介绍 Lagom是一个帮助您构建反应式微服务的框架。 大多数微服务框架着重于帮助您构建脆弱的单实例微服务，根据定义，这些微服务不具可扩展性或不具有弹性。 Lagom帮助您将微服务作为系统（反应系统）进行构建，以确保您的微服务从一开始就具有弹性。 构建反应系统可能很困难，但是Lagom则将从复杂性中脱离出来。 Akka和Play在下面做了大量的工作，开发人员可以专注于一个更简单的事件驱动的编程模型，同时受益于一个消息驱动的系统。 Lagom提供了一个有意见的框架，像导轨一样加快你的旅程。 Lagom工
前面我们全面介绍了在akka-cluster环境下实现的CQRS写端write-side。简单来说就是把发生事件描述作为对象严格按发生时间顺序写入数据库。这些事件对象一般是按照二进制binary方式如blob存入数据库的。cassandra-plugin的表结构如下：
前面在Flutter之旅：Dart语法扫尾-包访问-泛型--异常-异步-mixin中向大家说过: 会有一篇专门介绍Dart中异步的文章,现在如约而至，我将用精致的图文加上生动的例子向你阐述 各位，
该文介绍了如何利用Akka HTTP构建一个基于HTTP的分布式文件系统。主要包括了Akka HTTP的入门介绍、基于HTTP的文件上传和下载功能实现，以及如何使用Akka Stream来处理文件上传和下载中的流式数据。此外，还提供了一个基于HTTP的分布式文件系统的示例代码。
最近，我一直在研究 Pulsar 及其与 Kafka 的比较。通过快速搜索，你会看到这两个最著名的开源消息传递系统之间正在进行的"战争"。
前段时间跟一个朋友聊起kafka,flint,spark这些是不是某种分布式运算框架。我自认为的分布式运算框架最基础条件是能够把多个集群节点当作一个完整的系统，然后程序好像是在同一台机器的内存里运行一样。当然，这种集成实现方式有赖于底层的一套消息系统。这套消息系统可以把消息随意在集群各节点之间自由传递。所以如果能够通过消息来驱动某段程序的运行，那么这段程序就有可能在集群中任何一个节点上运行了。好了，akka-cluster是通过对每个集群节点上的中介发送消息使之调动该节点上某段程序运行来实现分布式运算的。那么，kafka也可以实现消息在集群节点间的自由流通，是不是也是一个分布式运算框架呢？实际上，kafka设计强调的重点是消息的接收，或者叫消息消费机制。至于接收消息后怎么去应对，用什么方式处理，都是kafka用户自己的事了。与分布式运算框架像akka-cluster对比，kafka还缺了个在每个集群节点上的”运算调度中介“，所以kafka应该不算我所指的分布式运算框架，充其量是一种分布式的消息传递系统。实际上kafka是一种高吞吐量、高可用性、安全稳定、有良好口碑的分布式消息系统。
通信是分布式程序的血液和神经，就好比大脑发出的执行需要通过神经和需要才能传递到手脚进行执行。可见好的通信能力是分布式系统的重重之中。
本文翻译自How to read a file line by line in Java
为了使用分布式数据（Distributed Data），你需要将以下依赖添加到你的项目中：
Scala是可伸缩语言(Scalable Language)的缩写，读作skah-lah， 于2004年1月20日发布了第一个公开版本。其实早在2001年，Martin Odersky就开始Scala的设计工作，Martin 是瑞士洛桑联邦理工大学（EPFL）计算机与通信科学学院的一名教授， Martin曾和Haskell 语言设计者之一 Philip Wadler合作，设计了一个原型系统GJ， 最终演变为 Java 泛型。Martin还曾受雇于 Sun 公司，编写了 javac 的参考编译器，这套系统后来
| 导语 反应式编程是在命令式编程、面向对象编程之后出现的一种新的编程模型，是一种以优雅的方式，通过异步和数据流来构建事务关系的编程模型。本文包括反应式编程的概述和 RxPy 实战，以及怎样去理解反应式编程才能更好的把它融入到我们的编程工作中，把反应式编程变成我们手中的利器。
在实际应用中，集群环境里共用一些数据是不可避免的。我的意思是有些数据可以在任何节点进行共享同步读写，困难的是如何解决更改冲突问题。本来可以通过分布式数据库来实现这样的功能，但使用和维护成本又过高，不值得。分布式数据类型distributed-data （ddata）正是为解决这样的困局而设计的。akka提供了一组CRDT（ConflictFreeReplicatedDataType 免冲突可复制数据类型）和一套管理方法来实现分布式数据在集群中的免冲突共享共用。
