将akka流源[A，B]映射到源[A，NotUsed]

akka流是一种基于Actor模型的并发编程框架，用于构建高可伸缩性和高并发性的分布式系统。它提供了一种异步、非阻塞的消息传递机制，可以实现数据流的处理和传输。

在akka流中，源（Source）是数据流的起点，可以是一个数据集合、一个文件、一个网络连接等。源可以产生一个或多个元素，并将它们发送到下游处理器进行处理。在这个问答中，我们将akka流源[A，B]映射到源[A，NotUsed]。

这个映射操作可以通过akka流的map操作符来实现。map操作符可以将源中的每个元素进行转换，并生成一个新的元素。在这个映射操作中，我们将源中的元素B映射为NotUsed，表示不使用该元素。

这种映射操作在某些场景下非常有用，例如当我们只关注源中的某些特定元素，而忽略其他元素时。通过将不需要的元素映射为NotUsed，可以减少系统资源的消耗，提高系统的性能和效率。

对于这个问题，腾讯云提供了一系列与akka流相关的产品和服务，例如腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine，TKE）和腾讯云消息队列（Tencent Cloud Message Queue，CMQ）。这些产品可以与akka流结合使用，实现高可伸缩性和高并发性的分布式系统。

腾讯云容器服务（TKE）是一种基于Kubernetes的容器管理服务，可以帮助用户快速部署、管理和扩展容器化应用。它提供了弹性伸缩、自动负载均衡、自动扩容等功能，可以与akka流一起使用，实现高可用性和高并发性的数据流处理。

腾讯云消息队列（CMQ）是一种高可靠、高可用的消息队列服务，可以实现消息的异步传输和处理。它提供了消息的发布订阅、消息的顺序传递、消息的定时投递等功能，可以与akka流结合使用，实现异步的数据流处理。

更多关于腾讯云容器服务（TKE）和腾讯云消息队列（CMQ）的详细信息，请访问以下链接：

腾讯云容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
腾讯云消息队列（CMQ）：https://cloud.tencent.com/product/cmq

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Akka（17）： Stream：数据流基础组件-Source,Flow,Sink简介

2、scalaz-sstream和akka-stream的数据流都是一种申明式的数据处理流程描述，属于一种运算方案，最终都需要某种运算器来对数据流按运算方案进行具体的运算，得出运算结果和产生副作用。...akka-stream的数据流是由三类基础组件组合而成，不同的组合方式代表不同的数据处理及表达功能。三类组件分别是： 1、Source：数据源。...对通过输入端口输入数据流的元素进行转变处理（transform）后经过输出端口输出。FlowShape有一个输入端和一个输出端。在akka-stream里数据流组件一般被称为数据流图（graph）。...我们可以用许多数据流图组成更大的stream-graph。 akka-stream最简单的完整（或者闭合）线性数据流（linear-stream）就是直接把一个Source和一个Sink相接。...意思是选择左边数据流图的运算结果。我们上面提过akka-stream是在actor系统里处理数据流元素的。在这个过程中同时可以用actor内部状态来产生运算结果。

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Akka（22）： Stream：实时操控：动态管道连接-MergeHub,BroadcastHub and PartitionHub

在现实中我们会经常遇到这样的场景：有一个固定的数据源Source，我们希望按照程序运行状态来接驳任意数量的下游接收方subscriber、又或者我需要在程序运行时（runtime）把多个数据流向某个固定的数据流终端...从akka-stream的技术文档得知：一对多，多对一或多对多类型的复杂数据流组件必须用GraphDSL来设计，产生Graph类型结果。...下面是以上示范中MergeHub及BroadcastHub示范的源代码： import akka.NotUsed import akka.stream.scaladsl._ import akka.stream...killChannel2.shutdown() scala.io.StdIn.readLine() actorSys.terminate() } 下面是PartitionHub示范源代码： import akka.NotUsed...import akka.stream.scaladsl._ import akka.stream._ import akka.actor._ import scala.concurrent.duration

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ScalaPB（5）：用akka-stream实现reactive-gRPC

, learn.grpc.akka.stream.services.sum.SumResult, NotUsed] } 我们看到服务函数sumPair是一个akka-stream Fow[NumPair..., learn.grpc.akka.stream.services.sum.Num, NotUsed] } 这个服务函数genIncsFrom是Flow[Num,Num,NotUsed]，它的具体实现如下...先用IDL定义一个流输入输出的服务函数keepAdding： service SumNumbers { rpc SumPair(NumPair) returns (SumResult) {}...import akka.NotUsed import akka.stream.scaladsl.Flow import learn.grpc.akka.stream.services.sum._ import...._ import akka.NotUsed import akka.actor.ActorSystem import akka.stream.

