转自:http://www.mzone.cc/article/198.html 最近在用applet写文件上传控件的时候发现使用URLConnection来对服务器进行流式输出时的一些问题.我们通常要对服务器上的某个地址进行写流操作,那么我们一般的做法就是: URLConnection con = new URL("/test.do").openConnection(); con.setDoOutput(true); // 允许输出流,默认是false 这样我们就获取一个到/test.…

文件下载(StreamingHttpResponse流式输出) HttpResponse会直接使用迭代器对象,将迭代器对象的内容存储成字符串,然后返回给客户端,同时释放内存.可以当文件变大看出这是一个非常耗费时间和内存的过程. 而StreamingHttpResponse是将文件内容进行流式传输,数据量大可以用这个方法. 参考: http://blog.csdn.net/gezi_/article/details/78176943?locationNum=10&fps=1 https://yq.…

在项目当中遇到的问题,网上有样例代码,但都不行,后来,发现在了1.5版本之后,新的STREAMHTTPRESPONSE对象, 搞定. from django.http import HttpResponse from django.http import StreamingHttpResponse import time from django.views.decorators.http import condition @condition(etag_func=None) def stream…

Openresty的同步输出与流式响应 默认情况下, ngx.say和ngx.print都是异步输出的,先来看一个例子: location /test { content_by_lua_block { ngx.say("hello") ngx.sleep(3) ngx.say("the world") } } 执行测试,可以发现首先, /test 响应内容是在触发请求 3s 后一起接收到响应体,第一个ngx.say好像是被"绕过",先执行slee…

centos 正则,grep,egrep,流式编辑器 sed,awk -F 多个分隔符  通配符 特殊符号. * + ? 总结  问加星 cat -n  nl  输出文件内容并加上行号 alias放~/.bash_profile 2015-4-10 第十三节课 第一节课 grep. * + ? 特殊符号总结 问加星egrep 第二节课 sed 第三节课 awk nl命令和cat -n grep命令只支持基本正则! 通配符glob模式和正则不一样,例如 find命令 只能使用通配符,grep命令用…

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/kafka_stream/ Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature.它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能. Kafka Stream的特点如下: Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方…

上篇的内容,我们探讨了分布式计算中的MapReduce与批处理.所以本篇我们将继续探索分布式计算优化的相关细节,并且分析MapReduce与批处理的局限性,看看流式计算是否能给我们在分布式计算层面提供一个更好的解决方案. 1.MapReduce的局限 MapReduce作业是独立于其他作业,输入与输出目录通过分布式存储系统串联.MapReduce作业的存在相互的依赖关系,前后相互依赖的作业需要将后面作业的输入目录配置为与之前作业的输出目录,工作流调度器必须在第一个作业完成后才开始第二个作业. 依…

Grunt 一直是前端领域构建工具(任务运行器或许更准确一些,因为前端构建只是此类工具的一部分用途)的王者,然而它也不是毫无缺陷的,近期风头正劲的 gulp.js 隐隐有取而代之的态势.那么,究竟是什么使得 gulp.js 备受关注呢? Grunt 之殇 gulp.js 的作者 Eric Schoffstall 在他介绍 gulp.js 的 presentation 中总结了 Grunt 的几点不足之处: 插件很难遵守单一责任原则.因为 Grunt 的 API 设计缺憾,使得许多插件不得不负责一…

Spark Streaming介绍 Spark Streaming概述 Spark Streaming makes it easy to build scalable fault-tolerant streaming applications. 它可以非常容易的构建一个可扩展.具有容错机制的流式应用. 对接很多的外部数据源 Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ和简单的TCP套接字(socket)等等 Spark Streaming特性 1.易用性 可以像编写离线批处理一样去编写流…

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