在《企业应用集成模式》一书中，定义了许多与消息处理有关的模式，其中运用最为广泛的模式为Publisher-Subscriber模式，尤其是在异步处理场景下。 基于Publisher-Subscriber模式，还可以根据不同的场景衍生出特殊的模式，例如针对一个Publisher和多个Subscriber，演化为Broadcast模式和Message Router模式。前者会将消息同时发送给所有的Subscriber，实现分布式的并行处理。例如针对订单处理的场景，当顾客下订单后，既需要生成订单，又需要通知库存准
Akka 帮助你构建可靠的应用程序，这些应用程序可以在一台机器中使用多个处理器核心（scaling up，纵向扩展）或分布在计算机网络中（scaling out，横向扩展）。实现这一点的关键抽象是，代码单元 Actor 之间的所有交互都是通过消息传递进行的，这就是为什么 Actor 之间传递消息的精确语义应该有自己的章节。
当我初接触akka-cluster的时候，我有一个梦想，希望能充分利用actor自由分布、独立运行的特性实现某种分布式程序。这种程序的计算任务可以进行人为的分割后再把细分的任务分派给分布在多个服务器上的actor上去运算。这些服务器都处于同一集群环境里，它们都是akka-cluster中的节点（node）。akka-cluster的节点数量只需要通过系统配置方式按照计算能力要求随意增减，在集群上运行的分布式程序可以在不修改软件的情况下自动调整actors在各节点上的分布，重新平衡程序运算负载，不受任何影响继续运行。
akka-stream原则上是一种推式（push-model）的数据流。push-model和pull-model的区别在于它们解决问题倾向性：push模式面向高效的数据流下游（fast-dow
在前面一篇讨论里我们介绍了通过http进行文件的交换。因为文件内容是以一堆bytes来表示的，而http消息的数据部分也是byte类型的，所以我们可以直接用Source[ByteString,_]
本篇作为scala快速入门系列的第三十九篇博客，为大家带来的是关于如何用Actor实现WordCount的内容。
如果您看到从 TaskExecutorProcessUtils 或 JobManagerProcessUtils 抛出的IllegalConfigurationException，通常表明 存在无效的配置值（例如负内存大小、大于 1 的 分数等）或配置冲突。请重新配置内存参数。
为了使用集群客户端（Cluster Client），你需要将以下依赖添加到你的项目中：
Akka 集群的核心是集群成员（cluster membership），以跟踪哪些节点是集群的一部分以及它们的健康状况。
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。由于一个topic可能有多个partition，对应topic就会有多个consumer，形成一个consumer组，共用统一的groupid。一个partition只能对应一个consumer、而一个consumer负责从多个partition甚至多个topic读取消息。kafka会根据实际情况将某个partition分配给某个consumer，即partition-assignment。所以一般来说我们会把topic订阅与consumer-group挂钩。这个可以在典型的ConsumerSettings证实：
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。这其中：Source和Sink是
php fread函数用于读取文件(可安全用于二进制文件)，其语法是fread(file,length)，参数file必需，指规定要读取打开文件，length 必需，指规定要读取的最大字节数。
大数据时代来临，如果你还不知道Kafka那你就真的out了(快速掌握Kafka请参考文章：如何全方位掌握Kafka核心技术)！据统计，有三分之一的世界财富500强企业正在使用Kafka，包括所有TOP10旅游公司，7家TOP10银行，8家TOP10保险公司，9家TOP10电信公司等等。
为了使用分布式发布订阅（Distributed Publish Subscribe），你需要将以下依赖添加到你的项目中：
该文介绍了如何使用Akka HTTP和SSE实现服务端推送文件给客户端的功能。首先介绍了SSE的概念和Akka HTTP的SSE库，然后通过一个具体的应用场景和代码示例详细讲解了如何实现该功能。
关于java IO流的操作是非常常见的，基本上每个项目都会用到，每次遇到都是去网上找一找就行了，屡试不爽。上次突然一个同事问了我java文件的读取，我一下子就懵了第一反应就是去网上找，虽然也能找到，但自己总感觉不是很踏实，所以今天就抽空看了看java IO流的一些操作，感觉还是很有收获的，顺便总结些资料，方便以后进一步的学习...