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Akka（41）： Http：DBTable-rows streaming - 数据库表行交换

Akka-http的Marshalling实现采用了type-class编程模式，需要为每一种类型与Json的转换在可视域内提供Marshaller[A,B]类型的隐式实例。...首先，我们用一个case class代表数据库表行结构，然后用它作为流元素来构建一个Source，如下： case class County(id: Int, name: String) val...]转换成Source[ByteString,NotUsed]然后放入HttpResponse的HttpEntity里。...=> acc ++ List(b.name)) complete { futofNames }...import akka.http.scaladsl.model.HttpEntity.limitableByteSource val source: Source[County,NotUsed

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Akka（23）： Stream：自定义流构件功能-Custom defined stream processing stages

从总体上看：akka-stream是由数据源头Source，流通节点Flow和数据流终点Sink三个框架性的流构件（stream components）组成的。...：akka-stream又包括数据流图Graph及运算器Materializer两个部分。...akka-stream在数据流的各环节都实现了Reactive-Stream-Specification，所以对于输入端口InHandler来讲需要响应上游推送信号onPush，输出端口OutHandler...对于一对多扩散型和多对一合并型形状的数据流构件akka-stream提供了UniformFanIn和UniformFanOut两种GraphStage。...下面是本次示范涉及的源代码： import akka.NotUsed import akka.actor._ import akka.stream.ActorMaterializer import akka.stream.scaladsl

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Akka-CQRS（6）- read-side

因为业务逻辑中一个动作的发生时间顺序往往会对周围业务数据产生不同的影响，所以现在只能考虑事件源event-sourcing这种模式了。...CassandraReadJournal](CassandraReadJournal.Identifier) // issue query to journal val source: Source[EventEnvelope, NotUsed...EventEnvelope是以流元素的形式从数据库中提出。...eventsByPersistenceId(...)启动了一个数据流，然后akka-persistence-query会按refresh-interval时间间隔重复运算这个流stream。...persistenceId: String, fromSequenceNr: Long, toSequenceNr: Long): Source[EventEnvelope, NotUsed

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Akka（40）： Http：Marshalling reviewed - 传输数据序列化重温

(f: ExecutionContext ⇒ A ⇒ Future[List[Marshalling[B]]]): Marshaller[A, B] = new Marshaller[A, B]...这个类型包嵌了个类型转换函数：A => Future[List[Marshalling[B]]]，最终目的是A=>B的转换。...因为我们的主要目的是实现数据库表多行的交换，所以必须要实现以表行为元素数据流的数据交换，也就是说最起码能要在可视域内提供Marshall[Source[T],_],MessageEnity]及Unmarshaller...在服务端我们尝试过用complete(Source[T,NotUsed])来完成HttpResponse的构建。...但单独用Marshal(source).to[Source[T,NotUsed]]则编译出错。

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SDP（7）：Cassandra- Cassandra-Engine：Streaming

可以直接接通Flow[Row,Row,NotUsed]和Sink来使用。..." %% "akka-actor" % "2.5.4", "com.typesafe.akka" %% "akka-stream" % "2.5.4", "com.lightbend.akka"...scala.collection.JavaConverters._ import scala.collection.generic.CanBuildFrom import scala.concurrent.duration.Duration import akka.NotUsed...= new Array[Byte](fis.available + 1) val length = b.length fis.read(b) ByteBuffer.wrap(b)...._ import scalikejdbc._ import scalikejdbc.streams._ import akka.NotUsed import scala.util._ import

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因为我们已经明确选择了在akka-cluster集群环境里实施gRPC服务模式，通过akka-stream的流控制方式实现数据库操作的程序控制，所以在本次讨论里我们将示范说明gRPC-JDBC-Streaming...下面我们示范一下从客户端传送一个数据流（stream MemberRow），由服务端插入数据库操作。...._ import scalikejdbc._ import scalikejdbc.streams._ import akka.NotUsed import akka.stream._ import..._statement, prepareParams = params) } } JDBCService.scala package demo.grpc.jdbc.services import akka.NotUsed...._ import akka.NotUsed import akka.actor.ActorSystem import akka.stream.

