在大多数的计算机系统上，Linux 或者是其它，当你插入一个 USB 设备时，你会注意到一个提示驱动器存在的警告。...如果该驱动器已经按你想要的进行分区和格式化，你只需要你的计算机在文件管理器或桌面上的某个地方列出驱动器。这是一个简单的要求，而且通常计算机都能满足。...每个块设备上的分区分配一个数字，从 1 开始。例如，第一个设备上的第二个分区用 sda2 表示。如果你不确定到底是哪个分区，那也不要紧，只需接着往下读。...mklabel 命令在驱动器上创建了一个分区表 （称为磁盘卷标）。这个例子使用了 msdos 磁盘卷标，因为它是一个非常兼容和流行的卷标，虽然 gpt 正变得越来越普遍。...一旦你安装了 exFAT 支持，你可以在驱动器上你创建好的分区中创建一个 exFAT 文件系统。
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alpakka-kafka-consumer的功能描述很简单：向kafka订阅某些topic然后把读到的消息传给akka-streams做业务处理。...在kafka-consumer的实现细节上，为了达到高可用、高吞吐的目的，topic又可用划分出多个分区partition。分区是分布在kafka集群节点broker上的。...如果选择在kafka内部存储offset, kafka配置里可以设定按时间间隔自动进行位置标注，自动把当前offset存入kafka里。...另外，这个DrainingControl类型结合了Control类型和akka-streams终结信号可以有效控制整个consumer-streams安全终结。...值得注意的是atMostOnceSource是对每一条数据进行位置标注的，所以运行效率必然会受到影响，如果要求不是那么严格的话还是启动自动commit比较合适。
我开发了一个Java应用，部署到云环境上之后，用postman测试发现不能按照我期望的工作，但是返回的消息对我没有任何帮助。 ?...因为部署在云端的应用很难像本地Java应用一样调试，所以我打算用SLF4J在Java代码里添加一些日志，然后查看该Java应用在云端执行产生的日志来排查问题。...SLF4J的全称是Simple Logging Facade for Java, 即简单日志门面，这里的Facade实际上是面向对象的设计模式中的外观模式（Facade pattern）。...然后用logger.info进行日志记录。 将加了SLF4J日志记录的代码重新上传到云平台上。我用的是SAP云平台。 登录SAP云平台的控制台，点击Logging标签页： ?...因为我的应用代码放在com.sap.service包下面，所以我根据这个包名进行过滤： ? 将这两个Logger对应的Log Level日志级别设置成INFO： ?
数据库到 Kafka，Kafka Streams 进行分布式流处理，最近使用 KSQL 对 Kafka topic 执行类似 SQL 的查询等等。...•分片和数据分区在服务器端透明进行，客户端不需要了解分片与分区数据。 ? Pulsar 特性列表: [5] Pulsar 入门 Pulsar 入门非常容易。使用前提是安装 JDK。...流示例 举一个客户端示例，我们在 Akka 上使用 Pulsar4s。...现在，我们可以像往常一样使用 Akka Streams 处理数据。...从小处着手，在将 Kafka 迁移到 Pulsar 之前进行概念验证，并在决定进行完全迁移之前评估影响。
我开发了一个Java应用，部署到云环境上之后，用postman测试发现不能按照我期望的工作，但是返回的消息对我没有任何帮助。...[1240] 因为部署在云端的应用很难像本地Java应用一样调试，所以我打算用SLF4J在Java代码里添加一些日志，然后查看该Java应用在云端执行产生的日志来排查问题。...SLF4J的全称是Simple Logging Facade for Java, 即简单日志门面，这里的Facade实际上是面向对象的设计模式中的外观模式（Facade pattern）。...); [1240] 然后用logger.info进行日志记录。...登录SAP云平台的控制台，点击Logging标签页： [1240] 点Configure Loggers： [1240] 因为我的应用代码放在com.sap.service包下面，所以我根据这个包名进行过滤
通常与 Elasticsearch 配合使用，对其中数据进行搜索、分析和以统计图表的方式展示； Filebeat：ELK 协议栈的新成员，一个轻量级开源日志文件数据搜集器，基于 Logstash-Forwarder...源代码开发，是对它的替代。...在需要采集日志数据的 server 上安装 Filebeat，并指定日志目录或日志文件后，Filebeat 就能读取数据，迅速发送到 Logstash 进行解析，亦或直接发送到 Elasticsearch...进行集中式存储和分析。...这种架构解决了 Logstash 在各服务器节点上占用系统资源高的问题。相比 Logstash，Beats 所占系统的 CPU 和内存几乎可以忽略不计。
这主要得益于Scala强大的类型推断系统，在编译期可以进行静态类型推断，不仅可以降低代码的冗余性，而且也不用担心动态类型语言的重构灾难。...Akka包含很多模块，Akka Actor是Akka的核心模块，使用Actor模型实现并发和分布式，可以将你从Java的多线程痛苦中解救出来；Akka Streams可以让你以异步非阻塞的方式处理流数据...；Distributed Data可以帮助你在集群之间分享数据；Alpakka可以帮你为Akka Streams集成不同的数据源；Akka Persistence可以帮你处理Actor消息的持久化存储，...Kafka具有高吞吐量、内置分区、支持数据副本和容错的特性，适合在大规模消息处理场景中使用。 ...Dotty是一种创新的，基于Dependent Object Types（DOT）演算（基本上是Scala的简化版本）和函数式编程（FP）数据库社区的研究编译器。
