大数据是指大于32K或者64K的数据. 大数据的发送和接收通过TSTREAM对象来进行是非常方便的. 我们把大数据分割成一个个4K大小的小包,然后再依次传输. 一.大数据的发送的类语言描述: 1)创建流对象,用流对象一次性地加载完大数据 2)移动流的POSITION,一次将流的4K大小的一块内存读进一块BUF里面 3)SOCKET发送这块大小为4K的BUF 4)重复执行二.三步骤,直至发完 二.大数据的接收的类语言描述: 1)创建一个流对象 2)接收方一次接收4K大小的数据暂存一块4K大小的BU

本节内容 1.概述 2.socket接收大数据 3.中文字符的坑 一.概述 上篇博客写到了,就是说当服务器发送至客户端的数据,大于客户端设置的数据,则就会把数据服务端发过来的数据剩余数据存在IO缓冲区中,那我们如何解决这个问题呢? 有的同学就说了: 改大客户端接收的数据的大小=>这个方案并不能解决问题,因为官方建议最多只能接收8k的数据,那服务端发送过来的数据大于8K咋办,很显然不行 客户端可以多收几次=>客户端需要收多少次,才能把这个命令返回的结果全部收回来呢?并且怎么确定这条命令返回的结果

Socket接收大数据 上一篇博客中的简单ssh实例,就是说当服务器发送至客户端的数据,大于客户端设置的数据,则就会把数据服务端发过来的数据剩余数据存在IO缓冲区中,这样就会造成我们想要获取数据的完整性. 解决思路: 1.改大客户端接收的数据的大小,因为官方建议最多只能接收8k的数据,那服务端发送过来的数据很容易就会大于8K,这个思路并不能从根本上解决问题(不建议使用) 2.客户端可以多收几次,服务端给客户端发数据之前,先计算一下要发给客户端数据大小(len()判断文件长度) ,比如说要发给客户

通过socket,实现客户端发送命令,将服务端执行出的结果,反回到客户端,主要4个步骤:1.服务端返回数据: 2.服务端返回数据的大小: 3.客户端接收返回数据的大小: 4.客户端按返回数据大小接收数据: 一.客户端代码 #客户端import socketclient=socket.socket() #生成socket连接对象client.connect(("localhost",6969))while True: msg=input(">>>:"

通过socket连续接收返回数据 Server服务端 import socket,os server = socket.socket() server.bind(('localhost',9999)) server.listen() while True: conn,addr = server.accept() print("new conn:",addr) while True: data = conn.recv(1024) #第一次没发完会放到io缓冲区 if not data:

https://www.cnblogs.com/zhangzhifeng/p/6065244.html TServerSocket和TClientSocket用非阻塞模式发送和接收比较大的数据时,可能一次会接收不完,此时需要通过循环接收. //接收 procedure TMAINFORM.TCPServer1ClientRead(Sender: TObject; Socket: TCustomWinSocket); var iLength,I,iStart, iRevCount: Integer

byte[] buffer = new byte[BufferSize]; int bytesRead; // 读取的字节数 MemoryStream msStream = new MemoryStream(); do { bytesRead = streamToClient.Read(buffer, , BufferSize); msStream.Write(buffer, , bytesRead); } ); buffer = msStream.GetBuffer();

简单的c# TCP通讯(TcpListener) C# 的TCP Socket (同步方式) C# 的TCP Socket (异步方式) C# 的tcp Socket设置自定义超时时间 C# TCP socket发送大数据包时,接收端和发送端数据不一致 服务端接收Receive不完全 在发送端,一次发送200k个字节,在接收端,一次接收200k个字节, 但是在接收端,经常会出现 socket.receive 接收不全的情况 , 偶尔接收的包也是正常的,用Wireshark抓包发现,每次发送都分成

关于tomcat的一个优化问题: 有时候保存大数据量的数据时.tomcat不优化的话,页面会没反应.tomcat后台并不报错,仅仅是提示以下内容: 警告: More than the maximum number of request parameters (GET plus POST) for a s ingle request ([10,000]) were detected. Any parameters beyond this limit have be en ignored. To c

开发windows客户端接收RTP视频流,当h264视频达到1080P 60fps的时候,按包来调用recvfrom的函数压力比较大,存在丢包的问题,windows的完成端口的性能效果当然可以解决这个问题,而boost的asio在windows上是基于完成端口来开发的,所以采用boost的asio和环形缓冲区的方法,可以解决接收单路大数据量udp包中丢包的问题. 需要引入的头文件为: #include "CircledBuffer.h" #include <iostream>