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使用Lagom和Java构建反应式微服务系统

该接口不仅定义了如何调用和实现服务，还定义了描述如何将接口映射到底层传输协议的元数据。通常，服务描述符，其实现和消费应该与正在使用的传输方式无关，无论是REST，Websockets还是其他传输。...当不使用请求或响应消息时，可以在其位置使用akka.NotUsed。请求和响应消息类型分为两类：严格和流式传输。严格的消息是可以由简单的Java对象表示的单个消息。...Source是一种允许异步流式传输和处理消息的Akka流API。 ? 此服务调用具有严格的请求类型和流响应类型。...使用流式传输消息需要使用Akka流。 tick服务调用将返回以指定间隔发送消息的源。 Akka流对这样的流有一个有用的构造函数： ? 前两个参数是发送消息之前的延迟以及它们应该发送的间隔。...为了在Lagom中实现这一点，持久性模块促进了使用事件源（ES）和命令查询责任分隔（CQRS）。事件溯源是将所有更改作为域事件捕获的做法，这是事件发生的不可变事实。

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PICE（3）：CassandraStreaming - gRPC-CQL Service

下一个例子是用流方式把JDBC数据库数据并入cassandra数据库里。....._ import scalikejdbc._ import scalikejdbc.streams._ import akka.NotUsed import akka.stream._ import..._statement, prepareParams = params) } } cql/CassandraEngine.scala package sdp.cql.engine import akka.NotUsed...= new Array[Byte](fis.available + 1) val length = b.length fis.read(b) ByteBuffer.wrap(b)...._ import akka.NotUsed import akka.actor.ActorSystem import akka.stream.

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alpakka-kafka(1)-producer

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...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。...alpakka-kafka streams组件使用这个消息类型作为流元素，最终把它转换成一或多条ProducerRecord写入kafka。...settings: ProducerSettings[K, V] ): Flow[Envelope[K, V, PassThrough], Results[K, V, PassThrough], NotUsed

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Akka（19）： Stream：组合数据流，组合共用-Graph modular composition

akka-stream的Graph是一种运算方案，它可能代表某种简单的线性数据流图如：Source/Flow/Sink，也可能是由更基础的流图组合而成相对复杂点的某种复合流图，而这个复合流图本身又可以被当作组件来组合更大的...下面是akka-stream预设的一些基础数据流图： ? 上面Source,Sink,Flow代表具备线性步骤linear-stage的流图，属于最基础的组件，可以用来构建数据处理链条。...然后我们再使用这个自定义流图模块组建一个完整的闭合流图： import akka.actor._ import akka.stream._ import akka.stream.scaladsl._...b.addEdge(importAndGetPort(b), to) 以上的过程显示：通过akka的GraphDSL，对复合型Graph的构建可以实现形象化，大部分工作都在如何对组件之间的端口进行连接...的运算是在actor上进行的，除了大家都能对数据流元素进行处理之外，akka-stream还可以通过actor的内部状态来维护和返回运算结果。

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akka-streams - 从应用角度学习：basic stream parts

所以流处理应该是分布式数据处理的理想方式了。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。...一个流对数据的处理包括两部分：1、对流中元素进行转变，如：source:Source[Int,NotUsed] = Source(1 to 10).map(i => i.toString)，把流里的所有...但map和Flow还是有分别的，从类型款式来看Flow[In,Out,M]比起map[A,B]多出来了M，运算值。所以via(map(_.toString))无法匹配类型。...虽然运算值不能像流元素一样流动，但akka-streams提供了机制让用户选择是否返回某个节点的运算值M。...akka-streams提供了简便一点的运算方式runWith：指定runWith参数流组件的M为最终运算值。

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akka-typed(8) - CQRS读写分离模式

前面介绍了事件源（EventSource）和集群（cluster），现在到了讨论CQRS的时候了。CQRS即读写分离模式，由独立的写方程序和读方程序组成，具体原理在以前的博客里介绍过了。...akka-typed应该自然支持CQRS模式，最起码本身提供了对写方编程的支持，这点从EventSourcedBehavior 可以知道。...在这个例子里我们把reader任务分成： 1、从数据库读取事件 2、事件重演一次产生状态数据（购物车内容） 3、将形成的购物车内容作为交易单据项目存入数据库 4、向用户提供的restapi输出交易数据...CassandraReadJournal.Identifier) // issue query to journal val source: Source[EventEnvelope, NotUsed..." snapshot-store.plugin = "akka.persistence.cassandra.snapshot" } } akka.persistence.cassandra

