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…

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…

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…

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…

akka-stream的Graph是一种运算方案,它可能代表某种简单的线性数据流图如:Source/Flow/Sink,也可能是由更基础的流图组合而成相对复杂点的某种复合流图,而这个复合流图本身又可以被当作组件来组合更大的Graph.因为Graph只是对数据流运算的描述,所以它是可以被重复利用的.所以我们应该尽量地按照业务流程需要来设计构建Graph.在更高的功能层面上实现Graph的模块化(modular).按上回讨论,Graph又可以被描述成一种黑盒子,它的入口和出口就是Shape,而内部的…

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原则上是一种推式(push-model)的数据流.push-model和pull-model的区别在于它们解决问题倾向性:push模式面向高效的数据流下游(fast-downstream-subscriber),pull model倾向高效的上游(fast-upstream-publisher).现实中速度同等的上下游并不多见,不匹配的上下游速度最终造成数据丢失.如果下游的subscriber无法及时接收由publisher向下游推送的全部数据,那么无论有多大的缓冲区,最终…

akka-stream是多线程non-blocking模式的,一般来说,运算任务提交到另外线程后这个线程就会在当前程序控制之外自由运行了.任何时候如果需要终止运行中的数据流就必须采用一种任务柄(handler)方式来控制在其它线程内运行的任务.这个handler可以在提交运算任务时获取.akka-stream提供了KillSwitch trait来支持这项功能: /** * A [[KillSwitch]] allows completion of [[Graph]]s from the out…