1.(fs.createReadStream)当文件比较大时,建议使用文件流读取,不会出现卡顿现象,demo如下. const fs = require('fs'); //流的方式读取文件 var readStream = fs.createReadStream("fs/input.txt"); var str = ""; ; //读取次数 //流每次读取一块,都会广播一次data事件,通过on来接受广播事件 readStream.on('data',functio

官网文档:<http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-programming-guide.html#a-quick-example> Spark Streaming提供的提供的理念是一个批次处理一定时间段内的数据,一批次处理接收到的这一批次的数据:而Structured Streaming提供的理念是使用DataFrame/DataSet方式接收流,这样的流是一个可以看做为一个无界的大表,可以持续输出统计结果,而统计结果也会跟随时间(流数据的流

试验环境 Windows:IDEA Linux:Kafka,Zookeeper POM和Demo <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLoc

本期内容 : 数据接收架构设计模式 数据接收源码彻底研究 一.Spark Streaming数据接收设计模式   Spark Streaming接收数据也相似MVC架构: 1. Mode相当于Receiver存储数据,C级别的,Receiver是个抽象因为他有好多的Receiver 2. ReceiverSupervisor 是控制器,因为Receiver启动是靠ReceiverSuperior启动的,及接收到的数据交给ReceiverSuperior存储数据的 3. Driver会获得源数据,

本节的主要内容: 一.数据接受架构和设计模式 二.接受数据的源码解读 Spark Streaming不断持续的接收数据,具有Receiver的Spark 应用程序的考虑. Receiver和Driver在不同进程,Receiver接收数据后要不断给Deriver汇报. 因为Driver负责调度,Receiver接收的数据如果不汇报给Deriver,Deriver调度时不会把接收的数据计算入调度系统中(如:数据ID,Block分片). 思考Spark Streaming接收数据: 不断有循环器接收

前面的话 当内存中无法一次装下需要处理的数据时,或者一边读取一边处理更加高效时,我们就需要用到数据流.NodeJS中通过各种Stream来提供对数据流的操作.本文将详细说明NodeJS中的流stream 概述 流(stream)在Nodejs中是处理流数据的抽象接口.stream模块提供了基础的API .使用这些API可以很容易地来构建实现流接口的对象.Nodejs提供了多种流对象. 例如,HTTP请求和process.stdout都是流的实例 流可以是可读的.可写的,或是可读写的.所有的流都是

NodeJS Stream流 流数据在网络通信中至关重要,nodeJS用Stream提供了一个抽象接口,node中有很多对象实现了这个接口,提供统一的操作体验 基本流类型 NodeJS中,Stream有四种类型: Readable-可读操作 Writable-可写操作 Duplex-可读写操作 Transform - 操作被写入数据,然后读出结果 所有的嗯Stream对象都是EventEmitter对象的实例,常用事件有: data-当有数据可读时触发 end-没有更多的数据可读时触发 erro

socket通讯,有两种方式,一种是建立长连接(TCP),建立后,不停的发送,接收.另外一种是建立短连接(UDP),建立连接,发送报文,接收响应,关闭连接.两种方式 server的开销不同. 今天出现问题:不管是创建TCP还是UDP连接,发送数据后,接收到数据的长度均为空值. 我的代码如下: wireshark抓包查看到的结果(有接收到服务发送过来的数据): 运行时查看Loadrunner中打印日志: 多次修改代码后,最后修改接收的buffer 的长度,终于接收到数据

由于接收的数据经过gZip处理过,所以在接受的时候也要处理,并且加上编码格式(没有会出现部分数据乱码): 具体代码实现如下: URL ul = new URL(url); HttpURLConnection conn = (HttpURLConnection) ul.openConnection(); conn.connect(); InputStream in = conn.getInputStream(); StringBuffer sb = new StringBuffer(); Stri

原文 https://blog.csdn.net/u013263917/article/details/78682270#1.2 nodejs接收post请求参数1.1-浏览器发送post请求参数的方式1.2-服务端接收post请求参数的方式 post请求参数不直接在url路径中拼接,而是放在请求体中发送给服务器 请求三要素:请求行.请求头.请求体1.1-浏览器发送post请求参数的方式post请求参数不能直接在url路径中拼接,所以一般使用ajax请求来发送post请求参数 通常都是提交for

