《流处理》专题

本文向大家介绍Spring MVC 处理一个请求的流程，包括了Spring MVC 处理一个请求的流程的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一个请求从客户端发出到达服务器，然后被处理的整个过程其实是非常复杂的。本博客主要介绍请求到达服务器被核心组件DispatcherServlet处理的整理流程（不包括Filter的处理流程）。 1. 处理流程分析 Servlet处理一个请求时会调用servi

我正在使用一个Flink流式Java应用程序，输入源为Kafka。在我的应用程序中总共使用了4个流。一个是主数据流，另一个3个用于广播流。 我加入了使用任何一种类型的三个广播流。我已经作为流B广播，并且能够在广播过程函数上下文状态（即在processBroadcastElement（））中接收。 我的问题是, > 是否可以在广播状态下存储大数据？ 注意：根据我的理解，Flink广播状态在运行时保存

NiFi 1.2.0 有一个自定义处理器从db读取数据并进一步传递数据。在最近的一次压力测试中，'success'关系队列被阻塞，后来的流也被阻塞，因为处理器转储了几个GBs的数十万个流文件。显然，反压力没有实施。我还读了一篇关于节流和反压的信息帖子。 在处理器中是否需要额外的编码（例如：要实现的某个接口）以使其能够“Hibernate/停止消耗数据”来进行反压，或者一旦处理器的“成功”关系被配置

下面是我的流处理的伪代码。 上面的代码流程正在创建多个文件，我猜每个文件都有不同窗口的记录。例如，每个文件中的记录都有时间戳，范围在30-40秒之间，而窗口时间只有10秒。我预期的输出模式是将每个窗口数据写入单独的文件。对此的任何引用或输入都会有很大帮助。

相反，如果我从web服务器收集数据，为什么不直接使用相同的节点进行事件处理呢？这些操作已经由负载均衡器分布在节点上，我在web服务器上使用负载均衡器。我可以在相同的JVM实例上创建执行器，并将事件从web服务器异步发送到执行器，而不涉及任何额外的IO请求。我还可以监视web服务器中的执行器，并确保执行器处理了事件（至少一次或恰好一次处理保证）。通过这种方式，管理我的应用程序将容易得多，而且由于不需

给定以下代码，如何将其简化为单个功能行？ 这是我遇到的一个常见模式，我有一个流，我想过滤这个流，根据这个过滤器创建两个流，然后我可以对流a做一件事，对流B做另一件事。这是一个反模式，还是以某种方式得到支持？

我一直在读关于NiFi的书，很少有疑问。考虑一个用例，我希望将数据从本地移动到HDFS中。我将使用getFile和putHDFS处理器。 > 我看到流文件内容是字节表示，字节转换是由Nifi完成的吗？（如果我的源文件是文本文件）？ 如何将数据从内容回购转移到HDFS？

对于传入记录，我需要验证值，并且基于结果对象，我需要将错误转发到不同的主题，如果成功验证，则使用context.forward（）转发相同的错误。可以使用本链接中提供的DSL来完成 现在，调用者再次需要检查并根据键来区分接收器主题。我使用processorAPI是因为我需要use头。 编辑： 当条件为false时，如何推送到不同的流。当前正在创建另一个谓词，该谓词收集链中不满足上述谓词的所有其他记

在本指南中，我们将从头开始建立属于自己的项目，使用 Kafka Streams 编写一个流处理应用程序。如果你还没阅读过 quickstart (在Kafka流中运行一个流应用程序)章节，我们强烈建议你先去阅读一下。 建立一个Maven项目 使用以下命令来创建具有 Kafka Streams 项目架构的 Maven 原型: mvn archetype:generate \ -Darchety

client list 列出所有连接 client kill 杀死某个连接， 例如CLIENT KILL 127.0.0.1:43501 client getname # 获取连接的名称 默认nil client setname "名称" 设置连接名称,便于调试

SLOWLOG GET 10 结果为查询ID、发生时间、运行时长和原命令 默认10毫秒，默认只保留最后的128条。单线程的模型下，一个请求占掉10毫秒是件大事情，注意设置和显示的单位为微秒，注意这个时间是不包含网络延迟的。 slowlog get 获取慢查询日志 slowlog len 获取慢查询日志条数 slowlog reset 清空慢查询

Desktop Web Player Streaming is critical for providing a great web gaming experience for the end user. The idea behind web games is that the user can view your content almost immediately and start pla

当前设置：Spark流作业处理timeseries数据的Kafka主题。大约每秒就有不同传感器的新数据进来。另外，批处理间隔为1秒。通过，有状态数据被计算为一个新流。一旦这个有状态的数据穿过一个treshold，就会生成一个关于Kafka主题的事件。当该值后来降至treshhold以下时，再次触发该主题的事件。 问题：我该如何避免这种情况？最好不要切换框架。在我看来，我正在寻找一个真正的流式（一个

我有以下Spring Cloud Stream Kafka Streams Binder 3. x应用程序： 当我通过这个应用程序运行X消息时，通过使用和从联调将它们发布到，点1和点2的消息计数是相等的，正如我所期望的那样。 当我使用连接到Kafka代理的实时应用程序做同样的事情时，点1和点2的计数仍然显着不同： 消费者在< code >主题2上有很大的滞后，并且该滞后保持不变(在我停止发布消息后