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Akka（25）： Stream：对接外部系统-Integration

再看看运行的结果显示： akka://demoSys/user/$a is saving: [Record#1] akka://demoSys/user/$b is saving: [Record#2].../user/$b is saving: [Record#5] akka://demoSys/user/$c is saving: [Record#6] akka://demoSys/user/$a is...saving: [Record#7] 可以看到现在运算任务是在a,b,c三个Actor上并行运算的。...actorRefWithAck自己则返回Sink[T,NotUsed]，也就是说它构建了一个Sink。...，那我们可以把这个外部系统当作数据流的源头Source。

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Akka 指南之「消息传递可靠性」

你可以在「Erlang 文档」的第 10.9 节和第 10.10 节中了解更多关于这种方法的信息，Akka将密切关注它。...请注意，此规则不可传递： Actor A将消息M1发送给 Actor C Actor A将消息M2发送给 Actor B Actor B将消息M2转发给 Actor C Actor C可以接受任何顺序的...B将消息M2转发给node-3上的 Actor C Actor C可以接受任何顺序的M1和M2 M1到node-3的“传输”时间可能比M2通过node-2到node-3的“传输”时间要长。...如果组件的状态由于机器故障或被推出缓存而丢失，则可以通过重放事件流（通常使用快照来加快进程）来重建。Akka Persistence 支持「事件源」。...Actor 可以订阅事件流上的类akka.actor.DeadLetter，请参阅「事件流」了解如何执行该操作。然后，订阅的 Actor 将收到（本地）系统中从那时起发布的所有死信。

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Akka-CQRS（7）- CQRS Reader Actor 示范

](CassandraReadJournal.Identifier) // issue query to journal val source: Source[EventEnvelope, NotUsed...如此已经可以将写操作中存入的事件恢复成为Action类结构了。好了，现在我们稍微认真点做个详细的reader示范。回到我们的POS例子：如果我们调用以下写端指令： posref !...POSMessage(1022, Suspend) scala.io.StdIn.readLine() 前面的博文里一再强调：CQRS的写端应简单直接地将指令存写入数据库，避免任何复杂的控制程序...CassandraReadJournal.Identifier) // issue query to journal val source: Source[EventEnvelope, NotUsed...CassandraReadJournal.Identifier) // issue query to journal val source: Source[EventEnvelope, NotUsed

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Flink可靠性的基石-checkpoint机制详细解析

Checkpoint介绍 checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保...证应用流图状态的一致性。...1) 假设算子C有A和B两个输入源 2) 在第i个快照周期中，由于某些原因(如处理时延、网络时延等)输入源A发出的 barrier 先到来，这时算子C暂时将输入源A的输入通道阻塞，仅收输入源B的数据。...3) 当输入源B发出的barrier到来时，算子C制作自身快照并向 CheckpointCoordinator 报告自身的快照制作情况，然后将两个barrier合并为一个，向下游所有的算子广播。...4) 当由于某些原因出现故障时，CheckpointCoordinator通知流图上所有算子统一恢复到某个周期的checkpoint状态，然后恢复数据流处理。

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响应式编程的实践

理解Source的本质 Akka Stream将流数据源定义为Source，RxJava则定义为Observable或Flowable。这些响应式编程框架都为Source提供了丰富的operator。...如果我们创建的流A与流B并不包含uri到user的转换，就可以通过merge等合并操作将A与B合并，然后再共同重用从uri到user的转换。...Akka Stream的流拓扑图 Akka Stream对流处理的抽象被建模为图。这一设计思想使得流的处理变得更加直观，流的处理变成了“搭积木”游戏。...我们可以将Akka Stream的Graph（完整的Graph，称为ClosedShape，是可以运行的，又称之为RunnableShape）看做是流处理的”模具“，至于那些由Inlet与Outlet端口组成的基础...Akka Stream之所以将Graph的运行器称之为materializer，大约也是源于这样的隐喻吧。使用Akka Stream进行响应式流处理，我建议参考这样的思维。

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