在C#中经常要用stream stream下面主要有 FileStream:使用文件作为后备设备. BufferedStream:使用缓冲区作为后备设备,用来增强性能的中间存储. MemoryStream:使用内存作为后备存储,执行I/O速度快. NetworkStream:没有后备设备,用于在网络上传输数据. CryptoStream:和其他流配合使用,执行加密/解密操作. Stream类的常用方法: Seek()方法:设置流的当前位置. Read()方法和ReadByte()方法,对流执行同

转自:https://www.cnblogs.com/cn-leodream/p/6497277.html 看介绍文档貌似挺好:https://github.com/alibaba/jstorm   阿里拥有自己的实时计算引擎 类似于hadoop 中的MR 开源storm响应太慢 开源社区的速度完全跟不上Ali的需求 降低未来运维成本 提供更多技术支持,加快内部业务响应速度 现有Storm无法满足一些需求 现有storm调度太简单粗暴,无法定制化 Storm 任务分配不平衡 RPC OOM一直没

看介绍文档貌似挺好:https://github.com/alibaba/jstorm   阿里拥有自己的实时计算引擎 类似于hadoop 中的MR 开源storm响应太慢 开源社区的速度完全跟不上Ali的需求 降低未来运维成本 提供更多技术支持,加快内部业务响应速度 现有Storm无法满足一些需求 现有storm调度太简单粗暴,无法定制化 Storm 任务分配不平衡 RPC OOM一直没有解决 监控太简单 对ZK 访问频繁 JStorm相比Storm更稳定 Nimbus 实现HA:当一台nim

     Storm是一个免费开源.分布式.高容错的实时计算系统,Twitter开发贡献给社区的.Storm令持续不断的流计算变得容易,弥补了Hadoop批处理所不能满足的实时要求. Storm经常用于在实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式远程调用和ETL等领域. 特点 1.Storm这是一个分布式的.容错的实时计算系统2.Storm集群主要由一个主节点(master node)和一组工作节点(worker nodes)组成,通过 Zookeeper集群进行协调.3.主节点通常运行一个后台程

架构图 Yagi 从rabbitmq拿到 notifications并传递给Yagi Handlers 链. Yagi Handlers 包括: Shoebox for long-term archiving. Atom-Hopper for pub-sub ATOM feeds. Stack-distiller/Winchester for StackTach.v3 stream processing. Winchester 来蒸馏notification,变成event,再利用Streams

在Storm集群中,有两类节点:主节点 master node 和工作节点 worker nodes. 主节点运行着一个叫做Nimbus的守护进程.这个守护进程负责在集群中分发代码,为工作节点分配任务,并监控故障. Supervisor守护进程作为拓扑的一部分运行在工作节点上.一个Storm拓扑结构在不同的机器上运行着众多的工作节点. 因为Storm在Zookeeper或本地磁盘上维持所有的集群状态,守护进程可以是无状态的而且失效或重启时不会影响整个系统的健康. Nimbus: 责资源分配和任务

最近收到好几个类似的问题:使用Spring Cloud Stream操作RabbitMQ或Kafka的时候,出现消息重复消费的问题.通过沟通与排查下来主要还是用户对消费组的认识不够.其实,在之前的博文以及<Spring Cloud微服务实战>一书中都有提到关于消费组的概念以及作用. 那么什么是消费组呢?为什么要用消费组?它解决什么问题呢?摘录一段之前博文的内容,来解答这些疑问: 通常在生产环境,我们的每个服务都不会以单节点的方式运行在生产环境,当同一个服务启动多个实例的时候,这些实例都会绑定到

我们通过<以Web的形式发布静态文件>和<条件请求与区间请求>中的实例演示,以及上面针对条件请求和区间请求的介绍,从提供的功能和特性的角度对这个名为StaticFileMiddleware的中间进行了全面的介绍,接下来我们将更近一步,将从实现原理的角度来进一步认识这个中间件. [本文已经同步到<ASP.NET Core框架揭秘>之中] 目录 一.StaticFileMiddleware二.ContentTypeProvider三.利用配置指定StaticFileOpti

我们知道ASP.NET Core请求处理管道由一个服务器和一组有序的中间件组成,所以从总体设计来讲是非常简单的,但是就具体的实现来说,由于其中涉及很多对象的交互,我想很少人能够地把它弄清楚.为了让读者朋友们能够更加容易地理解管道处理HTTP请求的总体流程,我们根据真实管道的实现原理再造了一个“模拟管道”并在此管道上开发了一个发布图片的应用,这篇文章旨在为你讲述管道是如何处理HTTP请求的 目录一.HttpApplication    FeatureCollection    HostingApp

scalaz-stream支持无穷数据流(infinite stream),这本身是它强大的功能之一,试想有多少系统需要通过无穷运算才能得以实现.这是因为外界的输入是不可预料的,对于系统本身就是无穷的,比如键盘鼠标输入什么时候终止.网站上有多少网页.数据库中还有多少条记录等等.但对无穷数据流的运算又引发了新的挑战.我们知道,fp程序的主要运算方式是递归算法,这是个问题产生的源泉:极容易掉入StackOverflowError陷阱.相信许多人对scalaz-stream如何实现无穷数据的运算安全都