alpakka项目是一个基于akka-streams流处理编程工具的scala/java开源项目，通过提供connector连接各种数据源并在akka-streams里进行数据处理。...用akka-streams集成kafka的应用场景通常出现在业务集成方面：在一项业务A中产生一些业务操作指令写入kafka，然后通过kafka把指令传送给另一项业务B，业务B从kafka中获取操作指令并进行相应的业务操作...在alpakka中，实际的业务操作基本就是在akka-streams里的数据处理（transform），其实是典型的CQRS模式：读写两方互不关联，写时不管受众是谁，如何使用、读者不关心谁是写方。...alpakka提供的producer也就是akka-streams的一种组件，可以与其它的akka-streams组件组合形成更大的akka-streams个体。...既然producer代表写入功能，那么在akka-streams里就是Sink或Flow组件的功能了。
实际上很早就写了一系列关于akka-streams的博客。但那个时候纯粹是为了了解akka而去学习的，主要是从了解akka-streams的原理为出发点。...因为akka-streams是akka系列工具的基础，如：akka-http, persistence-query等都是基于akka-streams的，其实没有真正把akka-streams用起来。...这是这次写akka-streams的初衷：希望能通过akka-streams来实现分布式数据处理编程。 先从基本流部件basic stream parts开始，即source,flow,sink。...由于运算值是无法当作流元素传递的，Flow只能是用来对Source传下来的元素进行转换后再传递给Sink，也就是说Flow是由一个或多个处理环节构成的。...因为M可以是一个集合，在构建这个M集合时是可以对集合元素进行增减的，下面这段代码示范了一种cassandra数据表groupby的效果： def getVouchers(terminalid: String
有了JDK8的铺垫，Reactive Streams接口被JDK9定义在Flow里才是可能的。...用 Reactive Streams 进行规范就使得它们可以互操作，也就让它们串起来形成一个 reactive 链成为了可能。...各家对Reactive Streams规范的实现在细节上都有很大不同，因为Spring 的生态太强大了，如果没有特殊的需求，比如 JDK 小于 8，那么我们的项目基本于 Project Reactor，...在 2.0 开始 follow 规范并基本定型。3.0 感觉是个重构版，形成 reactive-streams-commons 库。...://doc.akka.io/docs/akka/current/stream/stream-introduction.html Reference: https://www.reactive-streams.org
分布式系统：Akka 提供了构建分布式系统的支持。您可以将 Actor 部署在不同的节点上，这些节点可以是物理机器或虚拟机。...Akka 提供了透明的消息传递，使得在分布式环境中发送消息就像在本地一样简单。 容错性：Akka 强调容错性，允许开发人员构建可靠的系统。...插件和扩展：Akka 提供了丰富的插件和扩展机制，可以轻松集成其他库和框架，如 Akka HTTP、Akka Streams 等，以构建全栈应用程序。...下面看下Akka的特性： 可以更简单地构建并发和分布式系统 Akka基于Actor模型和Streams，让我们可以构建可伸缩的，并且可以高效使用服务器资源，使用多个服务器进行扩展的系统。...对共享内存在现代计算机架构上的误解 在多核CPU架构中，多线程之间不再有真正的共享内存，而是通过Cache行传递数据，使得共享变量的内存可见性成为问题。
在http/1应用中对二进制文件的传输交换有诸多限制和不便，特别是效率方面的问题。在protobuf这种序列化模式中对任何类型的数据格式都一视同仁，可以很方便的实现图片等文件的上传下载。...实际上，在使用scalaPB的过程中一直在关注akka-grpc的发展，直到v1.01发布。这是一个正式版本，相信不会在模式、风格、语法上再有大的改变，应该值得试着使用了。...akka-streams恰恰把总体方案限制在了内部系统集成模式，因为服务端客户端就是akka-streams的两端，是内部系统集成的场景。...在akka-grpc的官网上有很好的示范例子。我在例子的基础上增加了身份验证使用的示范。...所以，akka-grpc并没有提供对OAuth2规范身份验证的支持。在这个例子里我们就只能进行基本的身份证明（如店号、机器号等），但身份验证过程的安全性就不做任何加密操作了。
如何将消息发送给集群中对命名主题感兴趣的所有 Actor？...状态为「WeaklyUp」的集群成员将参与分布式发布订阅，即如果发布服务器和订阅服务器位于网络分区的同一侧，则状态为WeaklyUp的节点上的订阅服务器将接收已发布的消息。...在每个节点上，给定路径只能有一个 Actor，因为该路径在一个本地 Actor 系统中是唯一的。...具有相同路径且没有地址信息的 Actor 可以在不同的节点上注册。在每个节点上只能有一个这样的 Actor，因为路径在一个本地 Actor 系统中是唯一的。...如果你需要至少一次的传递保证，我们建议与「Kafka Akka Streams」集成。 ---- 英文原文链接：Distributed Publish Subscribe in Cluster.
