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。...不过，现在所处的环境还是逼迫着去真正了解akka-streams的应用场景。现状是这样的：跨入大数据时代，已经有大量的现代IT系统从传统关系数据库转到分布式数据库（非关系数据库）了。...当然，有很多需求可以通过集合来满足，但涉及到大数据处理我想最好还是通过流处理来实现，因为流处理stream-processing的其中一项特点就是能够在有限的内存空间里处理无限量的数据。...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。...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。
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。...alpakka-kafka提供了kafka的核心功能：producer、consumer，分别负责把akka-streams里的数据写入kafka及从kafka中读出数据并输入到akka-streams...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...如：有两个业务模块：收货管理和库存管理，一方面收货管理向kafka写入收货记录。另一头库存管理从kafka中读取收货记录并更新相关库存数量记录。注意，这两项业务是分别操作的。...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。
有状态的操作，例如distinct和sorted，则需要考虑从先前看到处理的元素中合并状态。 有状态操作可能需要在产生结果之前处理整个输入。...一个中间操作，如果在提供无限流输入时，它可能会产生一个有限的流,那么他就是短路的。 如果在无限流作为输入时，它可能在有限的时间内终止,这个终端操作是短路的。...有状态的lambda（或实现适当的功函数接口的其他对象）是一个其结果依赖于任何可能在流水线执行过程中发生变化的状态。 有状态lambda的一个例子是map（）的参数： ?...---- Ordering 排序 流可能有也可能没有定义好的顺序。流是否有顺序取决于源和中间操作。...上面的例子可以将字符串collect到列表中，可以使用一个标准收集器来重写： ? 将可变的归约打包成收集器有另一个优点：可组合性。
zip，将多个流合并为一个流，流中的元素一一对应 delay，Mono方法，用于指定流中的第一个元素产生的延迟时间 interval，Flux方法，用于指定流中各个元素产生时间的间隔(包括第一个元素产生时间的延迟...zipMap，将当前流和另一个流合并为一个流，两个流中的元素一一对应。 mergeWith，将当前流和另一个流合并为一个流，两个流中的元素按照生成顺序合并，无对应关系。...join，将当前流和另一个流合并为一个流，流中的元素不是一一对应的关系，而是根据产生时间进行合并。...当Spring团队思考如何向Web层添加反应式编程模型时，如果不在Spring MVC中做大量工作，显然很难实现这一点。这会在代码中产生分支以决定是否要以反应式的方式来处理请求。...位置透明消息传递作为一种通信手段，使得故障管理有可能在整个集群或单个主机内以相同的构造和语义进行工作。不阻塞通信允许接收者仅在活动状态下消耗资源，从而减少了系统开销。
基于数据是流的想法，我们对数据处理可以有相应的理解。比如将过去的历史数据看做是一个截止到某一时刻的有限的流，或是将一个实时处理应用看成是从某一个时刻开始处理未来到达的数据。...一个基本想法是有两个不同的流，其中一个流被定义为随时间变化的参照表，另一个是与参照表进行 Join 的事件流。...这个做法有利有弊，但其中有些好处是非常重要的。首先是性能上的好处是明显的，因为应用不再需要和数据库进行交互，处理可以基于内存中的变量进行。其次这种做法有很好并且很简单的一致性。 ?...因为很多时候系统中不会有一个直接接收用户请求并直接响应的服务，通常来说一个微服务需要跟其他微服务通信。这正如在流处理的架构中不同应用在创建输出流，同时基于衍生出的流再创建并输出新的流。 ?...所以我们需要保证这些请求最后的产生的影响看起来是按照顺序发生的，也就是一个请求产生的影响是基于前一个请求产生影响的基础之上的。换句话说也就是一个事务的修改需要在前一个事务的所有修改都完成后才能进行。