SparkStreaming接收Kafka数据的两种方式 SparkStreaming接收数据原理 一.SparkStreaming + Kafka Receiver模式 二.SparkStreaming + Kafka Direct模式 三.Direct模式与Receiver模式比较 SparkStreaming2.3+kafka 改变 四.SparkStreaming+Kafka维护消费者offset 五.实例:SparkStreaming集成Kafka,读取Kafka中数据,进行数据统计计

1. 发送post数据 $data = '{ "id": "17999030", "method": "sayHello", "jsonrpc": "2.0", "params": { "acmac": "00E0614CA7C6", "acconf_version": "2015-10-28-09

最近写C#串口通信程序,系统是B/S架构.SerialPort类有一个DataReceived事件,用来接收串口返回的数据,但这种方式在C/S架构下很好用,但B/S就不好处理了.所以写了一个同步模式接收返回数据的方法,不使用DataReceived事件.经过测试,可以正常使用. 一.MachineFactory类 为什么使用工厂类:售货机由不止一个厂家提供,接口协议都不一样. using System; using System.Collections.Generic; using System

OData(开放数据协议,Open Data Protocol)一直是我喜欢一种的标准(OASIS 标准),它基于RESTful协议提供了一种强大的查询和编辑数据的访问接口.虽然是微软推出的,不过在诞生之初就带有开放标准和开源的基因(最开始微软就开源了OData Client的代码).等以后有机会,我再详细介绍OData的一些知识. 之前,我所涉及的OData开发经验大都集中在对后端数据库(SQL 或 NoSQL)的访问,而今天分享的这篇文章从一种不同的视角讲述了OData的运用. 我们知道OD

http://blog.csdn.net/u011318735/article/details/17424349 既然学习了USB,那就必须的搞懂USB设备与USB主机数据是怎么通讯的.这里主要讲设备端,因为我们的代码是做USB设备用的. 我们需要必须要定义了USB中断.起始在STM32的中断向量表中给USB两个中断,我们可以在stm32f10x.h中找到这两个中断: USB_HP_CAN1_TX_IRQn = 19, /*!< USB Device High Priority or CAN1

简介 在我们了解如何使用AJAX返回JSON数据的时候要先明白下列几点 1. JSON如何来表示对象的 2. JSON如何来表示数组的 var object = { "labId": "1", "labName": "服装" }; 通常我们使用如上的方式来表示JSON对象,那么数组呢 var array = [{ "labId": "1", "labName": &q

学习笔记 前言 近期做一个数据抓爬工具,最开始使用的是C#控制台应用,同时正则表达式去过滤数据,看着还行,可每次运行都依附于.net framework很是不爽,于是想整点其他的方法.本人还是比较喜欢javascript的,思来想去决定用服务器端的javascript来试试! 环境.工具准备 1.[必装] 安装nodejs,下载最新nodejs,点击此处 2.[选装] 安装iisnode,以及rewrite,因为我是以IIS作为Server,所以用到了这2个IIS的拓展插件,假如仅仅只是cmd控

在<流数据平台构建实战指南>第一部分中,Confluent联合创始人Jay Kreps介绍了如何构建一个公司范围的实时流数据中心.InfoQ前期对此进行过报道.本文是根据第二部分整理而成.在这一部分中,Jay给出了一些构建数据流平台的具体建议. 限制集群数量 Kafka集群数量越少,系统架构就越简单,也就意味着集成点更少,新增应用程序的增量成本更低,数据流推理更简单.但出于以下几个方面的考虑,再少也不可能只有一个集群: 将活动限制在本地数据中心.Jay建议将所有的应用程序都连接到本地数据中心的

近来,有许多关于“流处理”和“事件数据”的讨论,它们往往都与像Kafka.Storm或Samza这样的技术相关.但并不是每个人都知道如何将这种技术引入他们自己的技术栈.于是,Confluent联合创始人Jay Kreps发布了<流数据平台构建实战指南>.他结合自己过去五年中在LinkedIn构建Apache Kafka的经验,介绍了如何构建一个公司范围的实时流数据中心. 他们将该实时流数据中心称为流数据平台,其出现主要是由于需要: 在关系型OLTP数据库.Hadoop.Teradata.搜索系

本文实例讲述了ThinkPHP中使用ajax接收json数据的方法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这里通过ThinkPHP+jquery实现ajax,扩展了下,写了个查询,前台代码如下: 首先需要引入jquery.js,主要代码如下: function ajax(id,pic){ //由于ThinkPHP不解析JavaScript里的ThinkPHP常量,所以需要先在这里定义. var URL='__URL__'; $.ajax({ url: URL+'/returnAjax/id/'+