所以，Akka-http在客户端构建与服务器的连接通道也可以用Akka-stream的Flow来表示。...settings.withLocalAddressOverride(localAddress), ConnectionContext.noEncryption(), ClientTransport.TCP, log) 我们看到：这个函数实现了对Server...这种模式可以让用户有更大程度的自由度控制connection的构建、使用及在connection上发送request的方式。.../akka-http/akka-streams/2016/01/31/connection-pooling-with-akka-http-and-source-queue.html val poolClientFlow.../akka-http/akka-streams/2016/01/31/connection-pooling-with-akka-http-and-source-queue.html val poolClientFlow
MongoDB 从 3.6 开始为开发者提供了 Change Streams 功能，利用 Change Streams 功能可以非常方便地监听指定 Collection 上的数据变化。...watchCursor.isExhausted()){ if (watchCursor.hasNext()){ printjson(watchCursor.next()); } } 2 在Play...利用 Play Mongo 可以方便地实现数据监听功能，并且我们可以将 Change Stream 转换成 Akka Stream，然后以流的方式处理指定 Collection 上的数据变化， mongo...ThrottleMode.shaping) .runForeach{ seq => // ... } 上面的代码实现了以下几个功能： 将从 Change Stream 接收到的元素进行缓冲...，以方便批处理，当满足下面任意一个条件时便结束缓冲向后传递： 缓冲满10个元素 缓冲时间超过了1000毫秒 对缓冲后的元素进行流控，每秒只允许通过1个元素 3 如何实现高可用？
淘宝从2018年开始对整体架构进行反应式升级， 取得了非常好的成绩。...1.2 反应式历史 早在1985年，David Harel 和 Amir Pnueli 就发表了《反应式系统的开发》论文，在论文中，他们采用二分法对复杂的计算过程进行归纳，提出了转换式(transformative...这意味着设计上不能有中央瓶颈， 使得各个组件可以进行分片或者复制， 并在它们之间进行负载均衡。 消息驱动(Message Driven)。...有一点需要提醒的是，虽然Java 9已经实现了Reactive Streams，但这并不意味着像RxJava、Reactor、Akka Streams这些流处理框架就没有意义了，事实上恰恰相反。..., Scala, Kafka and Akka Streams
在以前的博文中我们介绍了Slick，它是一种FRM（Functional Relation Mapper）。...所以我们只能从小众心态来探讨如何改善Slick现状，希望通过与某些Stream库集成，在Slick FRM的基础上恢复一些人们熟悉的Recordset数据库光标（cursor）操作方式，希望如此可以降低...FRM数据库编程对函数式编程水平要求，能够吸引更多的编程人员接受FRM。...Slick和Akka-Stream可以说是自然匹配的一对，它们都是同一个公司产品，都支持Reactive-Specification。...具体操作方法是：上游在一个线程里用enqueue发送一个数据元素，然后等待下游完成在另一个线程里的dequeue操作，完成这个循环后再进行下一个元素的enqueue。
这带来设计思想上根本的变化，包括： 以流作为建模的元素 流存在松耦合的上下游关系 以流为重用的单位 对流进行转换、运算、合并与拆分 在Rx框架中，一个流就是一个Observable或者Flowable。....groupBy(Pair::getKey); 由于Rx框架提供了诸如merge、combineLatest、zip等操作符来完成多个流之间的组合，我们就可以分别建立各自的流，然后再利用这些操作符对其进行合并...无论哪个流发射了数据，它都会将这两个流最近发射的数据组合起来，并按照指定的函数进行运算。 Akka Stream提出来的Graph更能体现流作为建模元素的思想。...验证后的数据分别用于用于审计和计算净值 我们对该流程进行领域建模时，实则可以绘制一个可以表达Akka Streams中Graph的可视化图： ?...通过这样的可视化图，我们就可以针对这些图中的节点建模为Akka Streams中的Graph Shape。
指定要进行签名的分区文件进行签名。...(4) 整个打包流程实质上就是在处理image.cfg 和sys_partition.fex 里描述的文件。...• 对描述的文件进行一些中间处理，例如更新一些配置到文件里面等。...(4) 整个打包流程实质上就是在处理image.cfg 和sys_partition.fex 里描述的文件。...• 对描述的文件进行一些中间处理，例如更新一些配置到文件里面等。 • 用dragon 工具生成最终固件。
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