如图一所示，红色路径与蓝色路径产生了碰撞。另一个问题是，用这种最优权重（如最短路径）的方法选出的路径，无法判断路径是否存在拥塞，很可能将流量继续发送到一个已经拥塞的链路上。...MPTCP在协议栈中的位置 MPTCP在设计上的挑战 （1）对应用层透明，MPTCP对于原本基于TCP的应用应该是完全透明的，即不需要应用做出任何改变，也不需要重新编译，即可像原来一样正常工作。...这个时候每个数据包有2个序列号，一个是在TCP包头中的序列号，为子流的序列号；另一个是DSN（data sequence number）为所有传输数据的序列号，用于将各个子流的数据重排。...（3）ECMP这种基于流的负载均衡，不适合在数据中心这种老鼠流、大象流并存的环境中。 本文介绍了使用MPTCP协议做负载均衡，通过建立多条TCP子流的方式使用多条路径传输数据。...不过MPTCP也不是一个完美的负载均衡方案，MPTCP存在以下几个缺点： （1）无法进行全局路径感知 如图6所示的网络拓扑中，L0到L1的流，若只根据L0下一跳的链路状态进行负载均衡，那么很可能在S2-
美团的日志收集系统负责美团的所有业务日志的收集，并分别给Hadoop平台提供离线数据和Storm平台提供实时数据流。美团的日志收集系统基于Flume设计和搭建而成。...在多级数据流中，如下图，上一级的Sink和下一级的Source都被包含在事务中，保证数据可靠地从一个Channel到另一个Channel转移。 ? 其次，数据流中 Channel的持久性。...劣势是部分没有注册的数据可能在Agent/Collector之间传输。...5.2 flume写hfds状态的监控 Flume写入Hdfs会先生成tmp文件，对于特别重要的日志，我们会每15分钟左右检查一下各个Collector是否都产生了tmp文件，对于没有正常产生tmp文件的...这样可以及时发现Flume和日志的异常. 5.3 日志大小异常监控 对于重要的日志，我们会每个小时都监控日志大小周同比是否有较大波动，并给予提醒，这个报警有效的发现了异常的日志，且多次发现了应用方日志发送的异常
此外，由于视频有许多帧，处理全部的帧来学习时空信息，可能在计算上成本过高。...这种方法是多流的，用独立的骨干模型处理不同规模的视频，产生捕捉不同特征的视频表示，例如高空间分辨率或长时间的视频。 模型应用「共同认证」模块，从视频流与文本的融合中学习有效表示。...在标记化时，研究人员使用两种模式来产生一个联合的紧凑表示，该表示被送入一个转换层以产生下一级的表示。 这里的一个挑战，也是跨模态学习中的典型问题，就是视频帧往往并不直接对应于相关的文本。...在这项工作中，研究人员使用基于语音识别的文本自动注释的视频，使用HowTo100M数据集，而不是在大型VideoQA数据集上预训练。这种较弱的预训练数据仍然使研究人员的模型能够学习视频-文本特征。...例如，如下图所示，与特定活动相关的问题在分辨率较低但帧率较高的视频输入中会产生较高的激活，而与一般活动相关的问题可以从帧数很少的高分辨率输入中得到答案。
图1 CBAVT系统框架 图1中的架构有几大要素，其中内容描述服务器是指在视频内容传输之前做内容的分析，实时流（Live Streaming）和点播流（Video on Demand）的内容分析方式是不一样的...，在点播流中可以进行预分析，将元数据存储在内容描述服务器中便于传输时被决策模块访问；而在实时流中边传输边分析，内容分析手段往往被简化，防止复杂性的计算带来过大时延。...中低层语义分析特征比较通用化，其中注意力特征指眼动或者人对视频中出现的运动变化产生的关注，此领域有许多成果可以被利用。...图中可以看出，在同样码率的情况下，高速运动的质量会非常低，因此在码流切换的时候应尽可能在高速运动时切换为高码率的传输。...该模型实现在DASH标准客户端，有两个版本，一个是java版本，另一个是VC版本。
如第5篇所述，在流系统中，利用窗口可以更轻松地执行时间受限的查询。 要使用此特定示例获取答案，有必要创建一个窗口，其中包含来自订单商品流的五分钟数据，并按商品ID进行分组。...如果那个装置的温度上升了10度，那可能在安全范围内。如果流速减慢，或者压力增加了一定程度，这也可能在正常范围内。...如果需要，可以有一个同步的过程，在这个过程中，流系统仍然在编写训练文件，但它也将实时流数据传递到机器学习算法中，以便它能够返回实时结果。这些实时结果可以分为不同的数据类型。...这是流分析的最大好处之一：基于可以实时完成的复杂计算，对关键问题发出警报。有了这样的实时警报，你就可以立即知道你的网络是否被破坏了、你的平板电视的定价是否有误或者你的生产线是否出了问题。...不仅能够识别异常，还能够基于您拥有的所有流数据进行预测，并有效地将其呈现给用户(我们将在下一篇中讨论这一点)，这是流分析的主要目标。