昨天博主写了《windows环境下flink入门demo实例》实现了官方提供的最简单的单词计数功能，今天升级下，将数据源从socket流换成生产级的消息队列kafka来完成一样的单词计数功能。本文实现的重点主要有两个部分，一是kafka环境的搭建，二是如何使用官方提供的flink-connector-kafka_2.12来消费kafka消息，其他的逻辑部分和上文类似。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
Kafka经常用于实时流数据架构，用于提供实时分析。本篇将会简单介绍kafka以及它为什么能够广泛应用。
消息服务框架使用案例之--大文件上传（断点续传）功能 一、分块上传和断点续传原理 在我们的一个产品应用中，客户需要上传大量的文件到服务器，其中不乏很大的视频文件。虽然可以使用FTP这样成熟稳定的工具，但客户表示不会使用FTP工具，并且我们产品也觉得客户从我们软件在切换到FTP用户体验不好，如果做成后台脚本调用FTP上传那么进度信息很难呈现到我们软件上。最终，决定我们自己做文件上传功能。 大文件上传受限于服务器每次处理数据的能力，不能一次传输完成，所以分块上传是必然的了，由于上传时间可能较长，中途可能
3. 打开文件输出流 : 调用 ofstream 对象的 open() 方法 , 即可打开文件的输出流 , 可以用于向文件中写入数据 ;
读取文件 虽然前面介绍了流的概念，但是这个概念对于初学者来说，还是比较抽象的，下面以实际的读取文件为例子，介绍流的概念，以及输入流的基本使用。 按照前面介绍的知识，将文件中的数据读入程序，是将程序外部的数据传入程序中，应该使用输入流——InputStream或Reader。而由于读取的是特定的数据源——文件，则可以使用输入对应的子类FileInputStream或FileReader实现。 在实际书写代码时，需要首先熟悉读取文件在程序中实现的过程。在Java语言的IO编程中，读取文件是分两个步骤：1、
陈汉，携程网站运营中心研发工程师，从事Hickwall监控告警平台的研发工作。 经历了Hickwall项目的雏形到交付生产再到不断改进，通过整个开发过程，对监控领域有了深入的了解。喜欢探究系统的底层原理，对分布式有浓厚的兴趣。
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就是alpakka项目里的kafka-connector。对于我们来说：可以用alpakka-kafka来对接kafka，使用kafka提供的功能。或者从另外一个角度讲：alpakka-kafka就是一个用akka-streams实现kafka功能的scala开发工具。
提到状态，我们总是伴随着可变的、并发、隔离和作用域等词语，精确定义如下：状态是有关存储信息的技术名词，任何一个时间程序能够立即访问到。简单地说，状态是一种可能被行为操作改变的数据，是一种可变的纯数据。
如果用户的文件读取需求比较简单，则可以使用FileInputStream类，该类是InputStream的子类，提供了基本的文件读取功能。
Apache Flink 是一个流式处理框架，被广泛应用于大数据领域的实时数据处理和分析任务中。在 Flink 中，FileSource 是一个重要的组件，用于从文件系统中读取数据并将其转换为 Flink 的数据流。本文将深入探讨 FileSource 的工作原理、用法以及与其他数据源的比较。
在计算机科学中，文件是一种资源，用于在计算机的存储设备中离散地记录数据。Node.js不会以任何方式覆盖它，并且可以与文件系统中被视为文件的任何文件一起使用。
该文介绍了Kafka的基本概念、应用场景、优缺点、实现原理、主要概念、相关概念和主要功能。Kafka是一个分布式流媒体平台，用于发布和订阅记录流。它具有高吞吐量、可扩展性、持久性、容错性、实时性等特点。Kafka在大数据领域非常流行，用于实时数据处理、日志收集、流处理、事件驱动应用等。
今天一个学生问我如何从一个文本中读取内容，如下是做的是控制台中的例子，在别的地方也是这个道理。
Java中的IO操作涉及到的概念及相关类很多，很容易弄混，今天特来整理总结一下，并附上一份完整的文件操作的代码。
inputStream:是字节输入流的所有类的超类，是一个抽象类；返回0-225内的字节值，如果没有字节可以读取则返回-1；
文件读写在计算机编程中起着至关重要的作用，它允许程序通过读取和写入文件来持久化数据，实现数据的长期保存和共享。文件读写是许多应用程序的核心功能之一，无论是创建文本文件、二进制文件，还是处理配置文件、日志文件或数据库文件，文件读写都是不可或缺的部分。 文件读写的基本概念是通过输入和输出操作来与计算机上的文件进行交互。读取文件允许程序从文件中获取数据，以供后续处理和分析；而写入文件则允许程序将数据存储到文件中，以备后续使用或共享给其他应用程序。通过文件读写，程序可以在不同的运行实例之间共享数据，也可以实现数据的持久化，使得数据在程序关闭后仍能保留。 文件读写的用途广泛，包括但不限于：
在上一篇中，我们一直都是在操作文件或者文件夹，并没有给文件中写任何数据。现在我们就要开始给文件中写数据，或者读取文件中的数据
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
Flink Data Source 用于定义 Flink 程序的数据来源，Flink 官方提供了多种数据获取方法，用于帮助开发者简单快速地构建输入流，具体如下：
说实话，本人刚开始的时候也是同样的反应。但是由于Java的类型安全，执行性能和坚如磐石的工具，我渐渐地开始欣赏Java。同时我注意到，现在的Java已今非昔比——它在过去的10年间稳健地改善着。
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