我正在尝试使用Spring boot编写一个Kafka流处理器,但当消息产生到主题中时,它不会被调用。 主题消息有不同的类型,并且是Avro格式的。在模式注册表中使用Avro UNION注册模式。 这些是主题 application.yml我正在使用cp-all-in-one-community作为docker-file 但现在我得到以下错误:
我有一个包含项目列表的大文件。 我想创建一批项目,用这个批次做一个HTTP请求(所有的项目都需要作为HTTP请求中的参数)。我可以用循环很容易地做到这一点,但是作为Java8爱好者,我想尝试用Java8的Stream框架来编写这个(并获得延迟处理的好处)。 例子: 我想做一些事情沿着< code>lazyFileStream.group(500)线。映射(processBatch)。collect
我想在一个操作符中接收和处理三个流。例如,Storm中实现的代码如下: <代码>生成器。setBolt(“C\u螺栓”,C\u螺栓(),parallelism\u提示)。字段分组(“A\u bolt”,“TRAINING”,新字段(“word”))。字段分组(“B\U螺栓”,“分析”,新字段(“word”))。所有分组(“A\U螺栓”、“总和”) 在Flink中,实现了和的处理: 但我不知道如何添
我正在Kafka流中的处理器节点上工作。对于一个简单的代码,我编写如下代码只是为了过滤用户ID,这是在kafka流中处理处理器节点的正确方法吗? 但是,下面的代码没有编译,抛出了一个错误:
在Java8的Streams中,我知道如何基于谓词过滤集合,并处理谓词为true的项。我想知道的是,如果谓词仅将集合划分为两个组,那么是否可以通过API基于谓词进行过滤,处理过滤结果,然后立即连接调用以处理过滤器排除的所有元素? 例如,考虑以下列表: 是否有可能做到: 或者我只需对过滤的项目执行过程,然后调用原始列表上的和,然后处理剩余的项目? 谢谢
我有一个批处理步骤 读取器和处理器流程如何工作?读取器是读取块并等待处理器处理它,还是一次读取所有块。
我正在Storm之上开发一些数据分析算法,对Storm的内部设计有一些疑问。我想模拟一个传感器数据在Storm中的产生和处理,因此我使用Spout通过在Spout的nextTuple方法中设置Hibernate方法,将传感器数据以恒定的时间间隔推送到后续的螺栓中。但从实验结果来看,喷口并没有按规定的速率推送数据。在实验中,系统中没有瓶颈螺栓。
问题内容: 为什么下面的代码不输出任何输出,而如果我们删除parallel,则输出0、1? 尽管我知道理想情况下应该将限制放在不同的位置,但是我的问题与添加并行处理导致的差异更多有关。 问题答案: 真正的原因是 有序并行 是完整的屏障操作,如文档中所述: 保持并行管道的稳定性是相对昂贵的(要求操作充当一个完整的屏障,并具有大量缓冲开销),并且通常不需要稳定性。 “完全屏障操作”是指必须先执行所有上
问题内容: 我想派生一个go进程并获取新进程的ID,但是我在或库中看到的只是启动一个新进程。 问题答案: 您应该从包装中获取。 请注意,这是在根本不使用任何线程的情况下发明的,并且一个进程中始终只有一个执行线程,因此分叉是安全的。使用Go,情况完全不同,因为它大量使用OS级线程来为其goroutine调度提供动力。 现在,在Linux上未经修饰的子进程将在所有活动线程中只有一个线程(在父进程中调用
问题内容: 我试图在尽可能短的时间内插入大量(-ish)元素,并且尝试了以下两种选择: 1)流水线: 2)批处理: 我没有注意到任何明显的时差(实际上,我希望批处理方法会更快):对于大约250K的插入,流水处理大约需要7秒,而批处理大约需要8秒。 阅读有关流水线的文档, “使用流水线使我们能够立即将两个请求都发送到网络上,从而消除了大部分延迟。此外,它还有助于减少数据包碎片:单独发送20个请求(等
本文向大家介绍Kafka的流处理是什么意思?相关面试题,主要包含被问及Kafka的流处理是什么意思?时的应答技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 答:连续、实时、并发和以逐记录方式处理数据的类型,我们称之为Kafka流处理。
我正在使用Spring Cloud Stream(Edgware.SR5)和Spring Boot(1.5.10.RELEASE)。我的@StreamListener正在处理收到的每条消息两次。 该示例的思想是在队列中发布消息并对其进行处理。 服务: 绑定: application.properties: 配置(用于在测试中注入代理服务): 测试: 我得到了以下输出: 我不知道我的配置有什么问题,
问题内容: 我需要构建一个函数来处理大型CSV文件,以便在bluebird.map()调用中使用。考虑到文件的潜在大小,我想使用流媒体。 此函数应接受一个流(一个CSV文件)和一个函数(处理该流中的块),并在读取文件到末尾(已解决)或错误(已拒绝)时返回promise。 所以,我开始: 现在,我有两个相互关联的问题: 我需要限制正在处理的实际数据量,以免造成内存压力。 作为参数传递的函数通常将是异
我有一个返回响应实体(输入流资源)的方法。在这个方法中,我根据文件名输入从文件中获取输入流,然后发送输入流资源作为响应。 代码段 我需要在这里关闭inputStream对象吗?如果我这么做,我会 IllegalStateException:已关闭消息。我需要明确关闭它们吗?否则容器会小心的。
问题内容: 我能够通过VLC命令行接收/查看UDP h264数据包(即VLC –network-caching 0 –demux h264 udp:// …) 我正计划通过OpenCV算法处理那些帧。但是,我似乎找不到找到将VLC帧发送到我的Python OpenCV脚本的方法。 是否可以在单独的脚本中通过Numpy传递要处理的VLC流输出? 之前,我曾尝试使用其VideoCapture函数直接将