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…

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…

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…

参加了CSDN的一个翻译项目,翻译Akka的文档.CSDN提供的翻译系统不好使,故先排版一下放在博客上. 5.1 集群规范 注意:本文档介绍了集群的设计理念.它分成两部分,第一部分描述了当前已经实现的部分,第二部分描述了未来要增强/增加的部分.对未现部分的引用被用脚注[*]标出. 5.1.1 目前的集群 简介 Akka集群提供了一个容错的.去中心化的.基于点对于点的集群成员关系服务,没有单点故障,也没有单点瓶颈.为了实现这些,它使用了gossip协议和一个自动故障检测器. 术语 节点 集群的一个…

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…

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…

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…