背景 mqtt的服务端ActiveMQ在windows上,多台PC机客户端不停地向MQ发送消息. 现象 观察MQ自己的日志data/activemq.log里显示,TCP链接皆异常断开.此时尝试从服务端ping其他客户端,发现皆无法ping通.可知服务端网卡必定故障无法正常运作. 定位思路 原有的组网采用多PC通过hub互联,工作方式上讲hub是广播模式,多PC大数据量发送必然引发广播风暴,使网卡超载运行直至异常. 改为百兆交换机后,交换机能够隔离冲突域,数据交互情况明显有所好转.但仍偶现网卡故

1.问题 问题提出: M(如10亿)个int整数,只有其中N个数重复出现过,读取到内存中并将重复的整数删除. 2.解决方案 问题分析: 我们肯定会先想到在计算机内存中开辟M个int整型数据数组,来one bye one读取M个int类型数组, 然后在一一比对数值,最后将重复数据的去掉.当然这在处理小规模数据是可行的. 我们考虑大数据的情况:例如在java语言下,对10亿个int类型数据排重. java中一个int类型在内存中占4byte.那么10亿个int类型数据共需要开辟10^9次方*4byt

阅读目录: 背景 安装 查找.下载rpm包 .执行rpm包安装 配置elasticsearch专属账户和组 设置elasticsearch文件所有者 切换到elasticsearch专属账户测试能否成功启动 安装自启动elasticsearch servicewrapper包 下载elasticsearch servicewrapper 包 elasticsearch servicewrapper开源包的配置小bug servicewrapper安装 chkconfig -add 加入linux

6.3 突破传统,4k大屏的沉浸式体验 前言 能够在 4K 的页面上表演,对设计师和前端开发来说,即是机会也是挑战,我们可以有更大的空间设计宏观的场景,炫酷的转场,让观众感受影院式视觉体验,但是,又必须面对因为画布变大带来的性能问题,以及绞尽脑汁实现很多天马行空的的想法.下面是这次双11媒体大屏开发中我们的一些设计和思路. 1. 3D动感跑道 当逍遥子零点倒数5,4,3,2,1,0!激昂音乐奏起,媒体中心大屏幕跳跃出一个动感十足的页面,黄橙橙的 GMV 数字蹭蹭往上长,跳跃的翻牌器下有个不断向前

大数据第一天 1.Hadoop生态系统 1.1 Hadoop v1.0 架构 MapReduce(用于数据计算) HDFS(用于存储数据) 1.2 Hadoop v2.0 架构 MapReduce(用于数据计算,Hadoop提供计算框架) 其他非Hadoop计算框架 YARN(用户管理和分配集群资源,包括软硬件资源) HDFS(用于存储数据) 1.3 Hive(基于MR的数据仓库) 类似SQL,通常用于离线数据处理(采用MapReduce) 可以理解为HQL->MR的语言翻译器 用途:用于日志.

处理大数据对象 CLOB中可以存储海量文字 BLOB中可以存储海量二进制数据 如果程序中要想处理这样的大对象操作,则必须使用PreparedStatement完成,所有的内容要通过IO流的方式从大文本字段中保存和读取. 写入大文本数据 汉字的编码要改成gbk //================================================= // File Name : Clob_demo //-----------------------------------------

WCF传输数据量的能力受到许多因素的制约,如果程序中出现因需要传输的数据量较大而导致调用WCF服务失败的问题,应注意以下配置: 1.MaxReceivedMessageSize:获取或设置配置了此绑定的通道上可以接收的消息的最大大小. basicHttpBinding等预定义的绑定一般具有MaxReceivedMessageSize属性,CustomBinding则需要在Transport中定义. 示例代码: <bindings> <customBinding> <bindi

大数据架构-使用HBase和Solr将存储与索引放在不同的机器上 摘要:HBase可以通过协处理器Coprocessor的方式向Solr发出请求,Solr对于接收到的数据可以做相关的同步:增.删.改索引的操作,这样就可以同时使用HBase存储量大和Solr检索性能高的优点了,更何况HBase和Solr都可以集群.这对海量数据存储.检索提供了一种方式,将存储与索引放在不同的机器上,是大数据架构的必须品. 关键词:HBase, Solr, Coprocessor, 大数据, 架构   正如我的之前的

Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性能而采取了特殊的存储格式. Druid功能介于PowerDrill和Dremel

第六章 网络通信 Laxcus大数据管理系统网络建立在TCP/IP网络之上,从2.0版本开始,同时支持IPv4和IPv6两种网络地址.网络通信是Laxcus体系里最基础和重要的一环,为了能够利用有限的网络资源,获得最大化的使用效率,我们根据大数据网络环境的特点,设计了一套专属网络通信协议,以及在此协议基础上实现的多套网络通信方案,它们共同组成了Laxcus集群的网络通信基础.本章将以TCP/IP协议为起点,介绍与网络通信有关的各个组成部分. 6.1 FIXP协议 Laxcus采用FIXP协议通信