPatternFileListFilter的一个子类，其中我将accept方法修改如下，以便根据Spring SFTP vanging filename-regex中提供的解决