图1中的架构有几大要素，其中内容描述服务器是指在视频内容传输之前做内容的分析，实时流（Live Streaming）和点播流（Video on Demand）的内容分析方式是不一样的，在点播流中可以进行预分析...中低层语义分析特征比较通用化，其中注意力特征指眼动或者人对视频中出现的运动变化产生的关注，此领域有许多成果可以被利用。...图中可以看出，在同样码率的情况下，高速运动的质量会非常低，因此在码流切换的时候应尽可能在高速运动时切换为高码率的传输。...该模型实现在DASH标准客户端，有两个版本，一个是java版本，另一个是VC版本。...目前实际应用中的自适应视频流传输更多的是利用信号层参数优化传输，而对于视频内容特别是语义层的关注相对比较少，主要原因可能在于做视频流传输的人员可能没做过视频分析或者视频检索相关工作，关注度不够；另外由于要考虑时延问题
如前所述，要实现持续产生结果并以非常低的延迟产生结果的目标，查询需要存储在内存中。 5.3 持续查询基于SQL的处理 有许多方法可以处理和操纵数据。...而对于数据库，通常是连接表，在流中，则要连接流、窗口和缓存以产生结果。在SQL中很容易做到这一点。 当然，SQL是一种高级的声明性语言。...当输出流不需要所有传入数据时，使用流内过滤 5.6.2 过滤写入 使用过滤的另一个原因是要确保仅将某些数据写入某些目标。...在基于聚合进行过滤的情况下，HAVING子句很有用。 5.6.3 分析 我们还可以将过滤应用于通过分析进行决策。您可以使用分析来确定例如某个事件是否达到或超过了指定的阈值，或者是否生成警报。...有了成千上万的事件，就不可能在要求的时间内针对数据流中的每个条目向数据库查询。同样，使用外部缓存或外部数据网格，从该缓存发出远程请求并保持每秒100,000个事件的速度也不可行。
目录 介绍基于事件的架构 简单定义 永远不会发生的事件 通道传输的事件 通过异步性和通用性进行解耦 事件处理的方式 离散事件处理 事件流处理 复杂事件处理 什么时候使用EDA EDA的好处 EDA的缺点...一旦产生了一个事件，任何人都可以消费该事件。 当处理事件驱动系统时，我们经常会使用术语"流"来描述一个或多个日志接口。...生产者是通过将相应的记录发布到流中来检测事件的接收器。(发布一条记录则表示发生了一个事件) 流是持久化的有序的记录。...例如，一个broker可能在记录溢出时对流的内容进行截取。 消费者读取流，然后对接收到的记录作出回应。消费者对事件的回应可能会伴随一些额外的操作。...本文主要描述了EDA中的事件的本质，以及对事件的处理逻辑，事件可以是离散的，也可以是有顺序的。除事件外EDA其实也可以处理命令和查询请求，但要针对各自的特性和业务逻辑进行针对性的处理。
为何比特币以及其他基于区块链的数字货币，通常被称为加密货币？ 其中主要原因是密码学知识在比特币的体系架构里扮演了非常重要的角色。...因为它是一个函数，所以具备数学中函数定义赋予的性质。简单来说，一个定义域内的值只能对应到一个值域上的值，但是一个值域上的值可能有多个定义域的值。...假定哈希无法更改的前提下，我们可以验证比特流是否被篡改。为什么可以这样做呢? 给定不同的输入，哈希函数会产生不同的结果。...密码学的哈希不可能在合理的时间内从输出反推出输入，也不可能找到另外一个输入可以产生相同的输出。...所以只要我们有办法保证摘要无法被篡改，我们就可以使用下面的步骤来判断比特流是否被篡改： 1、用哈希算法对给定的比特流算哈希 2、比较算出来的哈希和拿到的哈希是否一致，一致表示没有篡改，否则有篡改 密码学的哈希这个特性被广泛用来校验接收到的东西是否在传输途中被篡改
突发更改几乎不可能在仓库之间有效地流动，并且重现失败仍然是有问题的，因为存储库中的源通常与实际构建的内容不匹配(因为输入版本被覆盖在源代码管理)。...依赖项流基于 4 个主要概念：依赖项信息、编译、通道和订阅。...它将放置在特定通道上的编译的输出映射到另一个仓库的分支上，并提供有关何时进行这些转换的其他信息。 这些概念的设计使仓库所有者不需要栈或其他团队进度的全局知识，以便参与依赖项流。...在不连贯的图中，由于所有存储库均未引入同一版本的 Microsoft.NETCore.App，因此有可能错过重大更改。 这是否意味着不协调总是错误状态? 不。...这在发布后期特别有价值，因为它有助于我们在查看是否进行特定更改时做出更准确的成本/收益估计。例如：我们是否有足够的时间来进行此修复并完成方案测试?