StaticFileMiddleware中间件如何处理针对文件请求 我们通过<以Web的形式发布静态文件>和<条件请求与区间请求>中的实例演示,以及上面针对条件请求和区间请求的介绍,从提供的功能和特性的角度对这个名为StaticFileMiddleware的中间进行了全面的介绍,接下来我们将更近一步,将从实现原理的角度来进一步认识这个中间件. [本文已经同步到<ASP.NET Core框架揭秘>之中] 目录 一.StaticFileMiddleware二.Content

http://segmentfault.com/a/1190000003479884 1. 认识Stream Stream的概念最早来源于Unix系统,其可以将一个大型系统拆分成一些小的组件,然后将这些小的组件可以很好地运行. TCP/IP协议中的TCP协议也用到了Stream的思想,进而可以进行流量控制.差错控制 在unix中通过 |来表示流:node中通过pipe方法 Stream可以认为数据就像管道一样,多次不断地被传递下去,而不是一次性全部传递给下游 2. node中的stream 在n

我们知道hadoop将数据给到map进行处理前会使用InputFormat对数据进行两方面的预处理: 对输入数据进行切分,生成一组split,一个split会分发给一个mapper进行处理. 针对每个split,再创建一个RecordReader读取Split内的数据,并按照<key,value>的形式组织成一条record传给map函数进行处理. 最常见的FormatInput就是TextInputFormat,在split的读取方面,它是将给到的Split按行读取,以行首字节在文件中的偏移

管道是如何处理HTTP请求的? 我们知道ASP.NET Core请求处理管道由一个服务器和一组有序的中间件组成,所以从总体设计来讲是非常简单的,但是就具体的实现来说,由于其中涉及很多对象的交互,我想很少人能够地把它弄清楚.为了让读者朋友们能够更加容易地理解管道处理HTTP请求的总体流程,我们根据真实管道的实现原理再造了一个“模拟管道”并在此管道上开发了一个发布图片的应用,这篇文章旨在为你讲述管道是如何处理HTTP请求的 目录一.HttpApplication    FeatureCollecti

前面我们已经学会如何使用Stream API,用起来真的很爽,但简洁的方法下面似乎隐藏着无尽的秘密,如此强大的API是如何实现的呢?Pipeline是怎么执行的,每次方法调用都会导致一次迭代吗?自动并行又是怎么做到的,线程个数是多少?本节我们学习Stream流水线的原理,这是Stream实现的关键所在. 首先回顾一下容器执行Lambda表达式的方式,以ArrayList.forEach()方法为例,具体代码如下: // ArrayList.forEach() public void forEac

Stream是Java 8 提供的高效操作集合类(Collection)数据的API. 1. 从Iterator到Stream 有一个字符串的list,要统计其中长度大于7的字符串的数量,用迭代来实现: List<String> wordList = Arrays.asList("regular", "expression", "specified", "as", "a", "stri

Collection, Collections, collect, Collector, Collectos Collection是Java集合的祖先接口. Collections是java.util包下的一个工具类,内涵各种处理集合的静态方法. java.util.stream.Stream#collect(java.util.stream.Collector<? super T,A,R>)是Stream的一个函数,负责收集流. java.util.stream.Collector 是一个收

本文介绍了Kafka Stream的背景,如Kafka Stream是什么,什么是流式计算,以及为什么要有Kafka Stream.接着介绍了Kafka Stream的整体架构,并行模型,状态存储,以及主要的两种数据集KStream和KTable.并且分析了Kafka Stream如何解决流式系统中的关键问题,如时间定义,窗口操作,Join操作,聚合操作,以及如何处理乱序和提供容错能力.最后结合示例讲解了如何使用Kafka Stream. 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

前面我们已经学会如何使用Stream API,用起来真的很爽,但简洁的方法下面似乎隐藏着无尽的秘密,如此强大的API是如何实现的呢?Pipeline是怎么执行的,每次方法调用都会导致一次迭代吗?自动并行又是怎么做到的,线程个数是多少?本节我们学习Stream流水线的原理,这是Stream实现的关键所在. 首先回顾一下容器执行Lambda表达式的方式,以ArrayList.forEach()方法为例,具体代码如下: // ArrayList.forEach() public void forEac

之前写了几篇关于Spring Cloud Stream使用中的常见问题,比如: 如何处理消息重复消费 如何消费自己生产的消息 下面几天就集中来详细聊聊,当消息消费失败之后该如何处理的几种方式.不过不论哪种方式,都需要与具体业务结合,解决不同业务场景可能出现的问题. 今天第一节,介绍一下Spring Cloud Stream中默认就已经配置了的一个异常解决方案:重试! 应用场景 依然要明确一点,任何解决方案都要结合具体的业务实现来确定,不要有了锤子看什么问题都是钉子.那么重试可以解决什么问题呢?由

在上一篇<Spring Cloud Stream如何处理消息重复消费>中,我们通过消费组的配置解决了多实例部署情况下消息重复消费这一入门时的常见问题.本文将继续说说在另外一个被经常问到的问题:如果微服务生产的消息自己也想要消费一份,应该如何实现呢? 常见错误 在放出标准答案前,先放出一个常见的错误姿势和告警信息(以便您可以通过搜索引擎找到这里^_^).以下错误基于Spring Boot 2.0.5.Spring Cloud Finchley SR1. 首先,根据入门示例,为了生产和消费消息,需