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为什么按存储库流不更新我的viewModels实时数据？

按存储库流不更新视图模型的实时数据可能有以下几个原因：

数据绑定问题：检查是否正确地将存储库流与视图模型绑定。确保在视图模型中正确地订阅和更新存储库流的数据。
异步更新问题：如果存储库流是异步更新的，可能需要等待数据更新完成后再更新视图模型。可以使用异步编程技术，如Promise、async/await或回调函数来处理异步更新。
数据更新频率问题：检查存储库流的数据更新频率。如果数据更新频率较低，可能无法实时更新视图模型。可以考虑增加数据更新频率或使用其他实时数据传输机制，如WebSocket。
数据传输问题：确保存储库流的数据能够正确地传输到视图模型。检查网络连接是否正常，数据传输是否受阻或中断。
视图模型更新问题：检查视图模型的更新逻辑是否正确。确保在接收到存储库流的数据更新后，正确地更新视图模型的数据。
缓存问题：如果视图模型使用了缓存机制，可能需要手动刷新缓存以获取最新的数据。确保在存储库流的数据更新后，及时清除或更新缓存。
其他问题：除了上述原因外，还可能存在其他与特定技术、框架或库相关的问题。可以查阅相关文档、社区或论坛，寻求更具体的解决方案。

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相关搜索:Android Studio如何自动更新Firestore实时数据库中存储的数据为什么Firebase的实时数据库的child_removed事件处理程序不执行？为什么isset函数不更新我的数据库？为什么实时数据库无法在我的回收站视图中工作为什么我在php中添加的内容总是在我的数据库的列中更新2 为什么我的Django表单不是“有效”的？无法获取更新数据库的POST请求为什么我的Firebase实时数据库规则破坏了我的HandleValueChanged？为什么我的Python BigQuery数据流接收器不能在数据库中插入记录？为什么我的update函数返回新的查询，而不更新数据库？为什么我的抓取数据看的是旧的数据库数据，而不是更新的数据库数据？

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首席工程师揭秘：LinkedIn大数据后台是如何运作的

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Iceberg概念及回顾什么是数据湖一、回顾什么是数据湖数据湖是一个集中式的存储库，允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据，可以按照原样存储数据，无需对数据进行结构化处理，并运行不同类型的分析...二、大数据为什么需要数据湖当前基于Hive的离线数据仓库已经非常成熟，在传统的离线数据仓库中对记录级别的数据进行更新是非常麻烦的，需要对待更新的数据所属的整个分区，甚至是整个表进行全面覆盖才行，由于离线数仓多级逐层加工的架构设计...为了解决Kappa架构的痛点问题，业界最主流是采用“批流一体”方式，这里批流一体可以理解为批和流使用SQL同一处理，也可以理解为处理框架的统一，例如：Spark、Flink，但这里更重要指的是存储层上的统一...数据湖技术可以很好的实现存储层面上的“批流一体”，这就是为什么大数据中需要数据湖的原因。...Iceberg支持事务ACID,支持添加、删除、更新数据。不绑定任何底层存储，支持Parquet、ORC、Avro格式兼容行存储和列存储。

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Android SingleLiveEvent Redux with Kotlin Flow

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