在这篇文章中，我们选择了其中的 6 个进行讲解，由于 Apache Flink 是我们最熟悉的开源流处理框架，所以我们会基于 Flink 来讲解这些例子。...有两种数据集 无限：连续产生的数据，没有终点 有限：有限且完整的数据 事实上，许多现实世界的数据集是无限数据集。...无论数据存储在 HDFS 上的文件或者目录中，还是存储在 Apache Kafka 等基于日志的系统中，都是如此。...其次，有两种处理模型： 流处理：只要有数据生成就会一直处理 批处理：在有限的时间内运行完处理，并释放资源 让我们再深入一点，有两种无限数据集：连续流(有连续到达数据的流)和间歇流(周期性到达数据的流)。...所以，在认定流是一个”复杂”的东西之前，你可能在不知不觉中已经解决过流方面的问题！
基于中央服务器的体系结构有一个单点故障，在高通信量期间，这也可能成为瓶颈。...使用ARQ机制进行包投递 比较三种包投递机制，顶部是一个未经纠正的数据流，每当包丢失时，输出信号就会产生错误。...每个出站数据包被赋予一个唯一的序列号，而接收者使用这些序列号来确定是否以正确的顺序正确地接收了所有传入的数据包。...另一个好处是，SRT为每个包提供高分辨率的时间戳，以便在接收端输出时精确地再现媒体流的时序。这有助于确保下游设备能够正确解码视频和音频信号。...SRT与常见传输格式比较 SRT与目前市场上的大多数其他视频流传输格式(如RTMP、HLS和MPEG-DASH)相比有几个特点，包括: 非专有 SRT是一个开源解决方案，已经集成到多个平台和体系结构中
手敲键盘之际，调试程序之余，与同事神侃之时，我们是否应该坐下来静静地思考一下，能否将“烧水沏茶”的道理运用到程序设计与开发的过程中呢？...因为进程有独立的虚拟地址空间，想要和其他进程进行通信，则需要使用某种显式的进程间通讯（IPC）机制，这是基于进程设计方法的一个缺点。...基于进程设计的另外一个缺点就是往往速度比较慢，因为进程控制和IPC的开销都很高。 2. I/O多路复用 在这种形式的并发编程中，应用程序在一个进程的上下文中显式地调度它们自己的逻辑流。...逻辑流被模型化为状态机，作为数据到达文件描述符的结果，主程序显式地从一个状态转换到另一个状态。因为程序是一个单独的进程，所以所有的流都共享同一地址空间。...当程序员错误的假设逻辑流该如何调度时，就会发生竞争，若调度产生错误，就有可能发生一个流等待一个永远不会发生的事件或流，就会产生死锁。
在这里，我们使用活动流映射来测试任务状态FC的功能相关性，特别是当任务状态FC不同于静止状态FC时。关键测试是任务状态FC是否提高了各种任务条件下基于活动流的预测准确性。...首先，任务状态FC和静息状态FC之间相对较小的变化使得任务状态FC是否会产生显著更好的任务诱发激活预测准确性变得不清楚。...然后，我们测试是否活动流模型中因果混淆的更好的考虑提高了预测精度。最后，我们测试了影响任务状态FC预测准确性的各种因素，例如测试来自其他任务的任务状态FC是否也能提高预测。...考虑到最具统计学意义的任务相对于休息的FC变化从休息到任务都有所下降，但任务状态FC总体上提高了活动流预测的准确性，这种下降很可能在提高活动流预测的准确性方面发挥了突出的作用。...这些结果表明，尽管一个区域的活动增加对另一个区域的影响较小(相对于静止状态)，但任务状态FC的降低仍然会导致远端区域的活动增加(通过活动流)。
不幸的是，这种扩展形式似乎很快就会遇到瓶颈，预训练的扩展定律会趋于稳定，有报告称，用于训练的高质量文本数据可能在 2028 年耗尽，特别是对于更困难的任务，例如解决推理问题，这似乎需要将当前数据扩展约...例如，对于数学推理问题 x，其 token 输出流为 y，奖励 r (x,y) 可以是检查某个 token 子序列是否包含正确答案的函数。...另一个算法 A_θ(x) 可能是以线性方式模拟某种启发式引导搜索算法。算法类 A_C (D_train) 将由上述所有可能的 A_θ(x) 产生的下一个 token 分布组成。...当然，如果 token 流中涉及外部接口，我们可以获得更多信息。但是，如果不涉及外部工具，我们是否在利用免费午餐？我们指出不是这种情况，在 token 流进行过程中不需要涉及外部工具也能获得信息。...实际上，只要能够使用某种执行定期在线策略采样的强化学习算法来解决优化问题，强化学习方法的选择 (基于价值还是基于策略) 可能并不重要。
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