动机 Motivation The way we consume services from the internet today includes many instances of streaming data, both down- loading from a service as well as uploading to it or peer-to-peer data transfers. Regarding data as a stream of elements instead o…

报错现象: Exception in thread "main" com.typesafe.config.ConfigException$UnresolvedSubstitution: reference.conf @ jar:file:/bigdata/app/flink-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar!/reference.conf: 804: Could not resolve substitution to a value: ${a…

最近在项目中需要实现图的一些操作,因此,初步考虑使用Akka Stream的Graph实现.从而学习了下: 一.介绍 我们知道在Akka Stream中有三种简单的线性数据流操作:Source/Flow/Sink.但是当我们需要使用一些复杂的操作,例如扇入和扇出时,可能就需要使用图相关的流操作了.因此,我们可以这样认为,Akka Stream的Graph是一种运算方案,他可能是简单的线性数据流,也可以由基础的流图组合而成的复杂的数据流程.因为Graph只是对数据流运算的简单描述,所以它是可以重复…

lagom中的stream 流数据处理是基于akka stream的,异步的处理流数据的.如下看代码: 流式service好处是: A: 并行:  hellos.mapAsync(8, name -> helloService.hello(name).invoke())),  八个线程并行处理: B: 异步: 返回completedFuture, 使用基于Web Socket的方式. C: 全双工: package com.example.hello.stream.impl; import ak…

Quick Start Guide: Reactive Tweets 快速入门指南: Reactive Tweets (reactive tweets 大概可以理解为“响应式推文”,在此可以测试下GFW是否还在正常工作 Twitter) A typical use case for stream processing is consuming a live stream of data that we want to extract or aggregate some other data fr…

Actors模型(Actor model)首先是由Carl Hewitt在1973定义, 由Erlang OTP (Open Telecom Platform) 推广,其 消息传递更加符合面向对象的原始意图. Actors属于并发组件模型 ,通过组件方式定义并发编程范式的高级阶段,避免使用者直接接触多线程并发或线程池等基础概念. 传统多数流行的语言并发是基于多线程之间的共享内存,使用同步方法防止写争夺,Actors使用消息模型,每个Actors在同一时间处理最多一个消息,可以发送消息给其他Act…

一个http请求是一个请求头后面跟着一个请求体,头部信息比较短,可以安全的缓存在内存中,在Play中头部信息使用RequestHeader类进行建模.请求体的内容可能较大,使用流stream的形式进行建模. 然而,有许多请求体是比较小的,因此Play提供了一个BodyParser抽象用于将流中的信息转换为内存对象.由于Play是一个异步框架,对流的处理不使用传统的InputStream,因为该方法在读取时会阻塞 整个线程直到数据读取完毕.Play中使用异步的Akka Stream进行处理,Akk…

在以前的博文中我们介绍了Slick,它是一种FRM(Functional Relation Mapper).有别于ORM,FRM的特点是函数式的语法可以支持灵活的对象组合(Query Composition)实现大规模的代码重复利用,但同时这些特点又影响了编程人员群体对FRM的接受程度,阻碍了FRM成为广为流行的一种数据库编程方式.所以我们只能从小众心态来探讨如何改善Slick现状,希望通过与某些Stream库集成,在Slick FRM的基础上恢复一些人们熟悉的Recordset数据库光标(cu…

在大数据程序流行的今天,许多程序都面临着共同的难题:程序输入数据趋于无限大,抵达时间又不确定.一般的解决方法是采用回调函数(callback-function)来实现的,但这样的解决方案很容易造成“回调地狱(callback hell)”,即所谓的“goto-hell”:程序控制跳来跳去很难跟踪,特别是一些变量如果在回调函数中更改后产生不可预料的结果.数据流(stream)是一种解决问题的有效编程方式.Stream是一个抽象概念,能把程序数据输入过程和其它细节隐蔽起来,通过申明方式把数据处理过程…

akka-stream的数据流可以由一些组件组合而成.这些组件统称数据流图Graph,它描述了数据流向和处理环节.Source,Flow,Sink是最基础的Graph.用基础Graph又可以组合更复杂的复合Graph.如果一个Graph的所有端口(输入.输出)都是连接的话就是一个闭合流图RunnableGraph,否则就属于·开放流图PartialGraph.一个完整的(可运算的)数据流就是一个RunnableGraph.Graph的输出出入端口可以用Shape来描述: /** * A Shap…