http @ResponseBody分批流式输出

2024-08-01

DJANGO的HTTPRESPONSE流式输出

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

HttpURLConnection的流式输出的缺陷和解决方法

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）

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.

Openresty的同步输出与流式响应

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

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

翻译-In-Stream Big Data Processing 流式大数据处理

相当长一段时间以来,大数据社区已经普遍认识到了批量数据处理的不足.很多应用都对实时查询和流式处理产生了迫切需求.最近几年,在这个理念的推动下,催生出了一系列解决方案,Twitter Storm,Yahoo S4,Cloudera Impala,Apache Spark和Apache Tez纷纷加入大数据和NoSQL阵营.本文尝试探讨流式处理系统用到的技术,分析它们与大规模批量处理和OLTP/OLAP数据库的关系,并探索一个统一的查询引擎如何才能同时支持流式.批量和OLAP处理. 在Grid Dy

Others-阿里专家强琦：流式计算的系统设计和实现

阿里专家强琦:流式计算的系统设计和实现更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲,本文主要从增量计算和流式计算开始谈起,然后讲解了与批量计算的区别,重点对典型系统技术概要进行了分析,包括Storm.Kinesis.MillWheel,接着介绍了核心技术.消息机制以及StreamSQL等,一起来了解下吧. 增量计算和流式计算流式计算流计算对于时效性要求比较严格,实时计算就是对计算

CSS3与页面布局学习笔记（四）——页面布局大全(负边距、双飞翼、多栏、弹性、流式、瀑布流、响应式布局)

一.负边距与浮动布局 1.1.负边距所谓的负边距就是margin取负值的情况,如margin:-100px,margin:-100%.当一个元素与另一个元素margin取负值时将拉近距离.常见的功能如下: 1.1.1.向上移动当多个元素同时从标准流中脱离开来时,如果前一个元素的宽度为100%宽度,后面的元素通过负边距可以实现上移.当负的边距超过自身的宽度将上移,只要没有超过自身宽度就不会上移,示例如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> &

JAVA 流式布局管理器

//流式布局管理器 import java.awt.*; import javax.swing.*; public class Jiemian2 extends JFrame{ //定义组件 JButton[] an = {null,null,null,null,null,null,null,null}; public static void main(String[] args){ //运行本类的构造方法 Jiemian2 jiemian = new Jiemian2(); } public

流式处理的新贵 Kafka Stream - Kafka设计解析（七）

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

流式计算与计算抽象化------《Designing Data-Intensive Applications》读书笔记15

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

流式处理新秀Flink原理与实践

随着大数据技术在各行各业的广泛应用,要求能对海量数据进行实时处理的需求越来越多,同时数据处理的业务逻辑也越来越复杂,传统的批处理方式和早期的流式处理框架也越来越难以在延迟性.吞吐量.容错能力以及使用便捷性等方面满足业务日益苛刻的要求. 在这种形势下,新型流式处理框架Flink通过创造性地把现代大规模并行处理技术应用到流式处理中来,极大地改善了以前的流式处理框架所存在的问题.飞马网于3月13日晚,邀请到大数据技术高级架构师-旷东林,在线上直播中,旷老师向我们分享了Flink在诸多方面的创新以及它本

（译文）React----React应用程序流式服务端渲染

好处 React16推出了流式服务端渲染,它允许你并行地分发HTML片段.这样可以让渲染出的首字节有意义的内容给用户速度更快. (例子1,上面部分是一次性转换,下面是流渲染,两种方式) 而且相对renderToString,流是异步的.这个可以让你的Node.js服务一次性渲染多个请求,并且保持在高请求压力环境下的及时响应.在一个持续的时间内,如果网络阻塞了,它可以停止React的渲染,并且不会因为重的网络请求影响其他轻请求. 实现: 用renderToNodeStream import {

从Storm和Spark 学习流式实时分布式计算的设计

0. 背景最近我在做流式实时分布式计算系统的架构设计,而正好又要参加CSDN博文大赛的决赛.本来想就写Spark源码分析的文章吧.但是又想毕竟是决赛,要拿出一些自己的干货出来,仅仅是源码分析貌似分量不够.因此,我将最近一直在做的系统架构的思路整理出来,形成此文.为什么要参考Storm和Spark,因为没有参照效果可能不会太好,尤其是对于Storm和Spark由了解的同学来说,可能通过对比,更能体会到每个具体实现背后的意义. 本文对流式系统出现的背景,特点,数据HA,服务HA,节点间和计算逻辑间

流式大数据计算实践（6）----Storm简介&使用&安装

一.前言 1.这一文开始进入Storm流式计算框架的学习二.Storm简介 1.Storm与Hadoop的区别就是,Hadoop是一个离线执行的作业,执行完毕就结束了,而Storm是可以源源不断的接受数据源,不停的对数据进行处理,而数据就行水流一样不停的流进来,经过处理,再将结果存入数据库或者做其他用途 2.基础概念 (1)Tuple(元组):数据流传递的基本单元,相当于数据的流动通过Tuple作为对象来传递 (2)Spout(龙卷):相当于数据源,通过重写nextTuple()方法,源源不断

Java开发笔记（七十二）Java8新增的流式处理

通过前面几篇文章的学习,大家应能掌握几种容器类型的常见用法,对于简单的增删改和遍历操作,各容器实例都提供了相应的处理方法,对于实际开发中频繁使用的清单List,还能利用Arrays工具的asList方法给清单对象做初始化赋值,另外提供了专门的Collections工具进行排序.求最大元素.求最小元素等操作.那么涉及到更加复杂的数据处理,游荡如何有针对性地筛选和进一步加功能?依次遍历目标容器,对所有元素逐个加以分析判断,并酌情将具体数据调整至满意的状态,这种千篇一律的业务流程固然能够解决问题,可惜

Java8 新特性之流式数据处理

一. 流式处理简介在我接触到java8流式处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多,通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于流式处理可以在一行中实现.比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数,并将其封装成为一个新的List返回,那么在java8之前,我们需要通过如下代码实现: List<Integer> evens = new ArrayList<>(); for (final Integer num : nums) { if (num % 2 ==

“流式”前端构建工具——gulp.js 简介

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

大数据入门第十六天——流式计算之storm详解（一）入门与集群安装

一.概述今天起就正式进入了流式计算.这里先解释一下流式计算的概念离线计算离线计算:批量获取数据.批量传输数据.周期性批量计算数据.数据展示代表技术:Sqoop批量导入数据.HDFS批量存储数据.MapReduce批量计算数据.Hive批量计算数据.***任务调度 ,hivesql .调度平台 .Hadoop集群运维 .数据清洗(脚本语言) .元数据管理 .数据稽查 .数据仓库模型架构相关技术栈与应用流式计算流式计算:数据实时产生.数据实时传输.数据实时计算.实时展示代表技术:Fl

Java8 新特性之流式数据处理(转)

转自:https://www.cnblogs.com/shenlanzhizun/p/6027042.html 一. 流式处理简介在我接触到java8流式处理的时候,我的第一感觉是流式处理让集合操作变得简洁了许多,通常我们需要多行代码才能完成的操作,借助于流式处理可以在一行中实现.比如我们希望对一个包含整数的集合中筛选出所有的偶数,并将其封装成为一个新的List返回,那么在java8之前,我们需要通过如下代码实现: List<Integer> evens = new ArrayList<

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